AI数据分析
针对工业场景中利用传统机理方法或人工经验难以妥善处理的问题，通过采集历史数据利用机器学习、深度学习等方法进行数据分析、模型构建，并给出解决方案，帮助企业精细化管理、减少工人工作量，实现降本增效稳产
核心优势
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出入库货位推荐
结合仓库类型、物料存放特点，以及出入库时对物料的管理要求、存放原则，构建出入库模型，在物料入库、出库时，通过模型计算给出合理的货位推荐
能耗优化
对比电（能、汽）能使用计划、实际消耗的差异，找出绩效不达标的区域、设备，进行重点的用能改善和能耗提升；对未来1-3个月耗电电能进行预测，帮助企业提前预知电能消耗情况，为企业生产计划安排和决策提供支撑等
产线运行状态监测
识别废品状态，可进行废品率统计，识别的产线异常可进行异常报警等应用
设备状态识别
可用于哑设备状态识别、工时统计、设备效率统计、稼动率统计等等服务，根据不同场景包装
质量优化
采用机器学习算法，综合考虑全流程参数，从历史数据中学习经验，预测推荐最优配比
图纸生成BOM清单
利用图像识别技术识别图纸信息，结合检查、审核、编辑等辅助功能，可智能生成BOM清单
AI产品与服务
出库入库货位推荐
通过合理的入库货位安排，提高仓库利用率、出库作业效率、减少库存呆滞，同时需要满足现实的约束条件。
出库优化根据发货单物料需求，通过推荐合理的物料所在货位，提高出库效率，减少库存呆滞，提高仓库利用率。
能耗优化
通过采集产线、设备的能耗数据，结合产品生产特点、工单数据，分析耗能主要环节，探寻可以降低能耗的优化点，给出节能降耗建议。
产线运行状态监测
通过采集产线上各设备的运行参数数据，实时识别产线状态（结合产线的具体状态、实际需求），得到的状态数据可用于应用统计，辅助工厂进行精细化管理。
图纸生成BOM清单
利用图像识别技术识别图纸信息，减少人工录入工作量，降低人工录入带来的错误概率，结合检查、审核、编辑等辅助功能，可智能生成BOM清单。
质量优化
基于生料磨制环节的各参数历史数据，构建水泥生料质量优化模型，通过模型给出最优参数值，最终达到生料质量合格、稳定。
设备状态识别
通过采集设备运行的电参数数据，实时识别设备状态（停机、待机、工作等），统计设备的运行效率及人员的工作效率，从而提高生产效率，减少资源浪费。
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