实现方式：

通过对关键的设备运行参数进行建模，判断机器的运行状态、预测维护时间，使用历史数据进行机器学习，创建分析模型逻辑，分析模型必须经过预处理，以便用于计算和分析来实现预测功能。

应用效果：

预测失效；预测质量；决定什么时候提供服务；实时发现异常；自动观察和学习正常状态模式；无需设置规则或应用预先计算；监控异常并实时提供异常预警。

实现方式：

产线部署工业相机+边缘计算网关视频图像处理，基于数据预处理及关键数据上传，模型训练下发等协同技术来支持机器视觉智能检测，从而实现自动判断标注等功能，杜绝人为漏检、错检，所有单元无线组网，可按需要、快速、灵活组合。

应用效果：

使用边缘计算+ AI机器视觉技术，满足各种应用场景的产品的机器视觉测试，提升了检测精度、准度和速度，确保产品质量符合性。

实现方式：

通过对作业、投产、备料等环节建模，最优资源调度以应对复杂的订单计划，考虑详细生产需求，提供生产序列和工作项列表：基于约束条件变更：如订单优先化、割生产批次、交货期交涉、订单承诺 (CTP/ATP)，执行排程算法逻辑。

应用效果：

对实时生产效率做出反应； 预测生产变化、生产中断、机器故障和废料的影响； 支持决策。

实现方式：

通过对生产过程全数据建模，迅速识别生产异常点，从源头降低产品缺陷率；通过对生产制程工艺参数建模来预测产品指标，推动生产优化，提升良品率。

应用效果：

降低误报率，AI应用先进的统计算法能够检测出萌芽状态的质量问题，并可在生产过程的任何阶段对质量问题发出预警； 更早的检测出质量问题，监控产品质量，监控流程质量。

实现方式：

通过能源预测模型帮助企业优化资源利用效率、提高全企业能效，利用工业大数据进行分析，将智能算法与厂务设备的运作机理相结合，利用理论建模、需求预测、决策优化和健康评估等算法，能够提前对厂务端的需求量进行响应，同时监测设备能有效衰退趋势，做到预测性的维护。

应用效果：

把依靠人的观察和经验调节变为系统智能建议调节； 把滞后的应激式调节变为前瞻的预测性调节； 实现能源管理与能效优化的智能化运营。

实现方式：

物流企业及各类有运输需求的企业都在思考如何进行精细化管理和加速转型升级的步伐，越来越智能化、自动化的发展成了物流类企业的优选之路，通过AI的算法模型计算和优化，实现智能运输决策。

应用效果：

将客户订单、网点信息与时间窗、路线模版、车辆信息、运输费率、装卸效率等信息输入运输优化引擎，通过智能优化算法，在考虑以上多种业务约束的同时，全局统筹规划所有资源，考虑订单、车型、商品、时间窗、交通等整体运输环节上的（其他产品没有考虑到的）约束和场景，用真实的业务约束来还原真实的业务场景，使运输优化的结果落地性更高。