智慧工业解决方案
利用物联网、大数据分析和人工智能等技术,通过智能化设备和系统的集成,实现工业生产过程的自动化、数字化和智能化,提升生产效率和质量,降低生产成本,推动工业升级和可持续发展。利用物联网、大数据分析和人工智能等技术,通过智能化设备和系统的集成,实现工业生产过程的自动化、数字化和智能化,提升生产效率和质量,降低生产成本,推动工业升级和可持续发展。
行业痛点
生产效率低下
传统工业生产过程中,存在着生产效率不高、资源浪费、无法快速响应市场需求等问题,导致企业生产成本增加。
设备故障和维护成本高
设备故障和维护是工业生产过程中常见的问题,传统的维修模式费时费力,无法及时发现和解决设备问题。
标准混乱
架构不标准、不统一,无法很好地支撑智能制造企业层和协同层的建设。
方案价值
提高生产效率
提高生产效率
通过智能化监测和优化系统,实现生产过程实时监控和优化,提高生产效率,减少生产时间和废品率。
降低成本
降低成本
通过故障预测和维护优化,及时发现设备故障并进行维修,减少停机时间和维修成本。
实现智能化管理
实现智能化管理
通过大数据分析和优化系统,实现对生产过程的智能监控和调整,提高生产质量和响应能力。
高精度模型表现
高精度模型表现
传统机器学习+AI深度学习融合算法策略,提供工业级推理模型,满足产线所需低漏检率和过检率。
支持大量行业场景
支持大量行业场景
丰富的基本算法库储备,支持不同行业检测需求的快速落地实施,包括测量,定位,分类,检测等。
提升品质和质量控制
提升品质和质量控制
通过自动化检测和智能算法,实时检测产品质量,减少不良品率,并及时采取纠正措施,提高产品的一致性和质量稳定性。
平台架构
应用场景
电塔部位识别
利用先进的图像处理和人工智能技术,对电力输电线路中的电塔部位进行自动识别和定位,以提高电力运维效率和安全性。
钢铁行业区块链
运用区块链技术在钢铁行业中构建一套解决方案,涵盖了仓储区块链、物流区块链和钢铁加工等环节。
PCB瑕疵检测平台
利用图像处理算法和人工智能技术,对采集到的图像数据进行处理和分析。通过智能算法,准确检测出产品上的瑕疵,如表面划痕、缺陷等。