制造业 AI+ 算力平台
面向多工厂、多现地的智能制造场景，构建中心 GPU 算力池、现场边缘节点与统一存储/运维平台，支撑缺陷检测、工艺优化与智能体应用。
方案结构
面临的挑战
- 01 AI 应用从中心训练扩展到产线推理，算力与数据分散在多个现地。
- 02 GPU、边缘节点、存储与网络规格不一，环境碎片化。
- 03 现场数据需要低时延处理，中心模型需要稳定训练与调度。
- 04 多区域交付与运维缺少统一标准，故障响应和版本管理困难。
我们的方法
01
算力与场景盘点
识别训练、推理与边缘实时处理需求，规划中心与现地资源比例。
02
中心算力池
部署 GPU 服务器、高速存储与调度平台，承载训练和复杂推理。
03
现场边缘节点
在产线部署边缘计算节点，处理视频流、质检与设备数据。
04
统一环境与运维
统一 OS、驱动与固件基线，建立监控、备件和多区域响应机制。
想判断这套方案是否适合现有环境？
提供设备规模、业务窗口与当前问题，我们先做一次适用性评估。
从 CIM 到产线推理，算力落在具体场景
AI 不是单独的一套设备，而是与 CIM、MES、质检和产线网络共同运行的基础设施。
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| 场景 | 基础设施需求 | 中软泰和提供 |
|---|---|---|
| CIM / MES 稳定运行 | 高可用工业网络与计算存储资源 | 集成实施 + 驻场运维 + 备件保障 |
| AI 质检与预测性维护 | GPU 算力集群与数据管道 | 算力平台建设与全生命周期运维 |
| 生产网安全 | 办公网/生产网隔离与监测 | 边界加固、7×24 安全值守 |
具体场景、算力规模与网络方案以现场评估和项目边界为准。
覆盖能力
- AI 场景选型与算力规划
- GPU 算力池规划与集成
- 边缘 AI 节点部署
- 高性能存储与数据管道
- 多现地网络与安全接入
- 训练/推理环境标准化
- AI 质检、预测性维护与数字孪生场景适配
- 多区域运维与备件保障
交付结果
- 中心训练与现场推理形成协同算力网络。
- 多现地环境标准化，降低版本碎片化风险。
- 产线数据就近处理，减少回传时延与带宽压力。
- AI 场景可按产线逐步扩展，不必一次性重构。
- 算力、存储与网络按统一标准交付，减少现地差异。
- 新工厂、新产线可按标准模板快速复制。
AI+ 算力平台：某智能制造企业
三个区域、十余个节点统一 AI 基础设施，支撑质检、预测性维护等场景。
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| 建设范围 | 交付内容 | 交付重点 |
|---|---|---|
| 3 个区域、十余个节点 | 统一 GPU 算力底座、边缘节点、存储与网络 | 统一标准、可复制到新工厂 |
具体区域、节点数量与方案范围以项目文件为准。
适用条件与交付边界
适用条件
已有明确的业务场景与设备或系统现状，可按阶段推进，不要求一次性覆盖全部环境。
参与方
客户 IT、业务与采购团队，与 CSSTH 项目经理、工程师及专家团队共同参与。
验收方式
按项目约定，以业务恢复、性能指标、迁移窗口与报告交付作为验收依据。
不包含
未纳入项目范围的设备、应用开发与第三方合同责任，需在方案阶段单独确认。
相关服务与延伸阅读
用一次盘点判断这套方案是否适合现有环境。
告诉我们您的设备规模、业务窗口与当前最棘手的问题。我们会基于现有基础设施，给出可执行的服务建议。