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用友精智工業大腦教你輕松懂的算法和模型 駕馭工業智能

工程師鄧生 ? 來源:OFweek維科網 ? 作者:粵訊 ? 2020-10-23 11:45 ? 次閱讀

當前,大數據、云計算人工智能技術快速發展,工業互聯網產業發展如火如荼。工業企業在生產制造過程中面對很多難以解決的問題,比如:如何進行擺脫人工經驗進行智能化排產提高生產效率?如何進行最優化的套切提高成材率?如何進行最優化的配料,滿足質量要求前提下成本最低?如何基于海量數據和模型,實現對產品質量的預測,提高產品合格率?如何基于人工智能技術進行廢鋼智能判定,杜絕“感情驗質”?如何對設備故障進行智能預測,減少非計劃停機的產生?如何對煤氣、氧氣等能源進行合理的優化調度,保障能源穩定供應,減少放散?

如此等等,眾多企業不懂算法,也沒有算法工程師,不懂模型,也沒有科學實驗室,但對以上問題卻想迫切解決,儼然成為了所有工業企業的遙不可及的期待,為了幫助企業通過工業智能技術、數智化手段提高企業競爭力,實實在在解決企業的痛點、難題,用友精智工業大腦團隊以普及智能技術在制造業應用為使命,旨在構建用友在工業企業中人工智能、數據挖掘應用領域的能力,觸碰生產制造業的深水區,打造賦能制造業的利器。

不懂算法、不懂模型,也想用上工業智能技術,只需跟著用友精智工業大腦做好以下幾步,即可讓工業智能觸手可及。

用友精智工業大腦是用友基于30余年,服務46萬家工業企業的經驗積淀,通過數據連接,以運籌學、機器學習深度學習、工業機理為核心的算法模型,將數據智能應用在優化配料(包括精銅配料、焦化配料、煤粉配料、合金配料、高爐配料、鐵礦配料等)、多產線排程、廢鋼智能判定、產品質量診斷、成分預測、產品經濟效益測算、優化套切設計、設備故障診斷等領域,為用戶提供場景化智能應用服務。讓生產更簡單,質量更穩定,成本更低廉,決策更科學。

第一步:講出你的難題、痛點

每個企業由于行業環境、經營模式、管理方式等的不同,存在的痛點和難點不一樣。企業在長期經營過程中,一定會存在制約企業成長的難題和痛點,比如合理排產、滿足交期、優化配料、質量診斷、故障預測、表面質檢、供應鏈優化、銷售預測、套切配分、能源優化調度、不安全行為防控等。與此同時,精智工業大腦團隊提供一站式診斷咨詢服務,可針對不同企業找出企業的難題和痛點,并給出解決方案。目前精智工業大腦團隊應用場景實踐,供參考。

第二步:產品POC測試驗證

用友精智工業大腦平臺已經具有眾多算法模型和行業知識圖譜,采用靈活、可配置方式可供客戶在平臺上進行自助調用和調節優化。針對企業存在的痛點問題,基于精智工業大腦平臺將客戶基礎數據輸入后,調用或優化智能算法,構建企業的工業智能應用,并將模型輸出結果與客戶實際結果進行對比驗證測試;精智工業大腦團隊在運籌學、深度學習、機器學習、工業視覺、工藝機理模型方面具有專業頂尖的算法專家,可為工業企業算法模型構建提供保駕護航。

智能排程測試驗證

智能配料測試驗證

廢鋼智能判定測試驗證

第三步:APP應用上線

用友精智工業大腦平臺基于數據中臺技術提供與各異構系統數據的抓取和對接,并提供將模型封裝好后的APP發布能力,實現對工業知識的沉淀,解決企業在生產經營過程中遇到的痛點和難題。以下為基于用友精智工業大腦開發的APP應用,在上線后賦能制造企業及給企業帶來顯著的經濟效益。

用友精智工業大腦重點服務于冶金、化工、建材、能源、機械加工、汽配、離散制造、食品飲料行業,已經積累了300余個業務模型、20余個工業機理模型、10余個數據算法模型,從供、研、產、銷等領域提供咨詢、數據加工、模型構建及優化運維服務。

通過“工業大腦”,讓工業智能不再高深莫測,而是觸手可及。企業可以實現大數據的增值應用,通過分析設備運營乃至產業鏈情況,構建出基于企業場景的工業智能服務,并形成行業通用服務供廣大企業使用,以幫助他們通過云服務的模式運用工業算法,實現工業產業商業創新!
責任編輯:PSY

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