华凌科技
专注于工业AI智能制造
华凌辰麒AI数字孪生系统
Hualing Chenqi AI Digital Twin System
传统数字孪生是充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
工业AI数字孪生系统，则是将工业大模型和大数据分析算法引入数字孪生，对数据进行深度挖掘，从而实现线上AI智能巡检、一键代替人工操作自动化设备、精确追溯质量问题、优化工艺算法、节能降耗等既强大又实用的智能制造功能，让企业拥有一台真正的“智脑”。
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系统节能降耗
采集能源数据，线性回归分析，利用AI强化学习算法模型生成节能方案。
AI智能追溯
AI海量历史数据检索，精确查找故障原因，非正常指智能溯源。
全面接管ERP等信息化产品
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子系统之一：AI线上巡检
自动接收自动化设备参数，智能判断故障类型；通过智能视频分析，识别跑冒滴漏等设备故障；全面替代现场巡检，节省人工，提前预测预防故障，降低设备故障率。
子系统之二：AI计划排产
传统APS排产软件存在操作繁琐、易出错、突发意外事件处理能力差等痛点，影响生产效率和设备利用率。
AI智能排产系统克服以上弊端，极大提高了生产效率、节省了人工，并将生产管理系统进一步规范化、智能化。通过深度学习对生产计划进行拆分，拆分时充分考虑设备状态、原料配置、人员状况等诸多因素。对于生产过程中出现的各种意外，也能进行智能化处理，对整个生产链条排序及时做出调整。
子系统之三：AI智能管控
AI具备深度学习功能，工业模型经过一定数量的样本训练后，可自学习业务流程和自动化系统操作模式，对系统进行整体智能优化。而后完全可以成为车间操作人员的有力助手，亦或建立无人车间。
子系统之四：AI工艺优化
传统生产工艺由工艺员来制定工艺流程和参数，并在生产过程中不断摸索改进，存在工艺优化时间长，参数精确度低，适应产品面窄等缺点。AI工艺参数优化采用深度学习和强化学习算法模型，把质量指标作为优化对象的“奖励”筹码，通过历史数据的对比检索不断完成“自我训练”和“自我进化”，可以在无人监督环境快速自动生成近乎完美的工艺参数。
子系统之五：AI节能降耗
传统节能通过降低设备功耗、改善控制算法等方式已经遭遇瓶颈，节能降耗无法做到全局化和系统化。AI通过采集不同自动化系统以及能源管理系统数据；通过线性回归算法、朴素贝叶斯等大数据算法进行数据分析；站在更高维度上，利用AI强化学习算法模型生成节能方案。
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