產(chǎn)品概述
通過構(gòu)建從數(shù)據(jù)到服務(wù)全生命周期的工業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)軟件，推動(dòng)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，為工業(yè)企業(yè)賦能。InPlant IBD通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接口集成多種數(shù)據(jù)源，利用大數(shù)據(jù)組件實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存取，通過算法庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析建模，利用應(yīng)用開發(fā)引擎創(chuàng)建豐富的應(yīng)用，以適應(yīng)不同的場(chǎng)景。
產(chǎn)品特性
產(chǎn)耗預(yù)測(cè)
通過時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)工業(yè)重要產(chǎn)耗指標(biāo)變化趨勢(shì)，提升監(jiān)管能力。
工藝預(yù)警
通過工藝機(jī)理、知識(shí)牽引大數(shù)據(jù)和 AI 算法模型實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的動(dòng)態(tài)預(yù)警，輔助工程師快速定位問題。
故障診斷
建立故障樣本庫，通過對(duì)設(shè)備狀態(tài)與故障樣本進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障自主分析診斷。
質(zhì)量追溯
通過產(chǎn)品質(zhì)量與工藝參數(shù)時(shí)序關(guān)聯(lián)模型，建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯鏈，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷瓶頸，降低次品率。
智能控制
將機(jī)器學(xué)習(xí)、控制理論、操作經(jīng)驗(yàn)融合，構(gòu)建多驅(qū)動(dòng)的控制方法，解決常規(guī)控制不能應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景。
操作尋優(yōu)
通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成操作案例庫，并根據(jù)案例提取操作軌跡，為后續(xù)相似工況的控制提供優(yōu)化方向。
智能決策
從海量數(shù)據(jù)中快速提取關(guān)鍵信息，將經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和決策經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突⒍炕?，?shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的輔助智能決策。
調(diào)度優(yōu)化
通過裝置模型與效益模型聯(lián)動(dòng)，以高產(chǎn)、高質(zhì)、低耗為目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度，實(shí)現(xiàn)工廠的優(yōu)化高效運(yùn)行。
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