制造业大数据解决方案

一、制造业大数据解决方案

在当今数字化时代，制造业正经历着巨大的转变。制造业大数据解决方案变得愈发重要，因为企业需要更高效地管理生产过程、优化供应链以及提升产品质量和客户满意度。本文将探讨制造业大数据解决方案的重要性、实施方法以及未来发展方向。

制造业大数据解决方案的重要性

制造业是一个信息丰富的领域，涉及大量的数据和复杂的生产过程。制造企业需要从各个环节收集数据，并利用这些数据进行分析和决策。制造业大数据解决方案可以帮助企业实现以下目标：

• 优化生产过程：通过监控生产设备、预测故障和优化生产计划，制造业大数据解决方案可以帮助企业提高生产效率。
• 改善产品质量：通过分析生产过程中的数据，企业可以发现潜在问题并及时采取措施，从而提升产品质量。
• 降低成本：通过优化供应链管理、减少废品和提升能源利用效率，制造业大数据解决方案可以帮助企业降低成本。
• 提升客户满意度：通过分析客户反馈数据以及产品使用数据，企业可以更好地了解客户需求并提供个性化的解决方案，从而提升客户满意度。

从以上几点可以看出，制造业大数据解决方案对企业的发展至关重要，可以帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

制造业大数据解决方案的实施方法

要实施制造业大数据解决方案，企业需要采取以下步骤：

1. 确定业务目标：企业首先需要明确自己的业务目标，确定希望通过大数据解决方案实现的目标。
2. 数据收集与整合：企业需要收集来自各个部门和设备的数据，并将这些数据进行整合，以建立全面的数据基础。
3. 数据分析与建模：通过数据分析工具和算法，企业可以对数据进行深入分析，并建立预测模型和优化模型。
4. 实施解决方案：根据分析结果，企业可以实施相应的解决方案，如优化生产计划、改进产品设计或优化供应链管理。
5. 持续优化：制造业是一个动态变化的行业，企业需要持续优化大数据解决方案，以适应市场变化和技术进步。

通过以上步骤，企业可以有效地实施制造业大数据解决方案，并取得显著的成效。

制造业大数据解决方案的未来发展方向

随着技术的不断发展，制造业大数据解决方案也将朝着以下方向发展：

• 智能制造：通过结合人工智能、物联网和大数据技术，制造业可以实现智能化生产，实现生产过程的自动化和智能化。
• 预测性维护：利用大数据技术和预测分析算法，制造业可以实现设备故障的预测，从而实现设备的预测性维护。
• 个性化定制：通过分析客户需求数据和产品使用数据，制造业可以实现个性化定制生产，满足不同客户的个性化需求。
• 生态友好生产：通过大数据技术的应用，制造业可以实现对能源和资源的更有效利用，从而实现生态友好生产。

可以预见，制造业大数据解决方案将在未来发挥越来越重要的作用，帮助企业实现可持续发展和创新。

总的来说，制造业大数据解决方案是改变制造业发展方式的重要因素，它为企业提供了更多增长和竞争的机会。随着技术的不断进步，制造业大数据解决方案将继续发挥着重要作用，推动制造业向更加智能、高效和可持续的方向发展。

二、制造业pmi数据查询？

pmi由国家统计局公布。国家统计局会每月公布上一月的PMI指数。

PMI指数PMI指数是采购经理指数，是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，能够反映经济的变化趋势。

官方发布：国家统计局会每月公布上一月的PMI指数，可以去国家统计局查看。

三、DCS大数据解决方案？

DCS（Distributed Control System）是分布式控制系统，主要用于工业自动化领域。DCS大数据解决方案是指利用大数据技术对DCS系统进行数据采集、存储、处理和分析，以提高系统的智能化程度和效率。

具体来说，DCS大数据解决方案包括以下几个方面：

数据采集：通过传感器、PLC等设备对DCS系统中的各种参数进行实时采集，包括温度、压力、流量等。

数据存储：将采集到的数据存储到云端或者本地服务器中，以便后续的数据分析和处理。

数据处理：对采集到的数据进行预处理、清洗、转换等操作，以便后续的数据分析和挖掘。

数据分析：利用大数据技术对采集到的数据进行分析和挖掘，包括趋势分析、异常检测、预测分析等。

数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示，以便用户更好地理解和使用数据。

DCS大数据解决方案可以提高DCS系统的智能化程度和效率，帮助企业更好地管理和控制生产过程，提高生产效率和产品质量。同时，也可以为企业提供更好的决策支持，帮助企业更好地应对市场变化和竞争压力。

