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智能制造
AI在智能制造的解决方案
AI在智能制造的优势跑冒滴漏识别基于AI和机器视觉的智能系统，可检测管道与设备的异常滴漏。
护目镜识别
护目镜识别基于AI视觉技术，可智能检测人员是否合规佩戴。
下料口堵塞识别
全天候实时监测下料口，检测到障碍物堵塞即刻报警。
皮带传输监测利用高清摄像头与AI识别算法，实时监测皮带传输异常。
机柜指示灯识别机柜指示灯识别自动检测亮灭状态，助力系统运行监测。
轨道障碍物识别
轨道障碍物数据集，是用于训练轨道障碍物识别模型的重要资源。
雪天铁轨障碍检测
在雪天利用图像边界特征点，精准检测铁轨障碍物。
产品缺陷检测利用边缘计算设备及工业摄像头，实时检测产品缺陷
领先的AI技术
AI技术与物联网技术融合，在多个领域做到广泛应用，通过AI技术提高生产质量、提升生产效率。
丰富的场景广泛应用于机械制造、汽车、生物医药等制造行业，支持流体、结构、热力学、碰撞、材料分析、生物信息等多种计算场景。
稳固的后台工企互联结合专有云与公有云，融合物联网与边缘计算，IaaS层提供优质计算、存储与网络资源。
AI数据管控通过丰富的用户画像系统和流量分析，实现从互动到转化的实时漏斗可视化展示，全面掌握变化数据，辅助诊断经营。
增值服务能力设备智能化提供便捷、丰富的增值服务能力。提供在线语音识别、图像识别、位置服务等不同场景的需求。
提高智能化
用于设备监控与预测性维护，确保稳定运行并减少故障。物联网技术实现设备互联，增强数据采集与分析，支持生产优化。
AI在智能制造的应用场景
电厂
边缘计算
工地
语音智控
作业管控
实时监测通过引入智能设备、传感器和控制系统，实现运营的自动化和数字化。这些系统能够实时监测设备状态。
智能制造AI架构方案解决方案
智能制造AI可视化大屏整体系统架构
涵盖ERP、CRM、智慧生产、智慧控制等多个模块，实现对生产线设备的全面监控和实时监测，旨在提高生产效率并减少人员配置。
技术平台架构基础设施：包括云服务器、数据库等，为数据存储、分析和计算提供支撑。
AI平台：集成AI算法和模型，负责数据处理、模型训练和推理等任务。
数据处理与分析：利用云计算和大数据技术，构建高效稳定的数据处理和分析系统。
AI算法应用：根据工厂实际需求，选择合适的AI算法并进行优化，以解决实际问题。
融合实践：通过不断实践和反馈，深化AI技术与实际生产的融合，解决生产痛点和难点。
关键技术
涉及传感、检测、数据、建模、决策、预测等多个环节，共同构成工业AI的完整技术体系。
技术融合
技术将与其他先进技术如云计算、大数据等深度融合，共同推动智能制造的发展。这种融合将带来更高效、更精准的生产模式，提升工业的整体竞争力。
AI智能制造提高生产效率
高效识别与响应利用深度学习算法和端侧模型算法，AI视觉系统能毫秒级识别火灾、烟雾等异常情况，迅速响应并采取措施，有效防止事故扩大。
自动化监控与检测
AI视觉算法能自动检测产品瑕疵、字符缺
损等问题，实时报告异常，提高生产效率。
损等问题，实时报告异常，提高生产效率。
智能决策支持
在安全事故发生时，AI技术可以辅助建立智能决策支持系统，提供快速响应方案，指导救援人员采取最合适的行动，以最小化事故影响。
实时监测与预警视觉算法能实时监测生产现场，对潜在的安全隐患进行预警。当人员进入危险区域或未按规定佩戴安全防护装备时，系统会发出警报，并通知相关部门。
数据分析与预测
AI系统通过分析生产设备的历史运行数据，学习设备的正常运行模式，一旦检测到偏差，立即发出预警，提醒操作人员或自动调整生产流程。
实时的生产监控与管理
实时监控生产进度，追踪生产计划完成情况，及时发现并解决问题，提高生产计划完成率。
对设备稼动情况进行可视化展示，帮助企业合理调配生产资源，优化生产流程
高效的安全监控与预警
集成高清智能化的监控设备，实现远程参数配置和远程控制，确保工厂安全
利用AI技术预测和识别安全隐患，及时发出预警，降低事故风险
全面的数据可视化
通过图表、图形等直观方式展示生产流程、设备状态、库存情况等数据，使管理者能够一目了然地了解工厂运营状况
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