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工業互聯網實訓平臺

平臺基于工業互聯網標準框架開發,提供校內工業互聯網網絡構建、工業大數據開發實訓、智造過程管理實訓和教學管理等功能,有力支撐院校開展面向工業互聯網領域的應用人才培養

實訓簡介
APS先進計劃排程系統
APS智慧大腦,綜合考慮各生產要素、實時動態,實現最優化排程,打造智能制造的工業代碼

并行計算框架,有效提高計算速度

AI人工智能

工業圖像智能識別基于深度神經網絡理論,并結合工業缺陷或產品圖像特點以及缺陷特征構建最優的算法組合。使用深度學習方法能有效促進工業產品圖像處理,快速準確的找出缺陷的位置,并進行分類標注。
引入圖像智能識別系統后能大大提高產品檢測速度,較之人工檢測速度呈指數級增長,精度方面也有極大提升,并且為企業節省了人力成本。

  • 圖像標注工具

  • 圖像原數據管理工具

  • 核心訓練系統

  • 訓練指標檢測系統

MES生產管理系統
  • 工廠建模

  • 跨系統數據集成

  • 全程多顆粒度追溯

  • Q-time控制

  • MQC管控

  • 預約操作

  • 物料類別及數量管控

  • 載具類型和使用次數管控

  • 實施派工管理

解決策略

  • 數字孿生

    建立工廠數字化模型

  • 全流程追溯

    全面管理工藝產品材料、制程

  • 穩定的架構

    全冗余分布式架構,高擴展性

EAP系統

產品優勢

  • 實時管理和監控各設備的運行狀況

  • 及時發現制程風險減少損失

  • 提前生產管理的智能化水平

  • 減少人力消耗,提高產品良率

產品功能

  • 生產數據可視化,生產過程透明化

  • 數據采集,設備控制,實時監控

  • 產品防混防漏,RMS,AMS

  • 無紙化點檢,治具主輔材管理,單科追溯

大數據EDA系統
大數據分析系統和實時監控系統,打造品質智能分析平臺
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