四、大数据储存解决方案？

大数据储存是一个复杂的问题，需要综合考虑数据量、数据类型、数据访问速度、数据可靠性和成本等多个方面。以下是几种常见的大数据储存解决方案：

1. 分布式文件系统：Hadoop Distributed File System (HDFS)、GlusterFS、Ceph等。这些系统可以将数据分布在多个物理节点上，实现高可靠性和高可扩展性。

2. 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle等。这些数据库系统可以处理结构化数据，支持SQL查询，适合数据规模不是非常大的场景。

3. NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra、Redis等。这些数据库系统可以处理非结构化数据，支持分布式部署，适合数据规模非常大的场景。

4. 对象存储：Amazon S3、Google Cloud Storage、阿里云OSS等。这些系统可以将数据以对象的形式存储，支持分布式部署和数据备份，适合海量数据存储。

5. 冷存储：Amazon Glacier、Azure Archive Storage等。这些系统可以将数据以低成本的方式长期存储，适合不经常访问的数据。

以上是一些常见的大数据储存解决方案，具体选择哪种方案需要根据实际业务需求和成本预算进行权衡。

五、数据治理解决方案？

简答：数据治理解决方案是指一系列措施和策略，旨在保证企业数据的质量、安全和有效利用。

深入分析：随着信息化建设的加速和大数据的兴起，数据治理已成为企业信息化管理中不可或缺的组成部分。数据治理解决方案主要包括以下方面：

1. 数据分类：将企业数据分类，区分重要度、敏感性和应用范围，确保数据的安全和保密性；

2. 数据采集：采集数据时，需要建立统一的数据采集规范，确保数据的准确性和完整性；

3. 数据存储：建立安全可靠的数据存储系统，并合理规划存储结构，确保数据的可用性和安全性；

4. 数据清洗：清洗数据时，需要制定规范和流程，确保数据清洗结果准确可靠；

5. 数据分析：对数据进行分析前，需要对数据进行预处理和可视化，以便更好地分析和利用数据；

6. 数据分发：根据不同的需求和权限，分发数据到不同的用户和应用中，确保数据的有效性和安全性。

优质建议：数据治理解决方案是企业信息化管理中至关重要的一部分，影响着企业数据价值的挖掘和利用。以下是一些推荐的优质建议：

1. 建立数据治理规范：建立完善的数据治理规范和流程，贯穿企业数据生命周期的各个阶段，确保数据管理的严谨性和标准化；

2. 应用技术手段：数据治理需要结合信息安全、大数据技术等一系列技术手段，将技术和管理有机地结合起来，使信息化应用真正发挥出应有的价值；

3. 培养数据治理人才：数据治理需要专业的人才进行管理和协调，因此建议加强人才培养和管理，提高企业数据治理和应用的水平和质量；

4. 定期检查评估：定期对数据治理解决方案进行评估和检查，及时发现和修正问题，以保证数据治理方案的可行性和有效性；

5. 持续改进：持续改进是数据治理的关键，通过不断优化数据治理流程和管理，提升治理的水平和质量，真正实现企业数据的价值挖掘和有效利用。

最终，要做好数据治理，需要企业注重信息化建设和管理，加强组织、规范化和技术应用，提高数据管理的可靠性和标准化水平，为企业的业务发展和创新提供强有力的支撑和保障。

六、数据权限通用解决方案？

数据权限的通用解决方案是在系统中设置数据访问权限，控制用户对数据的访问和操作权限，确保数据的安全和隐私。

该方案通常采用 RBAC 模型，将权限分配给不同的用户角色，并根据角色分配相应的数据访问权限。

在具体实现中，可通过配置数据字典表、设置数据访问控制表等手段，实现数据的访问控制。同时，应注意权限的分配和回收，确保数据访问权限的有效性和合理性。

七、数据跨境传输解决方案？

在跨境传输数据时，有几种解决方案可以确保数据的安全和合规性。以下是一些常见的跨境数据传输解决方案：

1. 数据加密：使用加密协议和算法对传输的数据进行加密，以确保数据在传输过程中的安全性。常见的加密方案包括SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）。

