痛点需求
工业企业生产中常面临原材料、环境、设备状态的外部干扰,如何在复杂环境下以更高的生产效率、产品质量去实现降本增效的目标,需要调节的工艺参数众多,同时经验丰富的工程师人才稀缺,培养周期长。
价值体现
基于人工智能的工艺优化技术融合复杂机理知识和专家经验, 构建工业大脑,实现自动参数调优,可有效协助工程师日常工作,降低工作量、提高智能化水平,从而提高产品质量和稳定性,提升生产效率。
一款专注于工业领域,以人工智能、机理、专家经验、知识混合建模为核心的工具型模型训练/服务平台。可通过零代码界面进行数据预处理、数据可视化,内置多种人工智能算法与机理模型,能实现对于多种复杂场景智能模型的构建,从而助力解决业务场景核心问题,实现提质增效、节能降碳的业务目标。
国产自主知识产权,领先的线性规划、混合整数规划、约束规划求解能力。针对客户大规模问题,可进行AI方法定制化训练;针对不同行业需求,可进行定制化问题类型开发。
从数据获取、数据预处理、数据统计分析、模型训练、模型评估、模型预测到模型发布完整闭环,零代码低学习成本,开箱即可用。
既有通用场景模板,如:时序预测、异常预警、故障诊断等场景;又有行业场景模板,如:水务行业场景、能源行业场景等。
对于新应用场景需求,团队可提供模型定制化开发与封装服务,实现端到端、高质量、高适用性的场景交付。
平台采用微服务架构开发,可灵活部署,保证整体服务高可用性,企业可根据数据及模型训练的负载情况,灵活增删节点进行动态伸缩,节约成本。
工业企业生产中常面临原材料、环境、设备状态的外部干扰,如何在复杂环境下以更高的生产效率、产品质量去实现降本增效的目标,需要调节的工艺参数众多,同时经验丰富的工程师人才稀缺,培养周期长。
基于人工智能的工艺优化技术融合复杂机理知识和专家经验, 构建工业大脑,实现自动参数调优,可有效协助工程师日常工作,降低工作量、提高智能化水平,从而提高产品质量和稳定性,提升生产效率。
工业设备广泛采用定时检修、更换配件的维护方式,难以发现和避免突发性故障,导致非计划停机,对产线正常工作造成影响;且计划性维修往往导致过度维修,产生不必要的维修费用。
目前主要依赖人工排产,造成订单交付存在延期、生产资源利用率不高、产能分配不均衡、库存成本高、生产效率低等问题。