我们提供的服务
AI Solutions
每个班次都更聪明的本地部署 AI。
AI Solutions
每个班次都更聪明的本地部署 AI。
基于 Python 的 AI,在贵厂内本地运行 — 无需上云,数据不出园区。原生对接我们的 MES,提前预测故障、消除操作员日常重复工作,并提供领先一步的洞察。运行越久,对您产线的理解越深。
- 本地部署(Python)— 数据不出园区
- Predictive Maintenance 与实时异常检测
- 自动分类告警、停机原因与缺陷
- 原生对接 MES — 在原有操作员 UI 中显示洞察
Compounding Intelligence
与您工厂共同成长的 AI
每班次更聪明。您的数据训练您的模型 — 优势相对于通用云端模型不断复利累积。
01
从您的数据学习
每个事件、告警、配方与良率记录都馈入模型。半年后,AI 比任何人都更懂您的产线模式 — 因为没人在您的数据上训练。
02
从您的操作员学习
操作员关闭告警、分类缺陷、覆盖预测时,AI 将这些决定捕获为训练信号。资深操作员的判断扩展到每个班次。
03
适配您工厂的指纹
没有两座工厂相同。材料、气候、机器磨损、班次习惯 — 模型持续适应您的实际现场,而非教科书。
04
不断扩大的护城河
运行时间越长,您的 AI 与任何云端通用模型的差距就越大。数据归您所有,优势复利累积。
AI 应用场景
本地 AI 在车间真正发挥价值的地方
Python 本地部署 AI 增强操作员、工程师与 MES 的 8 种方式。
01
Predictive Maintenance
从振动、温度与电流特征,提前 6–72 小时预测部件故障。
02
实时异常检测
在影响良率之前,发现 SPC、配方参数、机器状态的异常模式。
03
Smart Operator Assist
告警发生时,AI 基于历史相似事件推荐最可能的处理方案,缩短 MTTR。
04
Auto Event Tagging
AI 自动分类停机原因、缺陷类别与告警根因 — 操作员无需手动录入。
05
跨工位根因分析
跨整条产线关联事件,定位下游缺陷的真正上游原因。
06
良率预测
从在制数据预测批次最终良率,工程师可在中途介入。
07
Natural Language Reports
「为什么周二 OEE 下降?」— AI 生成包含真实贡献事件的摘要。
08
Vision QC 持续学习
缺陷分类器从操作员反馈中学习,准确率每周提升。
为什么本地部署
为无法将数据上传至云端的工厂而设计
数据主权
推理在贵方网络内完成,工艺数据不会出园区。
兼容空气隔离环境
无需互联网即可运行,更新通过贵方 IT 变更控制流程发布。
毫秒级推理
模型在本地 GPU/CPU 运行 — 足以实时门控工位决策。
开放 Python 栈
PyTorch、ONNX、OpenCV。无供应商锁定,贵方团队可审计与扩展。