网站导航
预测性维护
实时监测,预测未来的可能结果 ;降低维护成本,提高用户体验
产品价值
工业数据价值挖掘
安全、经济的高质量数据处理能力,挖掘海量工业数据中隐藏的价值,改善效率和决策。
高性能大数据技术
支持高基数维度、高并发,复杂分析性能优越,实时性计算能力强。
多模态数据整合
支持图像、视频、文字、语音等不同模态的数据,以及这些数据的多模态表示和多模态融合。
智能分析建模平台
包括质量分析、实时分析、预警监控和用户管理等模块。
应用场景
生产工艺改进
利用数据分析手段,对产品的生成流程、工作方法,进行持续不断的改良,以达到提高生产效率、减少浪费以及完善产品的目的。
产品性能预测
采集工艺数据、性能数据以及质量数据等,进行特征提取和变换处理,建立模型,得到优化参数的取值区间。
良率根因分析
通过对异常前后各传感器时序数据分析,识别良率相关的重要因子,为设备调试和维护提供重要依据。
设备稼动率改善
对各生产环节状态、效率的全生命周期、进行实时性的监控管理,用数据分析的手段进行根因定位,提升设备稼动率。
提升设备维护效率
以数据分析的手段、发掘设备维护环节中的关键因素,前瞻性地做出决策,保证各环节高效对接,提升整体效率
故障预测与健康管理
针对资产设备管理中的状态感知,监控设备健康状况、故障频发区域与周期,通过数据监控与分析,预测故障的发生,从而大幅度提高运维效率。
状态监测与损耗预测
利用设备的历史运行数据、维修数据和失效数据等,进行建模分析,拟合曲线预测异常状态,及时报警提示。
资产性能管理
采集和分析历史和实时运营及资产数据,以提升资产性能、降低成本并促进核心业务运营中的关键任务决策。
人员综合效能分析
针对个人的实际生产量、不良品数、缺勤率、人为错误等数据,以及相关的因素进行分析,找出影响效能的根因。
工业互联网的“杀手级”应用:
预测性维护
成功案例