MAI系统
国工智能数据大脑分析平台,通过融合大量人工智能算法来对数据进行分类、聚类、关联、预测等方向的数据挖掘。能自动预测产销量数据,分析质量问题的原因,分析产品配方和工艺并给出建议等等,并能将分析结果应用到现场的自动化设备和信息系统,从而成为企业的智能大脑。

系统示意图

应用需求
  • NO.1

    为采购增智:

    通过将以往的生产数据和销售数据进行汇总,在大量的数据中利用机器挖掘的能力,查找其中规则或规律,并利用这些规则和规律来为采购部门提供合理精确地采购预测计划,提升资源利用率,降低冗余库存。

  • NO.2

    为生产增智:

    通过将人工智能技术注入生产流程,帮助制造业更柔性的生产方式,同时提升生产效率。发现流程问题,完成质检,并在这个过程中,不断的优化工艺流程,使产品生产更趋向与最优的核心点,完成产品良品率提升。

  • NO.3

    为销售增智:

    利用人工智能中关联和聚类等能力,从历史的预测数据中寻找订单之间的关联关系,充分扩展产品价值,并获取产品销售建议,制定未来的销售策略,帮助企业决策者更好的把握战略方向。

  • NO.4

    为服务增智:

    通过人工智能和互联网的结合,为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析,实现精准投放。在售后服务方面,以物联网、大数据和人工智能算法,实现产品检测和管理,同时为可能出现的风险进行预警,进一步加强对售后的管理。利用大数据和智能算法,远程管理庞大设备群,这样的方式大大提升了设备运营效率,同时还降低了运营成本。

  • NO.5

    为设备增智:

    通过这些传感器实时检测设备磨损情况,并在异常状况发生时发出通知。这让制造商能够提前计划预留易磨损的零部件或考虑其他替代方案,防止突然停产。

  • NO.6

    为管理增智:

    通过人工智能的技术,获取大量的有用信息,将以往同行业或已经出现的风险进行有效分析计算,来提前发现的风险可能产生的原因或发生的,帮助企业管理者提供决策依据,提前准备预防工作,达到有效的风险管控

效益分析
系统优势
  • 成长型系统

    传统数据分析系统会因为企业数据的不断增长,导致数据整合困难,计算过程繁琐,计算耗时漫长等问题。数据大脑正好相反,随着企业数据的不断增多,数据大脑的计算模型在大量数据的训练下变得更加智能,分析过程更加边界,分析结果更加精确。因此数据大脑属于随着企业数据量增长的成长型系统。

  • 服务化计算

    数据大脑采用开放服务的方式,给企业各类业务系统提供基于人工智能和机器学习计算服务,同时这些业务数据也将不断训练数据大脑的计算模型,不断提高分析预测的准确性。因此数据大脑不再是单一的数据分析系统,而是作为各类业务系统的计算服务中心。