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工業(yè)智能體 IIT

節(jié)能降耗

根據(jù)業(yè)務(wù)模型精細(xì)化控制高能耗設(shè)備

工藝參數(shù)優(yōu)化

基於製造過(guò)程、環(huán)境、售後數(shù)據(jù),分析問(wèn)題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點(diǎn)

預測(cè)性維護(hù)

根據(jù)設(shè)備過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),預測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障

銷(xiāo)售預測(cè)

基於銷(xiāo)售、節(jié)假日、天氣數(shù)據(jù),預測(cè)產(chǎn)品銷(xiāo)量,降低備貨和庫(kù)存成本

三大轉(zhuǎn)變

三大轉(zhuǎn)變

從人工經(jīng)驗(yàn)到數(shù)據(jù)智能

  • 基於數(shù)據(jù)挖掘分析,從數(shù)據(jù)中獲取提升效率和產(chǎn)品質(zhì)量的新經(jīng)驗(yàn)

從數(shù)位化到智能化

  • 智能分析能力,成為企業(yè)數(shù)位化的新動(dòng)力

從產(chǎn)品生產(chǎn)到產(chǎn)品創(chuàng)新

  • 企業(yè)內(nèi)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到銷(xiāo)售的數(shù)據(jù)協(xié)同,以及產(chǎn)業(yè)鏈上下遊數(shù)據(jù)協(xié)同,創(chuàng)造新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

應(yīng)用場(chǎng)景

應(yīng)用場(chǎng)景

產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升
產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升

基於客戶(hù)的反饋、網(wǎng)際網(wǎng)路點(diǎn)評(píng)分析、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、維修記錄、售後歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行分類(lèi)分析,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問(wèn)題,指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善,提升產(chǎn)品質(zhì)量

優(yōu)勢(shì)
多數(shù)據(jù)源集成:針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù)
多種算法內(nèi)置:基於已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品
專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):專(zhuān)業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng)
智能設(shè)備維護(hù)
智能設(shè)備維護(hù)

預測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),採用時(shí)間序列預測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測(cè)和回歸分析等預測(cè)推理方法,預測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類(lèi)型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃(huà)停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本

優(yōu)勢(shì)
多種參數(shù)靈活接入:基於歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特徵構(gòu)建故障預測(cè)模型,並對(duì)預測(cè)出的問(wèn)題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析
算法預集成:專(zhuān)業(yè)預測(cè)性算法支持,預集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類(lèi),聚類(lèi),回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警
生產(chǎn)物料預估
生產(chǎn)物料預估

基於歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率

優(yōu)勢(shì)
深度算法優(yōu)化:基於業(yè)界時(shí)間序列算法模型,並結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化
一鍵式發(fā)布:機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開(kāi)發(fā)工作

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

攜手數(shù)萬(wàn)客戶(hù)持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

客戶(hù)案例

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