缺陷分析
缺陷分析与质量预测
模型从您自己的质量与工艺历史中学习，及早发现可能的缺陷并指向成因。
数据分析与 AI
让关联数据
真正发挥作用
面向每家企业定制的实用机器学习与 AI 模型，建立在为化工与材料行业开发的通用基础之上，从您自己的工艺、设备与质量历史中学习。
数据飞轮
让 AI 驱动
持续改进
每位客户都向往数据飞轮：关联数据持续改进质量、效率、工艺与配方，AI 从每一轮运行中学习。
- 01
质量提升
AI 驱动的质量预测与追溯：减少缺陷与返工，产品质量持续提升。
- 02
效率提升
数据洞察支持决策，提高设备利用率与人员效率，推动生产率持续增长。
- 03
工艺优化
AI 赋能的自动化缩短周期、降低成本，并持续优化工艺。
- 04
配方创新
数据驱动的配方研发，加快工艺创新与验证，提升产品竞争力。
MES、WMS 与 LIMS 为同一个 AI 核心提供数据。
从数据到决策
一条数据管线，
按每家工厂定制
实用模型建立在为化工与材料行业开发的通用基础之上，再用您自己的工艺、设备与质量历史训练。
- OT 数据
- 清洗与标注
- 机器学习
- 模型训练
- 运营洞察
能做什么
从四个方向开始
预测性维护
设备早期预警
持续监测设备数据的变化趋势，在故障停线之前提前预警。
产量提升
产量预测与工艺优化
把配方、投料、工艺与质量结果连起来，并用实测结果验证每一次改动。
智能分拣
边缘侧的实时建议
边缘侧多传感器融合，把叉车“看到”的信息即时转化为作业建议，例如托盘应存放在哪里。
落地案例
建立在关联数据之上的 AI
Compound Semiconductor