AI驅動的數位化解決方案

產業挑戰

資訊化、數位化的進步極大地推動了製造業的發展。然而，與人工智慧的無限潛力相比，製造業客戶仍面臨相當大的挑戰。

缺乏數據品質控制導致缺乏模型品質控制

資料品質不佳和訓練標籤不充分會導致誤報和漏檢增加，從而削弱對數字系統的信心。

缺乏穩健性和適應配方和工作制度變化的能力

基於單變量統計和規則引擎構建的傳統模型在動態環境中會迅速惡化，使其難以維護，並且隨著時間的推移效率會降低。

缺乏人才

人工智慧和數據科學領域熟練專業人員的稀缺正在抑制該領域的創新和成長，尤其是在工廠車間，將數據科學與流程專業知識相結合至關重要。

生產性能和工具健康狀況模型之間的差距

專注於計量和工具健康的「小」模型彼此獨立，而來自流程和品質的數據和專業知識則高度耦合。

我們的解決方案

我們將工業大知識模型與專有模型結合，整合營運、設計和IT技術，釋放工業數據的價值，實現無憂生產。

透過全流程資料品質控制實現模型效能的一致性

透過監控和增強資料優度來持續優化模型效能，這不僅考慮資料完整性，還考慮其對模型結果的影響。這是透過涵蓋整個數位線程（從數據採集到模型結果）的數據品質檢查、預處理和特徵增強演算法來實現的。

具有混合特徵工程和線上學習的自適應模型

模型利用物理啟發特徵、追蹤模式分析和基於深度學習的自動化特徵的組合，以配方和製度感知的方式進行預測。透過線上學習不斷監控和改進模型退化，並根據使用者定義的基準驗證效能。

人工智慧流程工程師提供專業知識和數據洞察

AI 流程工程師透過直覺、使用者友好的聊天機器人提供有關流程和工具健康狀況的經過驗證的製造見解。這些都由大型工業知識模型和來自專有和可轉移的預訓練垂直模型的數據洞察提供支援。

以生產性能為導向的工具健康和製程優化

透過將「小」領域模型與流程技術相結合，最大限度地提高產量並優化性能，透過無縫整合和協作分析提供來自工業規模知識模型的綜合見解。

客戶價值

提高品質、增加效率、降低成本、減少倉儲、減少污染；模型準確率提升高達12%，關鍵零件壽命延長10%。