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数字化工厂被认为是制造业的未来，有以下几个原因：
提高生产效率：数字化工厂利用先进的技术和自动化系统，实现了生产流程的优化和精细化管理。通过实时数据监控、智能化调度和自动化生产，可以减少生产过程中的浪费和人为错误，提高生产效率和产品质量。
实现灵活生产：数字化工厂可以实现生产线的灵活调整和定制化生产。通过数字化技术，可以快速调整生产线的布局、设备的配置和生产工艺的参数，以适应市场需求的变化和个性化定制的要求。
提升供应链协同：数字化工厂可以与供应链各环节实现高效协同。通过数字化系统的连接和数据的共享，可以实现供应链的实时信息共享、协同计划和协同决策，提高供应链的整体效率和响应速度。
推动创新和研发：数字化工厂提供了创新和研发的平台。通过数字化技术的应用，可以实现虚拟仿真、数字化设计和快速原型制作，加快新产品的研发周期和推向市场的速度。
强化数据驱动决策：数字化工厂通过数据采集、分析和挖掘，提供了全面、准确的生产和运营数据。这些数据可以用于生产过程的优化、质量控制和成本管理，帮助管理者做出更加科学、精准的决策。
综上所述，数字化工厂通过提高生产效率、实现灵活生产、强化供应链协同、推动创新和研发以及数据驱动决策等方面的优势，成为制造业未来发展的方向。它可以帮助企业降低成本、提高竞争力，并适应快速变化的市场需求和技术创新。对设备加工、物流输送、车辆装配等多个车间流水线进行3D可视化展示，通过数字孪生技术推动行业数字化转型升级。
传统人工装配方法工作效率低下，且产品质量难以保证，已无法满足快速多变的市场需求。随着自动化技术、人工智能技术的不断发展，以工业机器人为装备的智能装配系统在制造业中起到了越来越重要的作用。透过三维场景能直观的看到厂房内物料区及产线设备如：印刷机、贴片机、AOI检测设备。使用更加简单、快捷、直观的可视化技术，尤其是视觉技术的应用，大幅度提升产品装配的自动化和柔性化。
利用HT提供每个SOPStep的准确数值，企业可以套用线平衡公式，去调配出接近平衡的山积线，让整条产线能以流畅的作业程序，达到高能的产值。支持多维度数据切片和切段分析，应用丰富的图表、列表、指标等可视化组件，将产量完成度、直通率、设备使用率、不良率进行动态加载展示，更加直观的将各个图表数据形成对比。
请点击输入图片描述结合人员定位系统，依托智能便携设备，实时掌握厂区内生产人员实时位置、历史轨迹、健康状态、风险区域等，可监测生产区域活动人员的数量和位置，满足实时预警作业人员地理位置，保障厂区安全生产和人员安全。
请点击输入图片描述基于实时数据采集和处理技术，通过AI视觉捕捉的单个作业时间周期，远比IE工程师手按秒表来的精准。掌握每个工站作业准确时间，就能更妥善的管理产线人员。如记录到单个人员过长的作业时间，则系统将协助管理人员提供可增派人手的名单，确保产线的流畅顺利运行和持续生产。
当系统监测到异常数值时，将在三维场景内对设备进行标红闪烁处理，由常规的人工巡检转换为智能巡检，辅以透视形式表明“设备故障”的设备信息。点击设备模型可进入设备详情页面查看故障原因，用户可结合设备的历史数据存储和分析能力，展开故障分析。
请点击输入图片描述利用自研HT引擎强大的渲染能力，构造了轻量化的3D可视化重卡汽车自动化装配线监控场景，数字孪生卡车组装运作流程，清晰直观地呈现动态运作全过程及设备的部件组成。产线环节可主要分为：动力总成装配生产线（发动机、变速箱、滑柱、副车架等）、底盘装配生产线（前桥、后桥、转向节等）、内饰装配生产线（仪表板等）、车门装配生产线等。
整体场景是自动化组装生产线，也是流水线的一种。与反向可控技术的集成方案使产线作业流程更加清晰明了。让用户以第三人称的视角，按照指定线路对产线进行细节漫游，如输送、装配、检测、包装等工艺流程，或各差速线、链板线、皮带线、智能专机等柔性作业设备设施，帮助管理者实时掌控产线内的生产进度。实现制造业物理世界与信息世界之间的虚实映射与双向交互，从而形成“数据感知-实时分析-智能决策-精准执行”的实时智能闭环。
请点击输入图片描述
设备工况可视化
自动化生产装配线一般采用底板直接异步输送和直接定位的方案。再搭配可视化大屏，将实体设备的实时工况数据、维修数据、历史故障，与设备诊断知识库相连，对实体设备展开实时故障监测、研判、定位、追踪，实施全方位的数字化建设，实现高效生产自动化。
