華凌科技
專注于工業(yè)AI智能制造
華凌辰麒AI數(shù)字孿生系統(tǒng)
Hualing Chenqi AI Digital Twin System
傳統(tǒng)數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。數(shù)字孿生是一種超越現(xiàn)實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)。
工業(yè)AI數(shù)字孿生系統(tǒng)，則是將工業(yè)大模型和大數(shù)據(jù)分析算法引入數(shù)字孿生，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，從而實現(xiàn)線上AI智能巡檢、一鍵代替人工操作自動化設備、精確追溯質量問題、優(yōu)化工藝算法、節(jié)能降耗等既強大又實用的智能制造功能，讓企業(yè)擁有一臺真正的“智腦”。
100%
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系統(tǒng)節(jié)能降耗
采集能源數(shù)據(jù)，線性回歸分析，利用AI強化學習算法模型生成節(jié)能方案。
AI智能追溯
AI海量歷史數(shù)據(jù)檢索，精確查找故障原因，非正常指智能溯源。
全面接管ERP等信息化產品
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子系統(tǒng)之一：AI線上巡檢
自動接收自動化設備參數(shù)，智能判斷故障類型；通過智能視頻分析，識別跑冒滴漏等設備故障；全面替代現(xiàn)場巡檢，節(jié)省人工，提前預測預防故障，降低設備故障率。
子系統(tǒng)之二：AI計劃排產
傳統(tǒng)APS排產軟件存在操作繁瑣、易出錯、突發(fā)意外事件處理能力差等痛點，影響生產效率和設備利用率。
AI智能排產系統(tǒng)克服以上弊端，極大提高了生產效率、節(jié)省了人工，并將生產管理系統(tǒng)進一步規(guī)范化、智能化。通過深度學習對生產計劃進行拆分，拆分時充分考慮設備狀態(tài)、原料配置、人員狀況等諸多因素。對于生產過程中出現(xiàn)的各種意外，也能進行智能化處理，對整個生產鏈條排序及時做出調整。
子系統(tǒng)之三：AI智能管控
AI具備深度學習功能，工業(yè)模型經(jīng)過一定數(shù)量的樣本訓練后，可自學習業(yè)務流程和自動化系統(tǒng)操作模式，對系統(tǒng)進行整體智能優(yōu)化。而后完全可以成為車間操作人員的有力助手，亦或建立無人車間。
子系統(tǒng)之四：AI工藝優(yōu)化
傳統(tǒng)生產工藝由工藝員來制定工藝流程和參數(shù)，并在生產過程中不斷摸索改進，存在工藝優(yōu)化時間長，參數(shù)精確度低，適應產品面窄等缺點。AI工藝參數(shù)優(yōu)化采用深度學習和強化學習算法模型，把質量指標作為優(yōu)化對象的“獎勵”籌碼，通過歷史數(shù)據(jù)的對比檢索不斷完成“自我訓練”和“自我進化”，可以在無人監(jiān)督環(huán)境快速自動生成近乎完美的工藝參數(shù)。
子系統(tǒng)之五：AI節(jié)能降耗
傳統(tǒng)節(jié)能通過降低設備功耗、改善控制算法等方式已經(jīng)遭遇瓶頸，節(jié)能降耗無法做到全局化和系統(tǒng)化。AI通過采集不同自動化系統(tǒng)以及能源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)；通過線性回歸算法、樸素貝葉斯等大數(shù)據(jù)算法進行數(shù)據(jù)分析；站在更高維度上，利用AI強化學習算法模型生成節(jié)能方案。
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