2. 虚拟专用网络（VPN）：建立跨境传输数据的VPN连接，该连接通过加密和隧道技术将数据传输加密，使数据在网络中的传输更为安全。

3. 第三方数据传输服务提供商：选择信誉良好、合规的第三方数据传输服务提供商。这些服务提供商通常具有专业知识和经验，能够提供更安全和合规的数据传输解决方案。

4. 合规性和法律要求：了解数据传输所涉及的国家和地区的法律和合规要求。确保跨境传输的数据符合相关法规，如欧洲的GDPR（通用数据保护条例）等。

5. 数据本地化和备份：根据法律和业务需求，在数据传输的目的地国家或地区设置本地服务器，将数据进行备份和存储，以遵守相关法规和合规要求。

6. 数据审查和控制：实施数据审查和访问控制措施，以确保数据在传输过程中受到适当的保护和控制，防止未经授权的访问和泄露。

请注意，跨境数据传输可能涉及到不同的法律和合规要求，具体解决方案可能因行业和国家/地区的要求而异。因此，建议在实施跨境数据传输解决方案之前，咨询专业律师或合规专家，以确保您的数据传输符合相关的法律法规和业务求。

八、数据监测系统解决方案？

监测系统解决方案可以分为以下步骤介绍：

1. 需求分析：首先，需要明确数据监测系统的具体需求和目标。这涉及到确定哪些数据需要被监测，监测的频率和精度要求，以及需要从数据中提取哪些信息等。

2. 数据收集：根据需求确定数据的来源，这可以是内部数据库、第三方数据提供商、传感器等。确保数据的完整性和准确性，同时需要定义数据的存储方式和格式。

3. 数据清洗和处理：将收集到的原始数据进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值、进行数据转换和格式化等，以便后续数据分析和监测。

4. 数据存储：选择适合的数据库或数据仓库来存储清洗后的数据。常用的选项包括关系型数据库、NoSQL数据库和数据湖。

5. 数据分析：使用合适的技术和工具对数据进行分析，以得出有用的信息和洞察。这可以包括数据挖掘、机器学习和统计分析等方法。

6. 监测和报警：在数据监测系统中实现实时监测和报警功能，以便及时发现和处理异常情况和重要事件。这可以使用规则引擎、异常检测算法和可视化工具来实现。

7. 可视化和报告：设计和开发可视化界面，以便用户可以方便地查看和理解监测结果。提供报告和仪表板，以便用户可以定制所需的监测指标和图表。

8. 系统集成和部署：将数据监测系统集成到现有的系统架构中，并进行部署和测试。确保系统的稳定性和可靠性，同时考虑系统的可扩展性和安全性。

9. 持续改进：定期评估和改进数据监测系统的性能和效果。根据用户反馈和需求变化进行相应的调整和更新，以保持系统的有效运行。

以上是数据监测系统解决方案的分步介绍，每一步骤都非常重要，需要根据具体情况进行细化和定制。

九、数据要素市场解决方案？

您好，数据要素市场解决方案是一种基于数据要素的交易平台，旨在为数据供应商和数据需求方提供一种高效、安全和可靠的数据交易服务。该解决方案主要包括以下几个方面：

1. 数据标准化：为了保证数据的质量和可靠性，需要对数据进行标准化处理，包括数据格式、数据结构、数据质量等方面的标准化。

2. 数据交易平台：建立一个数据交易平台，供数据供应商和需求方进行数据交易，包括数据发布、数据订阅、数据交换等功能。

3. 数据安全保障：在数据交易过程中，需要保障数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、数据备份等措施。

