制造业 AI 解决方案
从单点场景切入，小步快跑见效，再逐步扩展到全厂智能化——我们帮助制造企业以可控成本完成 AI 转型。
SCENARIOS
核心应用场景
生产排程与工艺优化
AI 综合考虑订单优先级、设备产能、物料约束，自动生成并动态调整排产计划；对关键工艺参数进行寻优，提升良率与交付准时率。
设备预测性维护
采集设备振动、温度、电流等运行数据，AI 模型提前预警故障风险，从"坏了修"转向"预测修"，减少非计划停机。
机器视觉质检
基于深度学习的视觉检测替代人工目检，识别划痕、缺陷、装配错漏，检测标准统一且可 7×24 小时连续运行。
供应链智能协同
需求预测、库存优化与供应商协同智能化，降低库存占用同时减少缺料风险，让供应链"看得准、备得对"。
EXAMPLES
服务能力示例
以下为典型场景化示例，用于说明我们的服务能力，具体方案将结合贵司产线实际情况定制
| 场景 | 痛点 | AI 方案要点 | 预期效果 |
|---|---|---|---|
| 离散加工车间 | 排产依赖老师傅经验，插单频繁 | AI 排产引擎对接 MES/ERP 数据 | 排产时间从小时级到分钟级，设备利用率提升 |
| 注塑/机加产线 | 突发停机损失大、维修被动 | IoT 传感 + 故障预测模型 | 非计划停机减少，维保成本下降 |
| 外观质检工位 | 人工目检效率低、标准不一 | 视觉检测系统 + 缺陷样本库训练 | 漏检率下降，检测节拍大幅提升 |
PATH
智能化升级路径
单点突破
选择 1 个见效快的场景（如视觉质检）先行落地，建立信心
数据贯通
打通 MES/ERP/设备数据，构建统一数据底座
场景扩展
排程、维护、供应链多场景复制推广
智能工厂
全厂级智能调度与决策支持，持续运营优化