InPlant IBD
通過時(shí)間序列預(yù)測模型動(dòng)態(tài)預(yù)測工業(yè)重要產(chǎn)耗指標(biāo)變化趨勢,提升監(jiān)管能力。
通過工藝機(jī)理、知識(shí)牽引大數(shù)據(jù)和 AI 算法模型實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的動(dòng)態(tài)預(yù)警,輔助工程師快速定位問題。
建立故障樣本庫,通過對(duì)設(shè)備狀態(tài)與故障樣本進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì),實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障自主分析診斷。
通過產(chǎn)品質(zhì)量與工藝參數(shù)時(shí)序關(guān)聯(lián)模型,建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯鏈,發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷瓶頸,降低次品率。
將機(jī)器學(xué)習(xí)、控制理論、操作經(jīng)驗(yàn)融合,構(gòu)建多驅(qū)動(dòng)的控制方法,解決常規(guī)控制不能應(yīng)對(duì)的場景。
通過裝置模型與效益模型聯(lián)動(dòng),以高產(chǎn)、高質(zhì)、低耗為目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度,實(shí)現(xiàn)工廠的優(yōu)化高效運(yùn)行。