AI赋能
数据驱动
智造协同
对产品的研发过程数字化管理，对产品生产制造的原材料、生产过程、生产设备、生产工艺、生产环境等环节进行数据采集，实现整个产品的质量可追溯性，当产品质量出现问题时，能够对问题产品进行及时定位。
I通过建设统一的数字运营平台，打通MES、WMS、QMS等各个子系统的数据，集成各类自动化生产设备，对生产现场的工艺流程进行实时管控，实现计划下达、生产调度、物料、质量、人力、设备、工装等全程数字化、可视化管理。使管理者实时全面掌控工厂状况。
以统一数据平台方式连接供应商系统，统一仓储、物流和库房管理，实现供应商线边库管理，减少存货，最大程度减少企业资源占用和物流仓储消耗，降低成本。仓储和物流管理采用开放式数据平台架构，易于接入第三方物流管理系统，实现出入库管理、调拨管理、仓位/库位管理、IQC管理和盘点管理。
集成工艺管理与设备管理系统和生产执行系统，实时反馈工艺执行过程中的良率及质量状况，快速调整工艺控制参数和水平，适用于小批量、多品种的生产过程。为产品开发管理提供基础工艺过程数据，不断优化产品开发设计。
对精密、高端制造业而言，水、气、电及生产辅助材料的稳定供应，可以保证生产的稳定运行及生产良率的保障。通过对辅助设备运行状况、生产辅助材料供给过程及环境的实时监控，工程技术人员可以有效利用这些数据，更多维度分析、监控生产过程，提升生产制造水平。
通过工业物联网平台，实现设备的互联互通。以CPS产线建设为指导方法，建立柔性产线单元，实现数字工厂的基础。
采用开放统一的接口协议，支持各种标准和非标自动化设备的快速接入与部署，进行设备基础运营信息管理，生产过程自动化控制，数据收集和运维分析。以数据管道中间件快速接入MES、ERP信息指令，即插即用快速组装数字化产线单元，实现柔性生产制造。
采用开放统一的接口协议，支持各种标准和非标自动化设备的快速接入与部署，进行设备基础运营信息管理，生产过程自动化控制，数据收集和运维分析。以数据管道中间件快速接入MES、ERP信息指令，即插即用快速组装数字化产线单元，实现柔性生产制造。
以历史的工艺/设备/质量数据为基础，不断优化产线的质量控制能力，实时监控生成过程的质量控制水平。提升成品率与生产过程的稳定性。
及时识别生产现场的异常情况并告警，流程化的失控处理，帮助企业高效处理产线异常，提升设备利用率。
及时识别生产现场的异常情况并告警，流程化的失控处理，帮助企业高效处理产线异常，提升设备利用率。
集成研发流程管理和数据分析工具，利用DMAIC管理工具不断优化项目管理品质，减少人为因素影响。知识图谱的沉淀，加快研发进度，提高工业现场技术问题解决的效率。
Lotuseed Pipeline 大数据采集平台可以对制造行业多源异构数据源以可视化适配方式进行数据采集和处理，大大降低工业大数据的采集开发门槛、提高数据采集效率。数据集成系统可以对数据分层管理，快速构建数据的应用资产。支持传统的数据分析工具，支持AI数据分析库。
以分布式数据库架构搭建企业级数据仓库，配合Lotuseed Pipeline数据采集平台，企业可高效掌握数据治理的技术和方法，对工业(大)数据进行收集、管理和分析。批流一体，实时数据分析处理。让决策者实时掌握运营状况，帮助企业管理人员精准把握企业的生产、制造过程，提升管理效率。
Lotuseed Pipeline 大数据采集平台可以对制造行业多源异构数据源以可视化适配方式进行数据采集和处理，大大降低工业大数据的采集开发门槛、提高数据采集效率。数据集成系统可以对数据分层管理，快速构建数据的应用资产。支持传统的数据分析工具，支持AI数据分析库。
InvenitAI 结合行业知识建立的一站式机器学习平台，在半导体、面板、锂电、轮胎制造等行业建立了丰富的行业模型和算子库。结合Lotuseed Data大数据分布式平台部署，云边结合的一体机部署模式，实现对数据接入、数据处理、特征工程、模型搭建、算法评估及模型一键下发边缘侧的管理。
核心AI算法缺陷识别效率高。根据样本产生的算法模型，可以内嵌于AOI检测设备用于在线检测，也可以作为独立安装的软件，对已生成的图片做AI识别，提升检出率。
集成研发流程管理和数据分析工具，利用DMAIC管理工具不断优化项目管理品质，减少人为因素影响。知识图谱的沉淀，加快研发进度，提高工业现场技术问题解决的效率。
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