4. 数据质量监控：需要建立数据质量监控机制，及时发现和处理数据质量问题，保证数据的准确性和完整性。

5. 数据分析服务：为了提高数据的价值和利用率，需要提供数据分析服务，包括数据挖掘、数据建模、数据可视化等方面的服务。

通过以上几个方面的解决方案，可以建立一个高效、安全和可靠的数据要素市场，促进数据的流通和利用，推动数据驱动的创新发展。

十、哪些公司在为制造业企业提供智能工厂解决方案？

利益相关！

这个问题问得好，为此，我将从以下4个方面来回答。

• 一、工业4.0与制造业的挑战
• 二、智能工厂规划
• 三、制造业智能工厂解决方案
• 四、大数据应用

（此文篇幅长，干货多，建议先点赞收藏！防止找不到~）

其实，从宏观的角度来看，制造业目前正处于“冰山模型”中。（要想解决现状，我们必须了解以下内容。）

---

正文开始！！！

一、工业4.0与制造业的挑战

1、中国制造业总体状况

制造业在国内占的比重：体现了一个国家的生产力水平，占国民经济中的支柱地位。在一季度，制造业GDP总体增长7.7％。

相关政策：

• 工业4.0：国家发布工业4.0发展规划，制造行业大量资源投入与工业4.0计划。
• 电信发布互联网+白皮书：为制造业的核心产品的选择做出了指向，搭建MES为核心的互联网工厂思路。

2、中国制造业发展现状

01、“倒闭潮”来袭（人口红利消失，发达国家关闭中国代工厂，迁移到印度和东南亚地区）

如：联建科技倒闭，万事达和联胜相继倒闭，优衣库、耐克、富士康、船井电机、歌乐、三星等撤离中国。

02、资金链断裂（大型工厂前期过快扩张，成本上升及回款减慢，导致了资金链断裂）

如：兆信通讯通过订单拿到委托代工预付款，拖欠配件供应商采购费，维持工厂生产线运转。海外渠道商延期付款，导致前兆信通讯资金链断裂。

03、人工成本上涨（物价上涨和人工成本上涨）

广东用工成本已逼近台湾地区，2020年，工人平均月工资又上涨了，达到了6756元。

04、经济收缩（PMI提升动力不足）

前3月PMI均在50%左右浮动，其中前两月均低于50%，3月份只有50.1%。该指数表明第一季度保持增长态势，但增长动力不足，经济收缩。

3、转型背景下的服务型制造

01. 交付形态的变化：制造业不只是以【实体产品】来产生价值，而是以差异化的【无形服务】，

创造更高的附加价值。

02. 交易模式的变化：制造业跳脱过去以产品本身所有权为主的交易要件，改为提供产品及服务的

功能/使用权。

03. 服务周期的变化：制造企业提供产品全生命周期服务，与客户之间的距离更为缩短，互动关系

更加密切。

4、国际制造业整体发展情况

工业4.0是工信部推动两化融合的重要抓手，主要工作对象是制造业。

5、智能制造产业链分析及趋势

二、智能工厂规划

1、智慧生产的需求：异构网络集成

2、智能生产创新：MES移动化

MES提供追溯监控、质量管理、设备工程、综合生产、物流管理、计划协同的六大核心功能，实现 工厂的精细化管控和高质量、高效率的生产制造运营模式。客户可使用移动终端实时访问企业网络 上的MES生产环节相关信息。

3、智能生产创新：生产可视化

按照生产调度及管理人员实际业务需要，以图形化的方式直观呈现公司生产调度业务数据，多角度 综合展示公司原料进厂、装置加工、物料库存、产品出厂、能源消耗、质量监测、安全环保、关键 绩效指标等信息。

