贵州黔芯智造工程与技术研究有限公司

项目建设

IDC机房建设

计算机系统集成

学科方案与平台建设
实验方案与平台建设

大数据系统与平台建设

物联网系统与平台建设

智慧工厂系统集成

IDC机房建设

为客户提供覆盖全生命周期的IDC建设解决方案。利用公司雄厚的技术积累和领先的智能制造研发平台，从项目可行性研究、申报立项、需求分析、项目开发设计、实施交付、运维管理全过程顶层规划，为客户提供一个轻运维、好管理、易扩容的IDC机房。公司有大量专家型技术人才，通过科学的设计思路和先进的管理方法，解决IDC机房恒温恒湿、静电及电磁干扰、节能减排方面的技术难题。同时通过大数据、人工智能和物联网技术的应用，实现IDC机房的无人化运维，真正做到低碳运行和可视化管理，节省维护和使用成本，降低故障率，提升系统的健壮性。

计算机系统集成

       从事计算机系统集成，包括大型OA系统、视频监控系统、电话系统、安防门禁系统、广播系统、室内无线覆盖、能耗监控、信息显示系统、综合监控系统、流量分析系统、平台管理、内容设计等的设计、开发、实施工作。通过一流的顶层规划设计，摒弃传统的“三层”网络拓扑模式，使用业界最优的“全光网络”建设方案，打造“瘦两层”的网络架构，提升系统稳定性，减少中间节点，降低建设成本。
       在硬件方面，着眼于客户实际运行需求，通过适当的冗余策略保证业务增加的便利性。同时选用业界主流设备，保证售后无忧，以及系统在未来10年内先进性。
       在软件设计方面，采用秉持“高内聚、低耦合”的架构设计理念，模块化的功能设置，降低单个功能模块对整体系统的干涉，实现运维简单化，同时保证了系统稳定性。凭借丰富的项目建设经验，制定一套严格的集成项目管理办法，全面梳理客户需求，从严管理开发实施过程，精细制定运维策略，为客户提供一个稳定、健壮、高速的管理系统。

学科方案与平台建设

       依托公司强大的技术研发实力和专家队伍，通过IC设计与仿真平台和智能制造仿真设计平台助力广大客户完成学科方案与平台建设工作。
       在学科专业建设方面，通过自身技术及平台优势完成集成电路、智能制造、大数据、物联网、人工智能等学科专业的课程设计、教材编写、教学指导、实验室方案设计及实施工作。
       在平台建设方面，从学科专业建设情况及学校资源分布情况出发，结合目前市场主流技术及发展趋势，以企业的用人需求为基点，开发设计实训平台、教务管理平台、科研管理平台、后勤管理平台等，通过大数据、物联网技术及媲美运营商级别的光网络方案，为客户打造一体化的智慧管理平台，实现管理突破及效能提升。

实验方案与平台建设

       实验实训方案立足行业和技术发展趋势，紧密契合学科专业建设方案，从“研”、“学”、“用”三个维度出发设计实验实训内容，不但满足了研究型实验，也能满足应用型实验需求，同时在实验课程设计过程中，融入市场应用场景，赋予学生实战项目案例经验，帮助学生解决实习期跟不上企业节奏的问题，降低企业用人成本。
       在实验室平台建设方面，使用云计算技术构建资源池和数据池，通过虚拟技术构建云告诉稳定的桌面。使用教育大数据技术反馈学生短期、长期的学习情况，帮助老师针对性的补强。实验管理、课程管理及在线测评功能更是将老师从繁琐的日常工作中解放出来，专注于提升教学质量和科研工作。
       平台设置了校企合作模块，拉通学校与企业的需求，促进产教融合，技术互补。在高校学科赛事方面，通过对接相应的赛事机构，以实验室为载体，帮助客户备赛训练，获得优异成绩。

大数据系统与平台建设

       大数据系统解决方案通过使用Hadoop、Spark、Storm、Flink等计算框架，为企业构建云资源池，搭建大数据系统和服务平台。通过平台服务于企业的现有业务需求，解决现有业务问题发现新的商业机会，实现正在的商业智能。
       凭借雄厚的技术储备，为用户提供一个集数据收集、清洗、归集、应用、可视化功能的大数据平台。平台涵盖以下7大功能：功能管理、数据集成、数据资产管理、数据治理、数据开发、数据分析、数据共享及数据安全。
       通过大数据平台的建设，为企业客户提升管理效率，消除信息孤岛和部门隔阂，打造SAAS级平台系统，实现可视化精细化治理，助力企业战略规划，创造效益。
       同时还可以为学校客户提供大数据学科、专业建设方案，以实战项目案例，达到知识显性化的目的，提升教学质量和就业水平。

物联网系统与平台建设

       物联网系统及平台建设解决方案使用网关接入物联网前端设备的方案，适配行业主流的无线组网技术，如Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。基于云计算的数据中心，建立数据分析模型，对前端的各类设备、传感器等产生的数据进行收集整理，利用大数据技术实现可视化和设备故障预判。通过误差消除算法消除传感器的除累积误差，提升前端感知精准度。
       通过研发的报表功能可以对生产和运行现状进行数据归集，直观展示产能、设备能耗、设备故障等问题，同时通过人工智能手段，实现数据挖掘、机器学习的扩展功能的开发，帮助企业实现商业智能和生产智能。
       边缘计算方案能将前端采集的数据流进行实时处理，实现低延时、高可靠数据传输的运行要求。方案安全系数高，从硬件、系统、数据、网络领域满足工业现场安全要求。
       为保证系统的低延时和高可靠性，物联网系统建设方案采用全光网络架构，使用WIFI 6或有线接入的方式，保证带宽，确保采集的数据及时准确的传输到处理及控制系统。

智慧工厂系统集成

智慧工厂解决方案架构包括感知层、数据处理、应用层，以物联网技术和嵌入式技术为核心，通过大数据、人工智能技术实现传统制造业的转型升级。智慧工厂解决方案包括：网络改造、ERP、IPS、DCS、MES、WMS与IPS，全面覆盖企业管理流程，生产自动化与数据协同化。在WMS系统中有效使用智能仓储系统设备，提升出入库效率与账务准确率，做到账实一致。通过大数据技术，从库存到生产再到订单管理，实现企业管理精细化管理，最大化发挥数据的价值。
通过构建数据中台，全面整合设备、生产、订单、仓储、采购、物流数据，对各类数据进行ETL，通过算法模型进行质量数据、仓储数量、设备运行情况等预测，做到提前预警，事前管控。

邮箱：xxin_0818@163.com