AI赋能智造解决方案

AI 赋能智造的核心是 “数据驱动决策，智能优化流程”。企业需结合自身痛点，从单点突破（如质检、设备维护）向全链路智能化演进，最终实现从 “制造” 到 “智造” 的转型升级。关键成功要素包括：高层战略支持、数据治理能力、技术落地团队，以及持续迭代的敏捷机制。

AI加速产品开发

AI排产排程

AI工艺参数优化

AI质检优化

AI智慧工位

AI安全摄像头

AI加速产品开发

核心痛点
1.研发周期长，物理样机验证耗时，多参数优化依赖人工试错。
2.跨环节数据割裂，缺乏产品全生命周期动态追踪。
3.小批量验证成本高。
解决思路
通过构建 “物理世界-数字孪生体-AI优化” 的实时闭环，将产品全生命周期数据（研发、生产、用户使用）映射为动态虚拟模型，利用机器学习与多目标优化算法在数字空间中预测性能、仿真验证并自主寻优关键参数，驱动物理世界快速迭代，实现 “零试产成本、全虚拟验证、AI反哺创新” 的产品开发范式革新。

解决方案产品架构

利用数字孪生技术，构建实验室与工厂、生产工艺的数字孪生模型。通过实验室跟工厂数字孪生，加速从实验室测试到大批量生产的速度，减少新产品导入周期。借助生产工艺数字孪生，预测生产趋势，实时干预生产过程，优化生产目标，提高产品质量和生产效率。对实验室的产品属性跟市场环境的产品属性进行数字映射，预测实际产品属性，加速产品迭代速度，使产品更符合市场需求。采用多因子、多目标算法，动态寻求业务价值最优解，在产品开发过程中综合考虑成本、质量、性能等多个因素，实现产品开发的最优化。

AI排产排程

核心痛点
1.排产指标单一，难以兼顾多目标优化，导致计划合理性不足。
2.插单频繁时，深度产品的生产进度难协调，交付周期易受冲击，订单响应效率低。
3.排产等待时间长，造成设备、人力等资源闲置，或因排程不合理导致资源冲突，加剧浪费。
4.生产进度数据不透明、反馈不及时，异常情况难以及时捕捉，管理层无法快速做出调整决策。 
解决思路
接通ERP、MES 等系统数据，采集生产订单、工艺等静态基础信息与报工、异常等实时动态数据，构建排产数据底座；
依托 AI 算法，融入资源、工序约束，围绕交期、资源利用等多目标智能运算，输出适配插单场景的精准计划；
联动调度、设备及物料系统落地执行，实时采集数据监控进度、捕捉异常，支撑快速决策

解决方案产品架构

以实现供应链和工厂总成本最优为目标，综合考虑资金占用成本、变动仓储成本、NQC（非质量成本）、Changeover 成本等。通过 AI 算法，对 X 周生产计划、物料及包材配套计划、产线信息等进行分析处理。在产能、物料、人员等多种约束条件下，实现多目标约束下的 AI 辅助决策。不仅能生成只考虑工厂内成本的最优排产方案，还能从工厂和供应链整体成本出发，给出更具全局性和战略性的最优排产计划。能够根据定期触发或变化触发（如急单插入、故障停机）等情况，快速调整排产计划，确保生产的顺利进行和成本的有效控制。

AI工艺参数优化

核心痛点
1.工艺人才短缺，复杂调试、经验传承高度依赖人工，制约效率。
2.设备故障调试周期长，缺乏智能手段快速定位与优化。
3.生产工艺参数多、耦合性强，人工难以精准平衡关联关系。
4.产品质量稳定性差，因参数适配不足导致波动大。
解决思路
整合工程知识、专家经验与生产数据构建基础素材库；
利用机器学习、深度学习等算法挖掘数据关联与价值，让 AI 理解工艺逻辑；
经模型推断、决策融合、迭代评估，推动工艺参数自动调整 / 智能推荐，替代人工破解参数耦合、调试难等痛点，沉淀经验并提升产品质量与生产效率。

解决方案产品架构

通过数据驱动的方法，对生产过程中的关键参数（如温度、压力、速度、时间等）进行动态优化，以提升产品质量、生产效率和资源利用率。在工业4.0场景中，结合AI与机器学习技术，实现从“经验驱动”到“数据智能驱动”的跨越，解决传统人工调参效率低、稳定性差的问题。

AI质检优化

核心痛点
1.人工目检效率低、易疲劳漏检和错检，一致性差。
2.细微划痕、多特征耦合缺陷，传统算法无法精准识别。
3.质检数据（图像、结果）分散，无法反向指导生产优化。
4.新缺陷类型难以及时纳入检测，模型更新滞后，反馈慢。
解决思路
通过采集全量样本构建标准化数据库，用深度学习训练模型强化复杂缺陷识别；部署后实时识别缺陷并联动系统自动处理，同时持续用检测结果反向训练模型以适配新缺陷和产线，还能生成动态规则适配不同场景，最终提升质检效率、精度并联动生产优化。

