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采用AI分类分割技术,对产品缺陷进行定位和分类 • 采用工业视觉成像系统,进行专业稳定成像 • 采用AI装配检查技术,对产品装配进行有无、对错、正反进行检测 • 深度学习模型:使用神经网络算法,进行缺陷检测和分类 • 多模态融合:结合图像的灰度分布模型和多种图像处理技术,实现缺陷的准确识别和分级 • 采用工业视觉成像系统,进行专业稳定成像
幅提升人工检测效率 了解详情 鑫磊集团 基于华为云工业智能体打造智能配煤解决方案,对海量煤焦化数据的分析、训练、推理,实现焦煤质量智能预测,预测质量准确率超过95%;将专业配煤师的经验通过AI进行传递,并进行全流程综合效益优化,每吨焦炭的成本可下降30元,按100万吨焦炭的年产能
音智达(Advanced Analytic Service)是一家专注于帮助企业做数字化转型与数字驱动管理的大数据公司。公司提供基于大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案,大数据软件产品,和大数据SaaS应用和DaaS服务 数字化智能平台解决方案详情咨询 立即咨询
打造牢固的数仓基座 基于全面先进的华为云底座,打造全面且牢固的数据仓库基础 提升企业决策准确性 利用大数据智能分析,为企业决策提供更深入的洞察和更准确的预测,优化决策制定过程 实现企业效率优化 通过智能化数据处理,降低人为错误的发生率,提高企业运营效率和响应速度 为什么选择翼海云峰大数据服务 为什么选择翼海云峰大数据服务
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适应性较差:应对产品换型时,传统制造企业需持续投入资金,甚至需要改造设备,难以短时间内快速完成对新产品的高效检测。 环境愈发严苛:如今不同的工作环境(如对温度、光线、操作技术等有特定要求)、质检工作中需要处理的庞大数据、结构复杂零部件的缺陷或微小的瑕疵,都让人工质检难以应对。同时,在部分行业中可
监测评估城市运行状态,为城市“全科体检”,实现城市监测预警和督促闭环 专项体检 基于大数据分析平台及业务算法模型,对专题业务数据进行分析和预测,为领导提供科学的处置建议:如交通出行专题,通过移动信令数据,分析人口出行数据,优化最后一公里交通,降低绿色出行时间,引导绿色出行 联动指挥
已达全球领先水平,搭建了“基于隐私计算的共享智能平台-智邦”和“基于人工智能的决策智能平台-智策”两大平台,整合了分布式计算、机器学习、深度学习、知识图谱、联邦学习等多领域能力,并在金融风险、安全风险、政府治理风险等场景得到广泛应用 同盾网络科技有限公司 同盾科技是中国领先的人工
Status)、自动发委外工单,成本分析与各项销售预测分析、项目管理,工厂的实时管理与智能排程等方案 委外加工管理自动化,提升委外控管率 项目管理平台,随时掌握项目进度 Design win/Design in 管理作业 实现利用销售预测安排生产与采购 生产规划与排程,提升生产决策的精准度与时效性
生产过程管理:支持生产效率、产能、能耗等综合分析,产线异常实时告警 全链路质量追溯:全流程产品问题根因追溯,驱动产品改进,质量提升 生产设备与知识管理:整合设备生命周期数据,预测设备故障,沉淀设备维修知识 综合物流管理:采-供-产-销跟踪物流进度及效率,提升物料周转率与生产效率 能耗和双碳管理:基于碳排放和设备能耗管理目标,数字化驱动节能、降本、增效
共享和业务协同,有助于打破信息孤岛,提高整体运营效率。同时还具备强大的扩展性,可根据企业的发展需求进行功能升级和模块扩展 强大的数据分析和预测能力 系统配备了先进的数据分析工具,能够实时收集、整合并分析来自各个生产环节的数据。通过数据分析,企业能够及时发现生产中的问题和瓶颈,并采取有效措施进行改进
Outlook中保存的客户联系人 服务管理 高效管理保修和服务合同,快速接收和响应服务请求 报告和分析 利用模板,快速创建有关销售流程各个方面的详细报表,包括销售预测情况和销售管道跟踪情况等。打造移动化销售团队:借助移动端应用,随时随地管理销售信息 立即咨询 功能简介 采购 创建采购申请、采购订单和收货
实现内容监控自动化,提升监管效率,降低运营成本 • 利用智能大模型对设备进行实时监控,提供预警和自动化巡检 • 基于昇腾算力的设备数据分析,提高故障预测准确度 • 自动生成设备状态报告,减少人工巡检需求 • 提供大模型迁移与适配服务,确保模型在昇腾平台高效运行 • 解决算子适配与环境配置问题,确保迁移后模型性能优化
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通,管控难度大,设备无法实现远程监控;设备远程运维难、设备故障分析、预测性维护难 大部分企业工厂信息化程度低,不同车间各自为政,设备互不相通,管控难度大,设备无法实现远程监控;设备远程运维难、设备故障分析、预测性维护难 生产过程复杂,监控难,质检效率低 生产过程跨多个业务系统(E
喻维纲 钢铁工业数据采集 钢铁工业数据采集 业务痛点 为了满足钢厂业务长期、稳定、可靠的运行,需要在钢厂内部布放多种类型的传感器,实时监控温度、湿度、流量等关键信息,从而能够及时发现并且解决问题。由于不同的传感器采用不同的工业协议,网络传输方式和架构也不一致,导致工厂内部“七国八治”,很难对采集的数据进行统一的管理。
订单变更、插单、缺料、生产异常发生时,难以快速进行全局计划更新 • 缺乏模拟分析的手段,当异常发生时,无法快速尝试不同计划策略 解决方案 • 支持更细粒度的销量预测且可自动生成,作为基线和销售提报对比 • 算法同时考虑需求计划、产能规划、物料匹配,一键出结果 • 计算结果可视化,输出报表分析,可多版本报表比对