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          公司新聞
          AI驅動下,和利時工業智能化革新與落地實踐
          發布時間: 2024-05-23 08:41 更新時間: 2024-12-27 13:30
          觀看AI驅動下,和利時工業智能化革新與落地實踐視頻

          隨著新一代信息技術的蓬勃發展,物聯網、大數據、人工智能與工業技術加速融合,推動企業向數字化、網絡化、智能化轉型,催生出了大量的新業態、新產業、新模式,為實體經濟高質量發展注入新動能。

          基于30余年的工業現場經驗和不斷追求zhuoyue的技術研發實力,和利時為用戶提供基于HiaPlant智能管控平臺,從智能控制到智慧管理一體化智能工廠整體解決方案,助力用戶實現zhuoyue運營和可持續性發展,共同推動企業數字化、智能化升級,促進可持續發展的工業互聯網生態環境形成,提升行業的智能制造水平。

          和利時是智能化整體解決方案的先行者,踐行者及賦能者,根據生產需求,用自身研制的生產自動化和信息化系統打造出自己的智能工廠,并且生產出自有產品。在行業中流傳著這樣的說法,“和利時用自己的技術生產自己的產品”。

          2014年

          和利時入選首批兩化融合貫標示范企業。

          2015年

          和利時電子制造數字化車間被評為首批國家智能制造試點示范項目。

          2017年

          和利時成功入選國家批智能制造系統解決方案供應商推薦目錄。

          2021年

          和利時推出OCS工業光總線控制系統。

          這些榮譽的獲得,不僅是對和利時多年來堅持技術創新、推動數字經濟發展的肯定,更是對和利時在智能制造領域持續發揮引領作用、推動產業升級和數字化轉型的期許。展望未來,和利時將堅持以科技創新為核心驅動力,持續為用戶創造價值,為數字經濟助力,為智能時代賦能。

          關于智能化整體解決方案,和利時經過多年的探索、實踐與沉淀,開創了智能工廠新思路,即以

          一種模式( HiaPlant云邊協同模式)

          五大能力(融合感知能力、優化運行能力、智能監盤能力、智慧管理能力、zhuoyue運營能力)

          賦能N種行業,重構企業“未來核心力”,用AI技術賦能,形成新質生產力,以用戶價值為導向,使工業充滿智慧,讓運營更加zhuoyue!

          智能時代已經開啟,在“智能工廠新思路”的指導下,HiaPlant數智化轉型方案已經落地生根,并已取得系列豐碩成果,依托和利時在AI技術方面的積極探索和廣泛布局,多次成功落地于用戶現場:

          智能監盤

          和利時智能監盤解決方案應用新的AI技術,將運行知識和經驗實現數字化、模型化,并利用數據挖掘技術與預測分析技術、機器學習算法,結合工廠運行規程要求和運行管理需求,對生產工藝參數進行預測、評價、歸納,并合理的組織呈現、推送異常信息,達到用計算機來代替人員進行查閱畫面、分析參數、關注趨勢(簡稱人工監盤)的效果。

          和利時智能監盤方案的成功運用,可以把人從大量重復繁瑣的監盤工作中解脫出來,集中精力分析復雜的運行問題,通過機器學習實現模型迭代自學習完善,逐步向機器自主運行方向邁進。

          智能尋優

          和利時智能尋優系統致力于對工廠的主要運行參數進行在線實時尋優,求解優值;操作指導實時監控主要調整參數與值的偏差和耗差值,實時顯示當前經濟指標考評,指導運行人員監盤,模塊對當前工況進行實時分析,當發現比現有庫更好的值時,會及時提示。

          運行人員可以根據值情況,決定是否進行修改。通過不斷尋優,系統運行參數將逐漸逼近理論優值,實現運行動態過程的綜合優工況尋優,使得工廠生產能耗指標和排放指標低。

          基于機器視覺的實時控制

          和利時在機器視覺的實時控制主要體現在采用智能視覺算法提取現場生產工藝畫面有效特征,通過控制邏輯執行,形成具有視覺處理能力的控制閉環。智能視覺控制優化應用可替代現有流程行業人工肉眼觀察操作的應用場景,可有效降低運營操作人員的勞動強度。現已經在化工、電力、冶金等行業應用推廣。

          基于工業大模型的智能人機交互

          和利時智能人機交互方案充分利用自然語言大模型、知識圖譜等先進人工智能技術成果,實現對數字化交付數據、生產過程數據、經營管理數據、生產管理規程、工藝資料等進行自然語言問答,并可根據要求提供數據圖表展示。

          智能預警

          和利時智能預警解決方案通過AI模型推理進行參數預警,確定與監測參數相關聯的主要影響因子,借助與深度學習算法實現對監測參數的建模,通過神經網絡模型的輸出預估值與參數實時狀態值比較,當參數的實時值超出了神經網絡預估值的上下限時,及時對參數進行預警,提醒運行人員關注和調整。

          數字激發產業澎湃動能,科技驅動行業勃勃生機, 和利時將持續向創新要動力,持續以開放增活力,以實踐鍛造實力,用實力為用戶價值兌現負責,有力推動中國工業向高端化、智能化、綠色化轉型升級。


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