业务流程

工业相机等设备采集待检测数据，经预测引擎执行检测后，输入智能检测模型分析，输出缺陷类别等结果；同时生产数据库原始数据流入训练数据库，训练引擎基于此开展模型训练，通过迭代流程持续优化智能检测模型，形成 “训练 - 检测” 闭环；检测结果传输至控制模块，用于调节缺陷工段的工艺参数，且检测数据留存，支撑模型迭代与生产优化，构成 “数据采集→检测→训练优化→工艺调控” 的闭环业务流程 。

解决方案产品架构

AI 质检系统采用分层协同架构，从硬件到应用构建全流程能力：底层硬件接入层通过成像系统、工业控制器、传感器等采集原始数据；模型部署层支持公有云、边缘、AI Camera 多模式适配场景；算法层融合深度学习（无监督学习、小样本学习等）与传统算法（霍夫变换、边角检测等 ），互补处理复杂 / 规则化质检任务；引擎层依托数据标注、存储、分析及训练 / 预测 / 决策引擎，形成 “数据处理 - 模型迭代 - 智能决策” 闭环；应用工具层通过界面定制、工业云连接、设备管理及标注 / 训练 / 部署工具，打通算法能力与用户操作，最终实现从数据采集、智能分析到业务落地的质检全流程智能化，灵活支撑产线多样化检测需求。

AI智慧工位

核心痛点
1.人工装配、装箱、擦拭、投料等工序依赖员工经验和自觉，漏步骤、动作错误、顺序紊乱等问题频发，导致批量质量缺陷，且传统抽检覆盖率低、漏检率高。
2.多品种生产时，不同产品的 SOP 切换复杂，员工易混淆操作标准，人工监督难以实时校验。
3.员工操作中的 “无效动素”（如反复取放工具）无法量化，阻碍工艺优化和效率提升，人工观察记录耗时且片面。
4.多工位并行时，人工巡检覆盖不足，异常无法及时拦截。  
解决思路
通过工位摄像头采集操作视频，训练 AI 模型识别 动作有无、轨迹合规性、步骤顺序。
实时判定 “OK/NG”，NG 时触发声光报警或设备锁止，将质量问题拦截在工位端，降低下游返工成本。 

AI智慧工位应用场景案例

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清洁动作监控

识别是否执行清洁动作
确认清洁方向为左→右单向
确认单向清洁是否为2道

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配液动作监控

摄像头部署在配液关键位置，实时识别关键动作，接入酸碱测试仪，图像比对验证拿取是否正确，自动识别规格与操作指令是否一致。
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组装动作监控

实时监控装配全过程，精准识别关键动作
发现异常行为立刻预警，触发线体应变
自动采集数据，生成分析报表助力管理决策

AI安全摄像头

核心痛点
1.传统视频监控依赖人工轮巡，精力有限，异常事件（如离岗、吸烟、设备皮带断裂）难以及时发现，往往事后追溯才察觉，导致损失扩大。
2.人员行为、车辆、设备、环境等场景需单独部署系统（如人员离岗用考勤机、设备异常用传感器），数据不互通，管理成本高。
3.传统监控仅记录视频，未对内容做智能分析。
4.化工 / 建筑等行业对 安全着装（安全帽、反光衣）、周界警戒 要求严苛，人工检查无法覆盖全时段、全区域。
解决思路
基于 AI 视觉识别技术，针对人员行为、车辆、环境、厂区安全工位等六大场景训练专属模型，实时解析视频流自动识别离岗、吸烟、设备异常等异常事件；识别后秒级触发声光报警、系统弹窗及短信推送，联动门禁、产线等系统自动执行锁止、停机等处置动作，压缩响应时间；同时整合多场景数据构建统一可视化驾驶舱，生成多维度报表支撑管理决策优化；且支持即插即用的轻量化部署与场景化功能配置，适配不同规模企业的监控需求，实现从异常识别、实时处置到数据闭环的全流程智能监控，破解传统人工监控漏检、滞后、分散的痛点 。

AI安全摄像头应用场景

人员行为识别

离岗识别
吸烟识别
玩手机识别
人员摔倒识别

车辆识别

轿车违停
货车违规
叉车违规
自行车违规

智能设备

设备状态
异常检测
安全区域
皮带断裂

安全着装识别

安全帽识别
皮肤裸漏识别
工服识别
安全带反光衣识别

环境风险识别

烟雾火焰识别
通道占用识别


厂区安全

人员防撞
周界警戒
路径引导
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