ET工業大腦

用資料賦能智造,讓機器擁有智能

我們可以解決您(工業製造業)的核心問題

智能供應鏈

通過對曆史銷量資料、訂單資料、車輛資料、高德資料的智能挖掘,精準預測銷量,剖析和優化庫存,把訂單發送給最合適的車輛,避免無效發送,最大程度實現最低庫存及升階物流配送效率。

智能研發

通過整合從產品研發、設計、生產以及售後所有產生、交換和整合的資料建立對產品全生命週期的數字封存,通過人工智慧演算法尋找關鍵因素,運用巨量資料剖析從多維度尋優與動態模擬,提供產品全價值鏈預測服務與優化原則。

智能生產

在對製造程序數字化標題的基礎上,運用人工智慧演算法研究不同參數變化對裝置狀態與整體生產程序的影響,並根據即時資料與現場工況動態調優,提供智慧型裝置健康管理、工藝參數即時推薦、生產調度等功能,為生產現場管理、精益升階提供強大工具。

智能營銷

提供“攻”“守”結合的智能營銷產品群組;品牌衛士即時智能評定品牌形象,為“守”;客戶洞察提供從宏觀產業洞察到微觀潛客挖掘的多層次剖析,全類商機盡在掌握,為“攻”。

資料匯聚,打破物理資料孤島

ET大腦本期已廣泛參與到新能源、化工、重工業等不同製造領域, 說明夥伴取得了巨大的價值

協鑫光伏

太陽能電池配量良品率升階1%

痛點:

協鑫光伏太陽能電池矽片生產出現了次品率升高的情況,由於難以尋找原因導致生產效率降低,生產成本升高。

解決方案:

阿里雲ET工業大腦全方位監控生產程序中的即時參數曲線並構建核心組件的健康指數型號,在辨識關鍵因素的基礎上進行參數推薦,最終升階良品率。

實現價值:

通過對太陽能電池矽片生產程序進行最優參數的推薦,配量良品率升階了1%。為企業帶來了巨大的成本節約

中策橡膠

橡膠加工合格率升階5%

痛點:

中策橡膠在橡膠密煉(橡膠生產的核心環節)程序中的能耗和次品率受原材質及生產環境影響很大,導致綜合生產效率波動大,生產成本控制難。

解決方案:

將阿里雲ET工業大腦套用於橡膠生產環節,根據密煉程序參數即時資料建構訓練資料(如:排膠時刻的特徵、膠料監測結果等),建立決策樹型號,推薦最優的工藝參數,最終降低能耗,升階合格率。

實現價值:

通過最優參數推薦,優化密煉工藝,降低門尼值標準差(密煉工藝關鍵參數),減少密煉時長,降低密煉溫度,大大降低了能耗,合格率升階5%。

盾安風電

風場運維成本降低30%

痛點:

傳統風力發電機經常是在故障發生後“亡羊補牢”,此時通常已經造成了比較嚴重的影響,維修複雜、周期長、成本高。

解決方案:

利用感應器對整個風機進行即時監控,通過對同類風機相同工況的海量資料進行即時剖析,構建風機執行溫度曲線型號,提前辨識異常執行狀態並行出通知訊號。

實現價值:

提前辨識風機的潛在故障,變大修為小修,大幅度的降低維修成本,縮短維修時間,同時更加有效保障了發電的連續性。

天合光能

太陽能電池片A品率比例升階7%

痛點:

電池片生產的工序繁多、工藝極其複雜,依靠傳統的剖析方式已經很難在品質升階上繼續取得突破性的進展。

解決方案:

基於對電池片全生產流程資料的清理與打通,辨識影響電池片品質的關鍵工序與核心因素,利用智能演算法對核心參數進行優化推薦,並在產線的對比測試中不斷調優,最終升階電池片的A品佔比。

實現價值:

通過對天合光能生產關鍵環節的優化,說明天合光能實現了A品比例7%的升階,說明天合光能進一步鞏固在產業中的領先地位。

建立自己的工業大腦僅需1個月

(具體時間依具體的場景而定)

工業資料快速整合

工業數倉建設

智能套用設定

全域指揮艙構建

構建腦:形成完整的工業知識譜圖