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智能现场AI管控系统
         智能现场AI管控系统,通过纳管用户的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,实现“云上训练部署模型,现场响应分析决策”,帮助企业快速获得AI能力。已经在工业质检、故障诊断、预测性维护、智能物流规划、精准营销、远程运维、产品溯源、安全监察等领域得到广泛应用。

 

图:系统架构图

产品特点

低成本 
        云计算和边缘计算结合,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,大幅提高效率,降低云端计算成本。
在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够缩短设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量,降低带宽成本。

云边协同 
        智能边缘管理系统能够方便的协同云端和边缘共同工作,例如在AI场景下,在云端进行大数据量的训练生成AI模型,然后将AI模型打包成镜像部署到现场AI管控系统运行,同时将边缘节点的数据通过数据接入服务回传到云端,再进一步训练,形成闭环。

安全可靠 
边缘节点安全
边缘节点创建专属服务用户,能够访问的目录和拥有的权限都受限,向云端上传日志、监控信息由用户自行选择。
云边协同通讯安全
边缘节点与云端建立双向加密通道,双向消息收发通过证书认证、加密。
云安全
前置DDOS网络安全防护,防恶意攻击。
为每个边缘节点颁布唯一接入证书,双向通讯通过证书认证、加密。
设备安全
边缘设备使用证书进行身份认证。

应用场景

智能剪裁 
        面向服装加工企业开发智能排版优化解决方案。开发形状测量识别系统,对所需加工的产品的裁片进行基本图形识别判断,并测量图形的尺寸参数;开发分析合并系统,将已由形状测量识别模块所识别的形状与其相应的参数的裁片进行自动合并;开发智能排版系统,对合并的裁片和未合并的裁片进行分析计算,选择最佳排版方式;开发马克生成系统,将排版模块得到的最佳排版生成马克图,以由加工设备进行开料生产。有效解决传统排版速度慢、效率低下等问题,简化工作流程,节省人力和时间,提高生产力。

钢材缺陷识别 
        面向钢板生产加工企业开发智能钢板缺陷检测解决方案。开发钢板信息采集系统,采集钢板原始图片及原材料信息;开发人工智能分析系统,对收集的图片及其他信息进行分析,对划痕、刮伤、孔洞、结疤、垫坑等缺陷类型进行数据标注、训练脚本开发、模型训练,根据样本数据提升场景复杂性及数据多样性;开发缺陷管理系统,实现流程管理、数据集成、报警统计、归档查询、可视看板等应用;开发云边协同系统,实现云端训练模型,边缘侧部署应用,提供完整的边缘和云协同的一体化服务。
降低检测人员对生产效率、生产质量的影响,解决检测产品速度慢、效率低下,以及检测过程中出错导致的误检、漏检等问题。

回收钢材评级 
        面向炼钢企业开发智能废钢评级解决方案。利用人工智能技术对废钢进行建模分析,预测钢材类别、钢材体积、钢材质量、碎料占比等信息。通过采集卸料区图片信息,结合历史数据分析,经过算法设计、算法开发、模型集成、模型部署、模型运行等开发阶段,实现全自动一键式废钢判级。有效解决传统人工废钢检验评级人为因素大、手续繁琐、判级质量异议较多等问题。

合金配料优化 
        面向炼钢企业开发电弧炉配料优化解决方案。开发数据集成系统,打通ERP、MES、电弧炉、检验仪器等不同系统设备间的数据壁垒;开发钢水智能预测系统,基于影响炼钢的关键因素,如原料质量、原料配比等数据训练人工智能算法,构建配料比例优化模型,预测钢水指标。有效优化原材料消耗,降低冶炼成本,提高成品质量。

 
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