由 Agathe Lecomte | 6 月 30, 2026 | 工业绩效
业务数据 vs 设备数据：制造企业数字化的两条腿很多工厂在数字化选型时纠结上简道云还是上...
由 Agathe Lecomte | 6 月 30, 2026 | 工业绩效
TeepTrak与简道云对比：设备数据自动采集和零代码平台，你需要哪一个在工厂数字化选型时，TeepTrak 和简道云有时会被放在一起比较。但这其实是一次品类错位的对比，TeepTrak 是通过 IoT 硬件传感器自动采集设备运行数据、实时计算 OEE（设备综合效率）的专项平台；简道云是一个零代码业务流程搭建平台，让企业不用编程就能搭出...
由 Agathe Lecomte | 6 月 30, 2026 | 工业绩效
零代码平台能做 OEE 监控吗？为什么设备数据必须靠硬件采集在TeepTrak与简道云的对比中，一个常被问到的问题是：既然简道云这类零代码平台这么灵活，我能不能自己搭一个表单来做 OEE 监控，省掉传感器？答案是：你能搭出一个停机填报表单，但搭不出真正的 OEE 监控。原因不在平台好坏，而在数据来源，OEE...
由 Agathe Lecomte | 6 月 30, 2026 | 工业绩效
TeepTrak与黑湖科技对比：OEE专项平台和MES全栈方案怎么选 在中国制造业数字化的选型过程中,TeepTrak和黑湖科技(黑湖智造)是两个经常被放在一起比较的名字。但将两者直接对比,其实是一个品类错位，TeepTrak是专注于OEE(设备综合效率)监控与车间可视化的轻量级IoT平台,黑湖科技是覆盖订单、排程、生产、质量、仓储全流程的云端MES(制造执行系统)。 两者解决的不是同一个层面的问题。这篇文章不是要分出”谁更好”,而是帮你理解:你的工厂当前最需要的是哪一种工具,以及两者能否在同一个车间共存。...
由 Agathe Lecomte | 6 月 26, 2026 | 未分类
预测性维护系统怎么选？选型维度与落地路径 概要预测性维护系统的选型，关键看数据基础而非算法噱头。落地周期、对老旧设备的兼容性是核心维度。先有可靠的实时数据，预测才有意义。先测量、后预测，分阶段落地最稳妥。 选预测性维护系统，先别看算法看数据 越来越多工厂开始考虑引入预测性维护系统，市场上的方案也五花八门，宣传里满是先进的算法和炫目的概念。但在被这些噱头吸引之前，有一个更根本的判断标准值得先确立：预测性维护系统的成败，关键不在算法有多先进，而在它能否拿到可靠、完整的数据。...
