InPlant IBD
通过时间序列预测模型动态预测工业重要产耗指标变化趋势,提升监管能力。
通过工艺机理、知识牵引大数据和 AI 算法模型实现工艺参数的动态预警,辅助工程师快速定位问题。
建立故障样本库,通过对设备状态与故障样本进行实时比对,实现设备故障自主分析诊断。
通过产品质量与工艺参数时序关联模型,建立产品质量追溯链,发现质量缺陷瓶颈,降低次品率。
将机器学习、控制理论、操作经验融合,构建多驱动的控制方法,解决常规控制不能应对的场景。
通过装置模型与效益模型联动,以高产、高质、低耗为目标进行动态优化调度,实现工厂的优化高效运行。