智能工廠

基于數(shù)據(jù)治理和分析能力，提供數(shù)據(jù)可視化分析、數(shù)據(jù)駕駛艙、數(shù)字孿生等系統(tǒng)方案，助力智能工廠建設。

設備智能管理平臺

基于視覺AI、知識圖譜等技術(shù)積累，提供設備智能檢索、預測性維護、全生命周期管理等方案。

應用場景

良品率檢測

通過對生產(chǎn)制程工藝參數(shù)建模來預測產(chǎn)品指標，推動生產(chǎn)優(yōu)化，提升良品率。

預測性維護

通過對關鍵的設備運行參數(shù)進行建模，判斷機器的運行狀態(tài)、預測維護時間。

故障檢測

通過對關鍵的設備運行參數(shù)進行建模，定位異常參數(shù)，協(xié)助故障分析。

生產(chǎn)排程

通過對作業(yè)、投產(chǎn)、備料等環(huán)節(jié)建模，最優(yōu)資源調(diào)度以應對復雜的訂單計劃。

工藝優(yōu)化

通過工藝控制與設備知識模型實現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化、協(xié)同生產(chǎn)流程優(yōu)化。

缺陷檢測

通過AI質(zhì)檢算法指導機械與人工對檢測不合格產(chǎn)品按工藝流程進行返工、報廢等處理。

圖像檢測

通過圖像檢測算法輔助工人對缺陷定位和分類，有效控制質(zhì)量異常，減少人力成本。

質(zhì)量監(jiān)控

通過對生產(chǎn)過程全數(shù)據(jù)建模，迅速識別生產(chǎn)異常點，從源頭降低產(chǎn)品缺陷率。