智能工业生产质量监测大屏可以实时监控生产过程中的各项质量指标，确保生产的高效性和产品的高质量，是未来智能制造的重要组成部分，将成为企业提升产品质量、实现可持续发展的关键。随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能工业生产质量监测将不断完善和普及，助力工业制造迈向更加智能、高效的未来。

本文将带领大家从行业痛点到应用场景，分享智能工业生产质量监测的最新解决方案思路，并提供行业模板供大家上手搭建。

一、行业痛点

1.产品质量控制困难

许多企业仍然依赖于传统的检测方法，不仅效率低下，而且准确性和一致性难以保证，容易出现漏检和误检情况。且缺乏实时监控手段，生产过程中产生的质量数据无法实时获取和分析，导致问题不能在第一时间被发现和处理，影响产品质量。

2.供应链管理复杂

随着数据、产品数量的不断增加，供应链管理的复杂性不断提升，容易出现库存过多或不足的情况，影响生产计划和资金周转。供应链各环节的信息传递不及时，难以及时发现生产过程中的异常情况，保证生产流程的高效运作。当出现质量问题时，无法快速、准确地追溯到具体的环节和责任人，导致问题难以根本解决，容易反复出现。

3.生产数据存在信息孤岛

企业内部不同生产管理系统之间数据无法互联互通，信息分散在各个系统中，形成信息孤岛，影响整体的生产效率和决策的准确性。各系统独立运行，数据格式、存储方式和更新频率不同，数据不一致，生产过程中各环节产生的数据无法实时共享和传递，难以进行有效的数据整合和分析。

4.成本压力增大

多个环节的成本控制难度大，原材料价格波动、运输费用增加、仓储成本上升等问题，导致整体成本难以有效控制。市场需求变化快且不稳定，面对客户对产品质量的多样化和个性化要求，传统的质量控制方法难以灵活应对。进而影响原材料采购和生产计划的制定，企业要在保证产品质量的同时需要不断寻找降低生产成本的方法。

综上，易知微以原油化工厂为例，推出了“智能工业生产质量监测”大屏，解决了工厂生产中面临的技术发展、市场需求和生产管理等多个维度的难题，反映了现代工业生产向智能化、数字化方向发展的趋势。

二、N+应用场景

1.质量检测和控制

通过大屏展示生产过程中的关键质量指标和异常数据，实时监测进厂原油量，帮助及时发现生产中的质量问题，并进行快速响应和处理。

2.供应链协同管理

与供应链上下游企业的信息系统对接，实时获取和共享供应链各环节的数据，提高供应链的透明度和协同效率。

3.实时生产监控

4.过程决策支持