行业案例


Industry Cases

构建由边缘计算终端、中心以及移动端构成的智慧水电物联网通用技术框架实现水电站的标准化接入、分析模型的快速开发、业务应用的便捷部署以及站端、云端及移动端的协同应用;
基于水电设备数据与专家经验,沉淀了水电机组故障预警、大部件状态评价、机组运行工况分析、机组稳定区间分析、流域优化调度等10余个分析模型,实现不同工况下对全机组关键征兆指标和稳定运行指标的在线分析诊断;
已接入湖南省内外近3000家水电站发电数据及多个大型水电站的全量监测数据,为广大水电业主提供数据共享、在线监测、指标分析、故障预警、水情预测、优化调度等数据服务。

搭建风电机组运行数据资产管理模型,以风力发电机组为核心进行多维度数据管理和访问服务,实现物理风电机组到数字孪生体模型的虚拟映射,便于业务专家从不同维度对风电机组进行分析和评价;

基于数据沉淀风电机组运行状态分析及生产评估模型,包括发电机故障征兆预警、齿轮箱润滑异常检测、机组振动水平异常检测、机组偏航静态偏差估算、机组最优转速跟踪状态评估等,实现风电设备智能运维和效能优化;

形成风电场设备技术监督服务支持系统,支持风电场设备技术监督服务,使业务专家更为直观、高效地洞悉风电机组的状态,目前已经部署于多个风电场。


钢轨过程中的各类生产数据按照钢轨长度轴、宽度轴、时间轴三维集成,为钢轨实物构建数字孪生,实现实物钢轨从产品末端控制向全流程控制转变;
基于历史、实时数据,面向钢坯加热、轧制环节,研发生产调度管控预报、关键过程参数寻优、工艺过程质量波动根因分析、轧辊残值预警、设备劣化趋势及自诊断等模型,辅助改善关键工艺质量;
轧制过程中各道次的轧制力、辊缝等过程数据波动模式进行识别帮助将缺陷根因的排查时间控制在10分钟之内

对煤矿综采成套设备的监测数据进行梳理,建立以采煤业务逻辑为主体的数据结构建立业务数据关联的层次结构,形成针对煤矿综采工作面的设备层级组织结构资产;

基于K2产品内置算子与资源化的数据,提取工艺过程关键参数,形成采煤刀划分、支架压力循环动作和已采取三维空间等模型算法,为成套设备的智能化采煤提供底层决策基础;

利用端侧产品的应用部署功能,建立个服务于综采成套设备智能化采煤的工业app应用,统一管理工业app的运行、模型结果数据和可视化页面,提高综采成套产品智能化水平。

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建立FPC产线检测机台数字化管理模型,将AOI机台、ET机台、AVI机台等设备参数、检测数据、产品信息进行资源化管理,建立检测工艺的数字孪生;
对检测机台建立健康评估与监测管理,寻找机台差异引起的产品良率偏差因素;对异常机台进行定位;
生产路径分析,快速定位导致良率异常的关键生产环节,缩短反馈周期,并通过缺陷知识管理指导各工艺部门分析缺陷成因及改善措施,将经验沉淀成知识,从而缩短良率爬升周期;
提供多因子关联分析,通过数据层层下钻,帮助企业从多重数据维度对产品进行性能分析,自动计算PPKCPK值,提升竞争力。
基于历史数据建立相应数据标准,从几十道工序上万参数中快速识别引起本次阵列Vth不良的关键工序和参数,将人工排查时间从1~3天缩短1小时,大幅减少人工诊断和返工时间;
将全流程的AOI光学异物检测数据进行全局关联,并通过AI算法识别和消除不同机台的对位误差,通过前后坐标及缺陷类型的对比分析,实现异物的精确朔源与准确定责;
已有人工业务规则基础上,基于全局优化算法实时给出蒸镀PPA对位补偿的调整建议,平均提升约10%PPA符合率,从而提升边缘MURA良率。
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按照《离心压缩机运行与故障数据存储和管理标准》要求,离心压缩机组全部管理对象、对象关系、基础资源、运行数据、故障特征等进行数字化定义,建立数字化设备资产管理模型;
通过平台将专家故障诊断知识进行沉淀,建立离心压缩机组故障模式库、故障征兆库、判定规则库,为动平衡不良、断叶片或脱落、油膜涡动、联轴器不平衡 、蒸汽振荡、轴系扭振等故障诊断模型,为用户机组安全、可靠运行提供保障;
平台提供频率高达8000赫兹以上每秒3000万数据点高精度工况数据的采集与存储能力,积累了100TB的装备工况数据,目前服务着350多家企业用户,接入超过800台套透平设备
建立工程机械全生命周期的设备资产数字化管理模型,并持续对于每一台机器进行画像,将工作场站、运行工况特征、时间及空间数据、运行轨迹、销售管理数据、融资租赁数据、库存数据、核心部件测点数据等进行数据资源化管理;
建立工程机械设备画像模型,将销售运营经验、风险评估经验快速沉淀为分析模型,支持企业更精细化的进行销售运营、风险评估、差异化服务,基于数据的质量问题追溯,为企业的高质量产品设计提供有力支持。
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经济模型评估为依托,建立每月、每天的生产基线,对每个矿场、每辆车的运营数据进行经济指标的评估打分,有效帮助矿场、车队及时跟踪和动态调整运营计划,提升矿场经济效益;
效率模型评估为抓手,建立车辆轨迹模型、司机驾驶行为模型,通过对产量、能耗、GPS轨迹的分析,为车辆运行轨迹、司机驾驶行为、矿场整体运营提供可量化的优化建议和最优目标,提升整体运营效率;
健康模型评估为基准,在不同生产环境、工况环境下,对车辆、电池进行健康度评估,动态分析整车、局部零配件的健康状态和劣化趋势,为车辆、电池长期运行能力和质量提升提供依据。
构建由边缘计算终端、中心以及移动端构成的智慧水电物联网通用技术框架实现水电站的标准化接入、分析模型的快速开发、业务应用的便捷部署以及站端、云端及移动端的协同应用;
基于水电设备数据与专家经验,沉淀了水电机组故障预警、大部件状态评价、机组运行工况分析、机组稳定区间分析、流域优化调度等10余个分析模型,实现不同工况下对全机组关键征兆指标和稳定运行指标的在线分析诊断;
已接入湖南省内外近3000家水电站发电数据及多个大型水电站的全量监测数据,为广大水电业主提供数据共享、在线监测、指标分析、故障预警、水情预测、优化调度等数据服务。
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