请点击输入图片描述视频融合解决方案可以将2D图像融合到场景的3D模型中，为操作员提供直观的视频图像和简单的视图控制。HT视频融合技术采用WebGL技术，利用GPU高性能计算能力对视频图像进行实时处理，图像处理不占用CPU资源，整个方案画面流畅。
生产执行跟踪
生产部门控制产能并依生产计划对生产进度实施控制，发现问题及时回馈生产管理人员和及时予以控制、调整。2D、3D图形渲染引擎，绘制精准数据模型，多维动态展示智慧工厂生产流程。实现产线设备工艺中的实时跟踪、监管、报警等重要功能。以一种视觉化的方式进行展现，协助管理人员及生产部及时了解工厂的生产状况及运作状况。
请点击输入图片描述现场运行监管是对7S管理的数字化改造。一方面利用基于传感器建立的数据实时采集系统，完成对生产现场环境数据的采集、设备运行参数与状态数据的采集、流水线作业关键岗位产能数据的采集，解决了原本7S管理数据采集的滞后性与人工采集带来误差的问题。另一方面利用视频监控以及图像识别技术实现对设备停机、传送带卡料、产品积压、员工离岗等异常情况的预警推送，成为7S管理评分的有力依据。
制造资源控制通过图扑3D动画技术展示了对制造过程中的人、机、料等相关生产资源的管理。涉及对BOM单的自动生成、原材料及辅料的领用、半成品与线边仓的管理、成品的投入产出情况等，对物料产套率、物料损耗比率、半成品周转、投入产出比、回收率等指标进行7*24小时实时监控，确保制造资源及时到位、高效流转、降损再造。
请点击输入图片描述现状：智能制造业产值有望达2.5万亿元
我国虽然是制造业大国，但是区域技术发展不平衡，信息化水平发展参差不齐，标准化程度低。随着人工成本的攀升、低端制造业转移、科学技术的发展、人工智能的应用，中国制造业逐渐进入大规模机器生产阶段，尤其劳动密集型企业，促进机器人生产代替劳动力。
经过多年发展，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力的良好局面。
智能制造是数字经济的皇冠，将成为各国抢占数字经济制高点的主战场，成为提升国家整体制造业水平的增长引擎。2020年10月，十九届五中全会提出的“到2035年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。
根据《中国制造2025》、十九届五中全会提出的新型工业化等政策，我国智能制造对于国家国际竞争力的提高越来越重要。随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，继2019年我国智能制造装备行业的产值规模突破两万亿元后，2020年初步估计达2.5万亿元。
——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
在软件行业，税务筹划和合规性是企业运营中不可忽视的一环。软件产品增值税即征即退税政策是国家为了鼓励软件产业发展而实施的重要措施。本文将详细阐述如何计算软件产品和嵌入式软件产品的即征即退税额，以及如何在满足条件时及时申请退税。
一、软件产品增值税即征即退税额的计算方法软件产品增值税即征即退税额的计算涉及以下关键步骤：
1.当期软件产品增值税应纳税额的计算计算公式为：
当期软件产品销售额是企业在一定时期内销售软件产品所取得的收入总额。
3.即征即退税额的计算计算公式为：
即征即退税额=min(当期软件产品增值税应纳税额，当期软件产品销售额×3%)
二、嵌入式软件产品增值税即征即退税额的计算方法嵌入式软件产品是指嵌入在计算机硬件、机器设备中并随其一并销售的软件产品。其增值税即征即退税额的计算方法如下：
1.当期嵌入式软件产品增值税应纳税额的计算计算公式为：
计算方法包括：
计算公式为：
即征即退税额=当期嵌入式软件产品增值税应纳税额-当期嵌入式软件产品销售额×3%
三、退税申请与办理当即征即退税额大于零时，企业可以在当地税务平台提交申请，提供相关材料以证明销售额和应纳税额的真实性。税务部门审核通过后，会将退税款直接打入企业指定的银行账户中。
通过准确掌握相关计算方法和申请流程，软件企业可以最大化享受政策优惠，同时加强内部管理和税务筹划以应对税务风险和挑战。（详询瑶罢酒酒武武耀尔舞艺舞卫星同）
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