现阶段,工业企业在智能制造趋势下纷纷开始探索智能化转型的路径,基于工业大数据分析的工业智能蕴藏着巨大商业价值的革命性技术,越来越多地受到企业青睐。当前在推动AI落地上有着诸多的问题制约着:
智能的建模分析是实现工业智能的基础,希望通过提供快速有效的集成化应用实施环境,包括数据环境、模型实验环境、应用部署环境等,从而打破工业领域知识和数据建模分析的专业壁垒,加快解决工业企业智能化转型的痛点。
工业AI+解决方案包含着四大产品组件,每个产品都承担着独立的功能,相互间以微服务的方式进行解耦,实现模型迭代训练业务的闭环。产品架构可以在客户实施进行部分调整,并且功能可做客制化开发,以及本地私有云部署。
本方案包含以下特点:
针对信息化、设备连网、数据收集基础较好的工业企业,现有的信息系统架构为集中的数据计算已经打下了很好的基础,本方案适合此类应用场景,所有系统可集中部署在企业的中央机房,数据统一接入,集中分析。具体技术特点如下:
针对信息化、设备连网、数据收集基础较弱的工业企业,数据分散于设备,且设备数量少,未集中化同步保存,本方案适合此类应用场景。具体技术特点如下:
通过能源预测模型帮助企业优化资源利用效率、提高全企业能效
通过工艺控制与设备知识模型实现工艺参数优化、协同生产流程优化
通过对作业、投产、备料等环节建模,最优资源调度以应对复杂的订单计划
通过图像检测算法辅助工人对缺陷定位和分类,有效控制质量异常,减少人力成本
通过对关键的设备运行参数进行建模,判断机器的运行状态、预测维护时间
通过对关键的设备运行参数进行建模,定位异常参数,协助故障分析
通过对生产过程全数据建模,迅速识别生产异常点,从源头降低产品缺陷率
通过对生产制程工艺参数建模来预测产品指标,推动生产优化,提升良品率