西门子S7-300控制器模块代理商

西门子S7-300控制器模块代理商致力于满足流程工业的产业数字化需求，以自动化控制系统为基础，重点发展数字化工业软件技术及产品，形成具有多行业特点的智能制造解决方案，赋能用户提升自动化、数字化、智能化水平，实现工业企业高效自动化生产和智能化管理。提出的多是综合性问题，需求描述不清晰，对于供应商的咨询诊断和挖掘需求能力是很大挑战。工业客户对于供应商提供的智能制造产品的安全性、稳定性及可靠性要求极高，形成了天然的门槛。此外，涉及的问题大多是跨学科、跨专业、跨领域的综合性问题，极大考验供应商整体咨询规划的能力。对供应商而言，在产品研发阶段，智能制造产品及解决方案细分产品和行业众多，研发周期长，人力和资金投入大；在项目实施阶段，实施周期长，货款回笼慢；因此，供应商需要具备综合技术与资金管理能力，才能保驾护航企业智能制造技术能力持续发展。先后承担了大宗原料药及医药中间体智能制造新模式项目、石化智能工厂试点示范项目、百万吨级烯烃智能制造新模式应用项目、高端炼化一体化智能制造新模式项目、绿色化工新材料产业链智能制造新模式项目等工信部智能制造项目，为流程工业智能制造技术的全面推广应用奠定了基础。2021年，公司承担、参与了国家标准3项、行业标准1项、团体标准2项，涵盖智能制造、工业互联网平台、“未来工厂”等领域。重点参与《GB/T40648-2021 智能制造虚拟工厂参考架构》等国家标准和浙江省团体标准《“未来工厂”建设导则》编写。2021年，公司积极进取、勇于开拓，先后获得国内外一系列具有业内影响力、有标志性意义的智能制造示范型项目：签约中国中化集团涪陵20万吨/年精细磷酸盐智能工厂项目，取得在中国中化西门子S7-300控制器模块代理商

将继续致力于满足流程工业的产业数字化需求，加快工业软件和智能制造整体解决方案的发展，并从自动化、数字化向智能化积极探索，帮助工业企业用户实现从工业3.0到工业4.0的转变，赋能用户实现“安全生产、节能降耗、提高质量、降本增效、绿色环保”的目标，成为业界lingxian的工业自动化、数字化、智能化的产品和解决方案供应商，为客户与社会创造价值。

3. 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势

（1）新技术的引入将成为行业增长的新引擎

、市场服务等全生命周期数字化转型，既有lingxian的整体解决方案商先试先行，引领发展；一批“专精特新”中小企业和单项企业有望脱颖而出；受益于平台化运行、个性化定制、网络化协同等新型企业也有望规模化发展。同时，更多应用lingxian的企业借助国家智能制造试点示范专项行动的扶持政策，与解决方案供应商形成更密切的合作关系，乃至构建双赢、多赢合作体，共同推广自身先进的行业方案和服务。

当前，流程型生产企业多属于碳排放重点监管对象，是实现双碳目标的关键点之一。未来，数字化将融合绿色制造技术，实现工艺及设备的智能感知和控制系统、过程多目标优化、运营管理优化等，实现生产过程物料、能源等信息采集监控、智能分析和精细管理，再结合设备电气化改造、清洁能源利用、CCUS技术等方式，帮助企业提高能效利用率，实现绿色低碳发展。

（3）整体解决方案将逐渐取代单一设备的供销体系

数字化变革及新技术的复杂性促使制造业企业越来越趋向选择有整体自动化、信息化解决方案的供应商及合作伙伴。目前，高质量、贴近用户的个性化整体解决方案正在逐渐代替原有单一的自动化设备供销体系，形成一个围绕智能制造的新产业形态。

智能制造是一项整体性较强且长期持续进行的工程，随着自身认识、积累的增加，用户对智能制造需求将会更加明确，对智能制造方案设计、实施的参与过程会逐渐加深，同时处于不同发展阶段的工业企业，在向智能制造的转型升级过程中，对于自动化、网络化、智能化技术及解决方案的需求具有较大的差异性，客观上要求智能制造解决方案具有良好的灵活性和弹性。行业头部企业不仅应具有谱系完整的自动化、信息化产品，而且应具备工程实施、方案优化、整体咨询等服务能力，能够以大数据、云计算、人工智能驱动的自动化为主线，实现装备生产智能化，推动全流程精准建模和分析，打造贯穿全流程生产、全供应西门子S7-300控制器模块代理商

伴随着第四次工业革命的浪潮，当前全球制造业正加速向数字化、网络化、智能化的转变，工业互联网、大数据、人工智能、数字孪生、5G及机器人等诸多新技术的引入融合已深刻改变自动化行业及其服务的企业，成为增长新引擎。未来，新技术和自动化控制的融合发展将使得工厂的生产力水平达到一个全新的高度。

等方面的业务逻辑，未来高度自动化的端到端一体化生产，将为企业带来更大回报；人工智能技术的兴起则将实现制造业的深度智能化，未来的工厂将利用人工智能支持自动化流程和机械，通过智能决策应对不熟悉或者预期之外的情况；数字孪生技术为工厂物理实体创建一个全面的数字化“克隆体”，未来数字孪生技术依托精准、形象、安全的仿真分析推动实体工厂全流程高效优化运行。机器视觉识别技术通过人工智能深度学习算法可以更加精准地把关产品质量、降低生产成本，同时结