4、设计思路：智慧工厂规划蓝图

5、智慧工厂：智能物流应用

6、AGV路径设计

7、码头到产线自动搬运

8、制造业典型的IT架构

9、智慧工厂信息化架构

10、提高生产效率（Productivity）

01、转产工时：加工工序的品种切换 与装配线的转产时间 降低39%。

02、非生产工时：消除多余制造、搬 运、等待的时间， 将非生产工时 （NPL) 降低30%。

03、产品不良：不良不是在检查位检出， 而应该在产生的源头消 除它，不良品降低22%。

11、安全稳定生产（Reliability）

01、故障停机：消除机械设备的故障停 机，实现故障率降低 42%。

02、工艺偏离：通过SPC等全面质量 管理体系，监控产品 工艺参数变化趋势， 保持工艺稳定，差偏 离值降低28%。

03、生产灾害：人、工厂、产品全面安全 预防检查，实现灾害降低 90%。

12、全程可追溯（Traceability）

01、查询效率：根据物料信息、生产 信息、产品信息、出 库信息等，实现正反 向追溯，查询效率提 高85%。

02、资料准确率：根据物料信息、生产 信息、产品信息、出 库信息等，实现正反 向追溯，资料准确率 达到100%。

03、服务水准：根据详细的物流信息流资 料，压缩客诉问题的分析 和处理时间，提高客户对 产品质量的信任度，综合 服务水准提高69%。

13、自动实时监控（Visibility）

01、产品交期：实时监控生产进度，合 理安排正常排班和异常 插单任务，调整产能缩 短交期，实现交期下降 26%。

02、存货库存：将加工与装配相连接 流水化，消除中间库 存，变市场预估生产 为接单同步生产，将 产品库存降28%。

03、作业时间：通过自动化资料采集和系 统强大的逻辑运算，减少 数据作业输入时间，和统 计各类报表时间。

14、统筹规划、分步实施

15、实施过程

三、制造业智能工厂解决方案

以下是“织信Informat”平台，为制造业企业提供的低代码智慧工厂解决方案。感兴趣的可继续往下了解。（如需免费获取该方案详细版，可到“织信”官网了解。）

1、低代码智慧工厂解决方案的业务价值

01、方案背景

• 传统的生产管理模式落后，导致信息流通低效，生 产效率难以实现突破和提升。
• 企业内各业务系统之间相互隔绝，数据不通，往往 因为信息传递不及时影响整体计划。
• 传统业务系统普遍存在采购成本高，周期长，成为 企业进行数字化转型的重大阻碍。

02、方案价值

• 建立围绕生产管理流程的一站式、多系统平台， 实现整个生产管理流程的闭环管理。
• 发挥一站式平台的优势，建立高效的数据流转运行 机制，深度挖掘数据价值，实现精细化管理。
• 构建以低代码平台为核心的信息化生态体系，实现 企业内部全面的数字化升级。

织信可以通过自行搭建或者对外集成的方式，将原本相互独立、隔离的生产系统，实现一站式管理。

2、低代码智慧工厂与传统制造业信息系统对比

01、织信低代码平台：

• 低成本、高效率：通过低代码模式进行系统搭建要相较传统开发模 式缩短60%开发周期，节约70%开发成本。
• 广泛集成：低代码由于底层技术优势，具有良好的系统集成 能力，与市面上各类系统均可快速低成本对接。
• 灵活变更：通过低代码平台开发的系统可以灵活地响应业务 及市场需求，及时调整。

02、传统信息化平台

• 开发成本高、模式重：传统信息化依赖大量的技术人力投入，产生高昂的开发成本。
• 系统孤立，数据壁垒：传统的信息化系统往往仅限于服务垂直领域，由于数据壁垒，使得跨系统数据对接变得特别困难。
• 实施周期长，应对变化不及时：传统的信息化系统开发周期普遍较长，难以满足短期的需求变化。

3、低代码智慧工厂的优势

01、数智制造：生产精细化、数字化、智能化

• 织信支持对各类生产信息的汇总和处理，系统内置包含柱状图、折线图、饼图在内的25种仪表卡片。
• 用户可以根据自身需求，通过汇总在织信Informat的数据，自定义配置数据仪表，方便对各类生产信息进行实时监控和管理。
• 实现生产全流程的精细化、数字化、智能化管控。

02、广泛兼容：支持对接已有平台、系统、设备

• 织信Informat采用先进的数据表结构框架，拥有极强的拓展性能，提供多样化API接口，支持与企业已有的OA、ERP、MES等系统进行集成对接；
• 同时也支持与钉钉、企业微信等协同办公平台的对接；
• 团队有着丰富的IoT开发经验，支持拓展对接各类生产管理设备，实现设备与系统的信息互通。

4、MES概述

01、模块定义：生产过程管理系统是面向生产制造平台的管理和优化。以对过程任务分配、产品产出进行监视、统计、跟踪 和分析等手段，实现过程的持续改进。

02、生产排产：全面整合生产资源（材料仓储、生产能力、执行人员等），制定精益生产排产计划，实现生产智能化管理。

03、工序管理：根据生产业务，建立完善的工序管理模块，对接计划、执行、后勤等多部门，实现规范管理。

04、文档管理：

现场工作人员可以在工位现场，查看当前工位的作业指导说明：

• 所需掌握的工作技能点；
• 在生产过程要注意的事项；
• 有完整的工艺操作说明，指导工作人员正确生产；
• 现场生产一般性问题的解决方法。

05、标签管理：

06、设备管理

（1）报修工单：

• 明确维修流程，避免维修过程中生产部门与维修部门责任划分问题；
• 记录使用者每个响应动作，响应时间，反馈问题，处理方式，最终形成数据报表；
• 透明化管理，提高维修工作效率，优化维修队伍。

