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高技术服务业

需求背景

随着现代制造业企业物流信息自动化进程加快，企业逐渐将管理、决策、市场信息和现场控制信息结合起来，实现ERP、MES、PCS三层信息一体化的解决方案。同时，企业内部之间以及与外部交换信息的需求也在不断扩大，现代工业企业对生产的管理要求不断提高，这种要求已不局限于通常意义上的对生产现场状态的监视和控制，同时还要求把现场信息和管理信息结合起来，建立一套全集成的、开放的、综合自动化的信息平台，把企业的横向通信(同一层不同节点的通信)和纵向通信(上、下层之间的通信)紧密联系在一起，通过对经营决策、管理、计划、调度、过程优化、故障诊断、现场控制等信息的综合处理，形成一个意义更广泛的综合管理系统。

需解决的主要技术难题

面向制造业的物流数据采集与可视化监控系统开发需要解决的主要技术难题包括：

1. 数据采集：如何实时、准确地采集物流数据是一个关键问题。需要解决的难题包括如何与不同物流设备和传感器进行数据交互，如何确保数据的完整性和一致性，以及如何处理大量的实时数据流。

2. 数据存储与处理：物流数据通常具有大量的实时性和时序性，需要解决如何高效地存储和处理这些数据的问题。包括选择合适的数据库技术、设计合理的数据模型，以及优化数据的查询和分析性能等。

3. 数据传输与通信：物流数据的采集和监控需要解决如何实现数据的传输和通信的问题。包括选择合适的通信协议和通信设备，确保数据的安全传输，以及处理数据传输中可能出现的延迟和丢失等问题。

4. 数据可视化与监控：如何将采集到的物流数据进行可视化展示和监控是一个重要的技术难题。需要解决的问题包括设计合适的可视化界面和图表，实现实时数据的可视化展示，以及提供实时的告警和监控功能等。

5. 数据分析与预测：物流数据的采集和监控系统还需要解决如何进行数据分析和预测的问题。包括使用机器学习和数据挖掘技术对物流数据进行分析，提取有价值的信息和模式，以及预测未来的物流趋势和问题等。

6. 系统集成与扩展：物流数据采集和监控系统通常需要与其他系统进行集成，如ERP系统、仓储管理系统等。需要解决的问题包括如何实现系统之间的数据交换和共享，以及如何支持系统的扩展和定制化等。

期望实现的主要技术目标

项目面向制造业物流场景，面向我市制造业企业开展物流数据采集与可视化监控应用，实现制造业与物流业深度融合，解决不同通讯协议的设备之间以及机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题，破数据壁垒，建立从贯通供应链全链条环节资源数据中心；打通流程界限，对仓储、运输、配送、信息服务等物流要素信息进行实时获取，优化物流资源配置效率；破除空间间隔，加快物流链条设施集约化管理水平，推动企业物流、生产、采购与销售系统的智能融合；建立决策灯塔，形成为物流和仓储提供的分析、决策优化的调度管理中心，为核心制造业在供应链总成本上节省约20%-35%的成本费用，提升至少30%的运营效率。

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