MAI系統

國工智能數據大腦分析平臺,通過融合大量人工智能算法來對數據進行分類、聚類、關聯、預測等方向的數據挖掘。能自動預測產銷量數據,分析質量問題的原因,分析產品配方和工藝并給出建議等等,并能將分析結果應用到現場的自動化設備和信息系統,從而成為企業的智能大腦。
  • MAI-SAAS版本

    流程設計:支持

    應用統計:支持

    機器學習:支持

    輔助研發:部分

    外部數據:不支持

    設備對接:不支持

    計算速度:中

    文件容量:1G,支持擴容

    數據容量:1G,支持擴容

    授權數量:10用戶,支持擴容

    授權數量:10用戶,支持擴容

    算法定制:不支持

    功能定制:不支持

  • MAI-本地服務器版本

    流程設計:支持

    應用統計:支持

    機器學習:支持

    輔助研發:支持

    外部數據:支持

    設備對接:支持opc、modbus協議

    計算速度:高

    文件容量:無限

    數據容量:無限

    授權數量:無限

    授權數量:無限

    算法定制:支持定制

    功能定制:支持定制

  • MAI-BOX邊緣計算版本

    流程設計:支持

    應用統計:支持

    機器學習:不支持訓練

    輔助研發:支持

    外部數據:支持

    設備對接:支持opc、modbus協議

    計算速度:中

    文件容量:250G

    數據容量:250G

    授權數量:無限

    授權數量:無限

    算法定制:支持定制

    功能定制:支持定制

應用需求
  • NO.1

    為采購增智:

    通過將以往的生產數據和銷售數據進行匯總,在大量的數據中利用機器挖掘的能力,查找其中規則或規律,并利用這些規則和規律來為采購部門提供合理精確地采購預測計劃,提升資源利用率,降低冗余庫存。

  • NO.2

    為生產增智:

    通過將人工智能技術注入生產流程,幫助制造業更柔性的生產方式,同時提升生產效率。發現流程問題,完成質檢,并在這個過程中,不斷的優化工藝流程,使產品生產更趨向與最優的核心點,完成產品良品率提升。

  • NO.3

    為銷售增智:

    利用人工智能中關聯和聚類等能力,從歷史的預測數據中尋找訂單之間的關聯關系,充分擴展產品價值,并獲取產品銷售建議,制定未來的銷售策略,幫助企業決策者更好的把握戰略方向。

  • NO.4

    為服務增智:

    通過人工智能和互聯網的結合,為制造企業提供精準增值服務。售前營銷階段通過人工智能對用戶需求進行分析,實現精準投放。在售后服務方面,以物聯網、大數據和人工智能算法,實現產品檢測和管理,同時為可能出現的風險進行預警,進一步加強對售后的管理。利用大數據和智能算法,遠程管理龐大設備群,這樣的方式大大提升了設備運營效率,同時還降低了運營成本。

  • NO.5

    為設備增智:

    通過這些傳感器實時檢測設備磨損情況,并在異常狀況發生時發出通知。這讓制造商能夠提前計劃預留易磨損的零部件或考慮其他替代方案,防止突然停產。

  • NO.6

    為管理增智:

    通過人工智能的技術,獲取大量的有用信息,將以往同行業或已經出現的風險進行有效分析計算,來提前發現的風險可能產生的原因或發生的,幫助企業管理者提供決策依據,提前準備預防工作,達到有效的風險管控

效益分析
系統優勢
  • 成長型系統

    傳統數據分析系統會因為企業數據的不斷增長,導致數據整合困難,計算過程繁瑣,計算耗時漫長等問題。數據大腦正好相反,隨著企業數據的不斷增多,數據大腦的計算模型在大量數據的訓練下變得更加智能,分析過程更加邊界,分析結果更加精確。因此數據大腦屬于隨著企業數據量增長的成長型系統。

  • 服務化計算

    數據大腦采用開放服務的方式,給企業各類業務系統提供基于人工智能和機器學習計算服務,同時這些業務數據也將不斷訓練數據大腦的計算模型,不斷提高分析預測的準確性。因此數據大腦不再是單一的數據分析系統,而是作為各類業務系統的計算服務中心。

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