智能制造
搭建AI中台，落地AI场景，优化企业流程，降本增效
智能制造，让生产更智能，让价值更卓越
我们全面覆盖制造业从设计到服务的全流程
通过深度融合AI、物联网、大数据等先进技术，助力企业实现数字化、网络化、智能化转型。立即深入了解，解锁制造业未来形态！
智能供应链管理
销量预测与计划- 供应链协同
- 智能仓储物流
智能生产执行
智能排产与调度- 过程控制与自适应
- 安全生产与控制
智能质量控制
在线检测与预防- 缺陷溯源与改进
- 质量数据洞察
智能运维
- 预测性维护
- 远程诊断与支持
- 产品全生命周期管理
销量预测与智能排产
销量预测
运用先进的统计模型与人工智能算法，为企业决策者提供精准的前瞻视角，助力其精准把握市场需求趋势、优化库存管理、制定有效营销策略及生产计划，从而实现成本控制、提升利润与市场占有率。通过整合历史销售数据、市场动态、季节性因素、竞品分析、消费者行为等多元信息，销量预测系统精准刻画销售波动规律，揭示潜在商机与风险。实时更新的预测结果，犹如导航灯塔，确保企业在复杂多变的市场环境中稳健航行，实现资源最优配置，驱动业务持续增长。
智能排产
智能排产，赋能企业实现生产透明化、敏捷化、定制化，是制造业迈向智能制造、提升核心竞争力的关键一环。依托于先进算法与信息技术，革新传统生产调度方式，实现对制造流程的精细化、智能化管理。该系统深度融合生产资源、订单需求、工艺约束、产能波动等多元数据，运用运筹学、机器学习等方法进行高效优化计算，精准规划每个环节的开工时间、完成顺序及任务分配，确保生产活动有序、高效进行。智能排产旨在消除产能瓶颈，降低库存成本，缩短交货周期，提升客户满意度。
预测性维护
AI赋能预测性维护
预测性维护，作为一种基于AI与物联网技术的先进维护策略，通过实时监测设备状态、分析运行数据，精准预测潜在故障与维护需求，实现从被动维修到主动预防的转变。该方法利用机器学习算法挖掘设备性能衰退规律，结合振动分析、热成像、声纹识别等多元检测手段，准确判断故障类型与严重程度，提前制定针对性维护计划。
预测性维护的优势
预测性维护显著降低意外停机风险，延长设备使用寿命，优化备件库存，节约维护成本，提升生产效率。其预警系统实时推送维护建议，确保维修工作在最合适的时间进行，避免生产中断。同时，积累的预测数据与维护经验持续优化模型性能，提升预测准确性，形成设备健康管理的良性循环。
降本增效预测维护先行
预测性维护不仅是提升设备综合效率、保障生产连续性的关键举措，更是企业实现智能制造、降本增效、绿色生产的有力工具。
私有化安全生产领域大模型应用
私有化安全生产领域大模型，专为企业定制打造，深度融合AI、物联网与行业专业知识，实现安全生产的智能化、精准化管理。该模型基于企业内部数据私有化部署，确保数据安全与合规，同时赋予企业对模型的完全掌控权，实现深度定制与持续优化。
模型通过实时监测设备状态、环境参数、人员行为等多元数据，运用机器学习算法识别风险隐患，提供预警与决策支持。其精准预测设备故障、模拟事故情景、优化应急响应，显著提升预防性维护效率与事故应对能力。此外，模型还能进行个性化安全培训，通过虚拟现实技术模拟真实工作场景，强化员工安全意识与技能。
私有化安全生产大模型的应用，不仅保障企业遵守严格的安全法规，更有效预防安全事故、降低运营风险、提升生产效率，助力企业在保障人员生命安全的前提下，实现稳健经营与持续发展。 共享智慧与机遇，合作共赢
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