（2）设备保养

• 保养计划按需定制；
• 保养任务自动生成。

（3）设备点检

• 点检任务定时自动推送；
• 重点点检结果拍照确认。

（4）经验库：维保记录自动沉淀到经验库，也可以手动添加经验。

• 经验积累知识库：系统支持在维修保养过程中，积累总汇总设备故障分析及处理经验，并按不同类别存储，形成企业自己经验库。
• 经验库辅助维修：在实际维修过程中，设备维修人员可根据故障描述在经验库中找到相应的处理方法，并可直接选中，完成维修任务单。
• 知识体系培训：当企业经验知识库达到一定的积累后，可作为课程知识给维修工作人员培训，快速提高专业技能，提升作战力。

07、仓储管理

可满足所有企业级应用的条码、单据打印管理、灵活的单据、标签模板设定，多样的标签元素任意搭配，智能的打印模板选择，是企业在条码化、信息化的道路上的基础保障。

5、织信制造业（实践案例）

某乳业集团在产品研发、生产制造、OA办公、项目管理等方面很早就开始进行投入。但是由于历史原因， 某些管理流程或业务未被关联，导致出现这个流程没有数字化工具或者难用，效率低下。成为企业整体 数字化进程的短板，制约整体数字化进程和工作效率，成为阻碍数字化升级的“死角”。

实践背景：

• 设备巡检缺乏信息化管理模式。目前依然依 赖Excel表格+纸质手工记录方式；
• 生产质量中控需要对接多流程多系统的，目 前数据无法实时汇总；
• 系统采购面临难题（多系统对接成本高昂、 新的系统不符合厂内的既定流程）。

构建定制化设备养护管理系统，实现设备精细化管理：

• 结合生产设备的具体实践，通过织信配置出了一整套符合生产管理规范的设备护养管理系统。
• 制定设备护养细项标准、包括厂区、设备、工作类型、责任人、检测项等10余个字段。
• 通过自定义工作流配置的方式，按不同检测项系统自动化生成护养计划任务，并分配给对应的责任人。
• 责任人在当天收到指定的检测项任务，完成后，可修改对应计划状态到“已完成”
• 系统会记录每一条检测计划的详细情况，方便后续对设备状况进行复盘和分析。
• 整个流程通过系统自动化的方式运行，并且实现了可记录、可留存的信息，大大提高了设备护养的规范性和 有效性。

打破数据壁垒，建立全流程的生产数据监控系统：

• 生产数据化运营覆盖了包括来料、仓储、生产加工、包装等全生产流程。
• 支持获取不同设备系统的数据信息，进行数据的汇总处理。
• 为管理者全面实时展示各环节生产数据情况，方便管理者对各项数据指标进行全盘掌控
• 提供可视化数据看板，直观监控生产管理进度。

四、大数据应用

1、通过云平台实现企业大数据管理

2、制造服务的需求：产品+客户

3、通过云平台打破企业信息孤岛

以制造数据为核心，结合企业其他信息系统中的数据，提取出企业最核心、最关心、最有价值的资讯，提供企业级的决策。

五、结语：

通过织信Informat低代码智能工厂解决方案，可实现：

1. 制造和计划的协同，自动报工；
2. 对产品的全过程追述管理，优化成本控制；
3. 生产信息的即时采集，提供生产决策支持；
4. 全过程的质量管控，实现质量数据的监控和跟踪；
5. 和OA、ERP、CRM等系统高度集成，实现物流、信息流、人事财务流的统一；
6. 实现工厂制造生产的透明化、数字化、可视化。

好了，以上就是织信对制造业企业分享的智能工厂解决方案。

如需深入了解或体验织信产品，传送门在这：织信

合理并且有效地运用低代码平台，不仅可以让我们工作高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。我推荐使用织信Informat，它内置100+标准应用模板，覆盖：MES生产管理、OA协同、ERP、CRM、人事绩效财务、企业服务、个人及组织等多个应用场景。点击一键安装，即可免费试用。并且拥有在线搭建功能，可根据企业需求实现自主配置。是帮助企业开启数字化转型的重要引擎。现在注册还可享终身免费使用权益。