宜科IoTHub工業互聯網平臺大數據分析模塊采用國際領先的基于人工智能的高維度、非線性、強噪聲模擬量大數據融合分析與特征挖掘技術,為企業和機構,尤其是流程生產行業(如電力、石化)、大型裝備制造業、精密制造業的企業及相關研發機構提供數據挖掘、分析、建模與實時預警監測解決方案(如設備智能預警監測系統、生產質量預測系統等)。

應用場景:

1.設備或過程狀態的預警監測

人工智能技術的發展為工業數據與信息的分析和處理提供了有效的方法,給制造技術增添了智能的翅膀。人工智能技術尤其適合于解決復雜與不確定的問題,在制造過程的各個環節幾乎都可應用人工智能技術。

基于人工智能的預警監測系統可通過對工業設備及生產過程大數據進行高效狀態特征挖掘和建模,幫助企業實現智能化的設備及過程運行狀態預警監測。

2.生產過程與質量關聯預測

提高產品質量是企業永恒的目標。為此,企業在長期生產運行中積累了大量生產數據(工藝、材料、過程控制等數據)及產品質量特征參數數據。如何有效利用這些數據,保證產品質量在理想的控制范圍內,是現代質量控制的主要發展方向之一。 ?

利用人工智能及數據融合分析技術,可有效實現生產過程與產品質量的關聯預測,以幫助提高產品質量的穩定性。

3.常態化設備運行穩定性評估

利用人工智能與數據融合分析技術可實現針對設備生命周期運行穩定性的常態化階段性狀態評估,以幫助企業更有效地實施設備預防性維護,同時利用階段性狀態評估可以及時發現設備故障征兆,減少非計劃停機及維修維護成本。 ?

利用數據分析模塊幫助企業以較小的投入實施關鍵設備的常態化運行狀態評估,以發現設備異常征兆及評估設備生命周期的狀態變化。

污水處理數據分析
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