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領(lǐng)先的數(shù)字化應(yīng)用服務(wù)商

400-999-3607

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)

平臺(tái)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)框架開(kāi)發(fā),提供校內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、工業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)訓(xùn)、智造過(guò)程管理實(shí)訓(xùn)和教學(xué)管理等功能,有力支撐院校開(kāi)展面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用人才培養(yǎng)

實(shí)訓(xùn)簡(jiǎn)介
APS先進(jìn)計(jì)劃排程系統(tǒng)
APS智慧大腦,綜合考慮各生產(chǎn)要素、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài),實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化排程,打造智能制造的工業(yè)代碼

并行計(jì)算框架,有效提高計(jì)算速度

AI人工智能

工業(yè)圖像智能識(shí)別基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,并結(jié)合工業(yè)缺陷或產(chǎn)品圖像特點(diǎn)以及缺陷特征構(gòu)建最優(yōu)的算法組合。使用深度學(xué)習(xí)方法能有效促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品圖像處理,快速準(zhǔn)確的找出缺陷的位置,并進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注。
引入圖像智能識(shí)別系統(tǒng)后能大大提高產(chǎn)品檢測(cè)速度,較之人工檢測(cè)速度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),精度方面也有極大提升,并且為企業(yè)節(jié)省了人力成本。

  • 圖像標(biāo)注工具

  • 圖像原數(shù)據(jù)管理工具

  • 核心訓(xùn)練系統(tǒng)

  • 訓(xùn)練指標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)

MES生產(chǎn)管理系統(tǒng)
  • 工廠(chǎng)建模

  • 跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成

  • 全程多顆粒度追溯

  • Q-time控制

  • MQC管控

  • 預(yù)約操作

  • 物料類(lèi)別及數(shù)量管控

  • 載具類(lèi)型和使用次數(shù)管控

  • 實(shí)施派工管理

解決策略

  • 數(shù)字孿生

    建立工廠(chǎng)數(shù)字化模型

  • 全流程追溯

    全面管理工藝產(chǎn)品材料、制程

  • 穩(wěn)定的架構(gòu)

    全冗余分布式架構(gòu),高擴(kuò)展性

EAP系統(tǒng)

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

  • 實(shí)時(shí)管理和監(jiān)控各設(shè)備的運(yùn)行狀況

  • 及時(shí)發(fā)現(xiàn)制程風(fēng)險(xiǎn)減少損失

  • 提前生產(chǎn)管理的智能化水平

  • 減少人力消耗,提高產(chǎn)品良率

產(chǎn)品功能

  • 生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化,生產(chǎn)過(guò)程透明化

  • 數(shù)據(jù)采集,設(shè)備控制,實(shí)時(shí)監(jiān)控

  • 產(chǎn)品防混防漏,RMS,AMS

  • 無(wú)紙化點(diǎn)檢,治具主輔材管理,單科追溯

大數(shù)據(jù)EDA系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng),打造品質(zhì)智能分析平臺(tái)
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