400-998-1200
助力工业4.0转型
设备健康度预测
设备自我设备故障感知
基于设备运行数据,利用创新的机器学习方法挖掘出数据背后
设备的真实“健康”状况,从而实现设备故障的自我感知,提
前预测预警
基于故障感知的预测性维护
在设备能够实现自我故障感知的基础上,重新定义设备维修养
护周期,实现可预测性的设备维修养护,帮助工厂充分掌握设
备工作周期

产品质量数据化检测
数据化智能检测
利用大数据机器学习方法实现一种新型的设备产品
检测方式,通过生产线数据实时检测判别当前产品
质量,大幅提高生产效率及产品合格率
产品质量因素回溯
通过数据模型回溯分析产品合格率的影响因素,建
立起专业的产品质量因素关系网,帮助工厂更加快
速有效定位产品质量问题,提升研发能力

生产物流最优化决策
生产智能柔性制造
根据关联性分析结果,匹配潜在和现有客户的智能
保险建议
物流路径成本最优
通过专业的数据建模建立起工厂企业级物流运输网
络仿真模型,科学辅助设立物流路径及仓储建立,
实现物流成本控制
他们都在用

  • 某汽车制造企业
    利用遗传算法等启发式优化算法对其混合装配生产线进行最优排序,大幅提高生产制造效率,
    并实现柔性化的智能制造。
  • 某电网供电局
    针对供电局的数据中心服务器日志数据进行多维分析,并建立相应机器学习预测模型,
    实现数据中心服务器的故障自我感知,运行效率提前预测,帮助提高资源利用率。
  • 某新能源电池企业
    基于电池充放电参数,提取其正常工作时的数据特征作为参照基准,以此建立相应的异常
    检测模型及容量预测模型,帮助企业对电池的健康度进行全面的分析监控,提升电池工作
    效率。
准备好开始大数据升级了吗?

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