華凌科技
專(zhuān)注于工業(yè)AI智能制造
華凌辰麒AI數(shù)字孿生系統(tǒng)
Hualing Chenqi AI Digital Twin System
傳統(tǒng)數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程。數(shù)字孿生是一種超越現(xiàn)實(shí)的概念，可以被視為一個(gè)或多個(gè)重要的、彼此依賴(lài)的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)。
工業(yè)AI數(shù)字孿生系統(tǒng)，則是將工業(yè)大模型和大數(shù)據(jù)分析算法引入數(shù)字孿生，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從而實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上AI智能巡檢、一鍵代替人工操作自動(dòng)化設(shè)備、精確追溯質(zhì)量問(wèn)題、優(yōu)化工藝算法、節(jié)能降耗等既強(qiáng)大又實(shí)用的智能制造功能，讓企業(yè)擁有一臺(tái)真正的“智腦”。
100%
200%
300%
系統(tǒng)節(jié)能降耗
采集能源數(shù)據(jù)，線(xiàn)性回歸分析，利用AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型生成節(jié)能方案。
AI智能追溯
AI海量歷史數(shù)據(jù)檢索，精確查找故障原因，非正常指智能溯源。
全面接管ERP等信息化產(chǎn)品
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子系統(tǒng)之一：AI線(xiàn)上巡檢
自動(dòng)接收自動(dòng)化設(shè)備參數(shù)，智能判斷故障類(lèi)型；通過(guò)智能視頻分析，識(shí)別跑冒滴漏等設(shè)備故障；全面替代現(xiàn)場(chǎng)巡檢，節(jié)省人工，提前預(yù)測(cè)預(yù)防故障，降低設(shè)備故障率。
子系統(tǒng)之二：AI計(jì)劃排產(chǎn)
傳統(tǒng)APS排產(chǎn)軟件存在操作繁瑣、易出錯(cuò)、突發(fā)意外事件處理能力差等痛點(diǎn)，影響生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率。
AI智能排產(chǎn)系統(tǒng)克服以上弊端，極大提高了生產(chǎn)效率、節(jié)省了人工，并將生產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)一步規(guī)范化、智能化。通過(guò)深度學(xué)習(xí)對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行拆分，拆分時(shí)充分考慮設(shè)備狀態(tài)、原料配置、人員狀況等諸多因素。對(duì)于生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的各種意外，也能進(jìn)行智能化處理，對(duì)整個(gè)生產(chǎn)鏈條排序及時(shí)做出調(diào)整。
子系統(tǒng)之三：AI智能管控
AI具備深度學(xué)習(xí)功能，工業(yè)模型經(jīng)過(guò)一定數(shù)量的樣本訓(xùn)練后，可自學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流程和自動(dòng)化系統(tǒng)操作模式，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行整體智能優(yōu)化。而后完全可以成為車(chē)間操作人員的有力助手，亦或建立無(wú)人車(chē)間。
子系統(tǒng)之四：AI工藝優(yōu)化
傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝由工藝員來(lái)制定工藝流程和參數(shù)，并在生產(chǎn)過(guò)程中不斷摸索改進(jìn)，存在工藝優(yōu)化時(shí)間長(zhǎng)，參數(shù)精確度低，適應(yīng)產(chǎn)品面窄等缺點(diǎn)。AI工藝參數(shù)優(yōu)化采用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型，把質(zhì)量指標(biāo)作為優(yōu)化對(duì)象的“獎(jiǎng)勵(lì)”籌碼，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的對(duì)比檢索不斷完成“自我訓(xùn)練”和“自我進(jìn)化”，可以在無(wú)人監(jiān)督環(huán)境快速自動(dòng)生成近乎完美的工藝參數(shù)。
子系統(tǒng)之五：AI節(jié)能降耗
傳統(tǒng)節(jié)能通過(guò)降低設(shè)備功耗、改善控制算法等方式已經(jīng)遭遇瓶頸，節(jié)能降耗無(wú)法做到全局化和系統(tǒng)化。AI通過(guò)采集不同自動(dòng)化系統(tǒng)以及能源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)；通過(guò)線(xiàn)性回歸算法、樸素貝葉斯等大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；站在更高維度上，利用AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型生成節(jié)能方案。
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