解决方案

解决制造业创新能力不强，同质化问题突出，产品质量问题此起彼伏，核心技术薄弱、共性技术缺位，资源浪费等问题的有效方法

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核心优势

 

应用场景

  • 资产管理和预测性维护

    资产管理和预测性维护

    对企业设备资产（生产设备、测试装备、租赁资产、工装夹具、库存设备等）和售后产品进行实时监控和精准化分析预测，有助于提高企业设备有效利用率（OEE）和设备健康管理水平，创新增值服务。

  • 产品质量检测

    工业AI+

    基于生产线的运行、维修、工序段、检测、售后等数据，应用物联网、AI平台、机器视觉等技术对进行自动化的质量检测和缺陷分析/分类，最大化替代重复性劳动，提升效率和准确率。

  • 制造过程优化

    制造过程优化

    协助企业建立生产线全质量体系的实时计算平台，为企业生产工艺的优化（设备调参、工艺工序改进、设备异常离群等）和影响产品质量的工艺工序，过程质量改进提供分析结果和数据建议。

  • 数字化工厂

    数字化工厂

    携手合作伙伴为客户提供数字化转型服务：企业设备和系统接入，数据采集、管理，工业大数据平台和智能分析应用。覆盖研发、生产、检测、成品、售后服务所有环节，全流程可视系统助力企业智能制造。

 

方案架构

资产管理和预测性维护

方案简介

通过腾讯云物联网、AI、大数据、数据科学、行业算法技术能力输出，配合合作伙伴的方案和集成服务，可以帮助企业快速的构建这一服务生态。

适用场景

企业的关键生产设备、对外租赁服务设备、以及售后产品设备的预测维护和远程运维、健康管理、有效利用率管理等等。

技术特点

支持本地、公有云、客户专有云的混合部署，专注企业生产数据在云端的安全接入和管理。

产品质量检测

方案简介

适用于企业对生产过程中的半成品、成品的产品质量进行各个质量检测，在各个生产环节的及时反馈产品质量的趋势和看板数据，提升产品的质量检测效率、质检的精准率、产品质量，最大化的减少低效工序的等待时间，最终达到提升产能和提升产品质量的目的。

适用场景

  • 液晶面板TFT-LCD Array/CF/Cell制程中的产品缺陷检测和详细缺陷分类。
  • 半导体SMT/PCB制程中的外观缺陷检测，辅助AOI进行更微观的质量检测和分析。
  • 高科技电子半成品、产品、以及典型电子流程过程中的实时制造数据分析，以及可能出现的缺陷预警等。

技术特点

  • 基于腾讯云自有的机器视觉、图像处理、工业物联数据通信等技术能力，具有极高的检测准确率和执行效率。
  • 在产线端部署边缘计算，实现产品质量缺陷的实时检测和MES系统对接，衔接后续工序任务。
  • 搭建一个云平台，实现工业过程数据的存储、计算和应用基础服务。
  • 企业自己的数据科学人员可以在TI-ML上完成新业务模型的建模、训练、导出部署的任务。并且不断基于新的检测数据提升原有检测模型的训练精度和准确率。

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