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國內(nèi)首家AI線上巡檢系統(tǒng)

解決傳統(tǒng)巡檢臟、慢、遠(yuǎn)等諸多問題，自動(dòng)讀取設(shè)備參數(shù)，智能判斷故障類型；通過智能視頻分析，識(shí)別跑冒滴漏等設(shè)備故障；

全面替代現(xiàn)場(chǎng)巡檢，不僅節(jié)省人工，而且可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)故障，降低設(shè)備故障率。

設(shè)備視頻分析

設(shè)備參數(shù)

音頻分析

人員安全

實(shí)時(shí)巡檢

故障預(yù)測(cè)

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AI計(jì)劃排產(chǎn)智造系統(tǒng)

對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行拆分并進(jìn)行高效排產(chǎn)，需要考慮設(shè)備狀態(tài)、原料配置、人員狀況等諸多因素，對(duì)于生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的各種意外，如設(shè)備故障造成的臨時(shí)中斷，需要對(duì)整個(gè)生產(chǎn)鏈條進(jìn)行重新排序。

傳統(tǒng)人工排產(chǎn)存在時(shí)間長、易出錯(cuò)、突發(fā)意外事件處理能力差等痛點(diǎn)，影響生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率。AI智能排產(chǎn)系統(tǒng)克服以上弊端，極大提高了生產(chǎn)效率、節(jié)省了人工，并將生產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)一步規(guī)范化、智能化。

計(jì)劃拆分

AI智能生產(chǎn)

批次管理

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AI智能管控智造系統(tǒng)

傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)靠人工設(shè)定參數(shù)，啟動(dòng)生產(chǎn)過程，根據(jù)歷史曲線和報(bào)警記錄查找故障點(diǎn)，整個(gè)生產(chǎn)過程全靠人工干預(yù)，很難達(dá)到最優(yōu)化控制和質(zhì)量指標(biāo)。

AI一鍵接管整個(gè)生產(chǎn)自動(dòng)化系統(tǒng)，智能設(shè)定工藝參數(shù)和過程參數(shù)，遇到報(bào)警和故障自動(dòng)進(jìn)行智能分析處理。

一鍵智能

自動(dòng)處理故障

優(yōu)化控制參數(shù)

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AI工藝優(yōu)化智造系統(tǒng)

傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝由工藝員來制定工藝流程和參數(shù)，并在生產(chǎn)過程中不斷摸索改進(jìn)，存在工藝優(yōu)化時(shí)間長，參數(shù)精確度低，適應(yīng)產(chǎn)品面窄等缺點(diǎn)。

AI工藝參數(shù)優(yōu)化采用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型，把質(zhì)量指標(biāo)作為優(yōu)化對(duì)象的“獎(jiǎng)勵(lì)”籌碼，通過歷史數(shù)據(jù)的對(duì)比檢索不斷完成“自我訓(xùn)練”和“自我進(jìn)化”，可以在無人監(jiān)督環(huán)境快速自動(dòng)生成近乎完美的工藝參數(shù)。

數(shù)據(jù)分析

深度學(xué)習(xí)

自動(dòng)優(yōu)化

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AI節(jié)能降耗算法模型

傳統(tǒng)節(jié)能通過降低設(shè)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(dòng)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析；站在更高維度上，利用AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型生成節(jié)能方案。

數(shù)據(jù)分析

深度學(xué)習(xí)

自動(dòng)優(yōu)化

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