MaiLab作为一款零代码、工具化、内置丰富的自动化软件接口、面向工业时序数据的人工智能软件,利用成熟的机器学习算法取代了“人的经验和直觉”,通过AutoML功能创建学习模型,可对数据进行深入分析,并无缝整合到自动化控制系统中。软件在技术传承、人员短缺,削减成本、提高质量的应用中,可以进一步提升改进空间,促进人工智能在工业领域的深度应用。

人工智能技术的功能和作用
人工智能技术数据解析流程
丰富的机器学习算法
深度学习

自动进行轻量神经网络设计和学习的分析方法。


MT法

使用MT法计算异常程度的分析方法。



类似波形识别

根据与正常式波形数据的相似性来判断不良的分析方法。




防护带

使用防护带判定异常程度的分析方法。

适用于周期性时间顺序数据。



防护带自动编码器

使用自动编码器的重构误差来计算异常程度的分析方法。

可以针对各种分布数据进行高精度的异常检测。




随机森林模型

随机森林模型是由多棵回归树构成,且森林中的每一棵决策树之间没有关联,模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。




丰富的机器学习图表
人工智能技术所使用的应用场景
应用场景1:设备寿命预测


目前,根据设备启停次数与运行时间来判断模具的更换时机,所以仍能使用的模具也会被更换。

模具的价格昂贵,因此更希望可以通过加工数据确定模具的老化程度,减少更换模具的次数。





应用场景2:控制方案寻优


制造设备的参数输入依赖于经验丰富工人的知识和技能。

虽然希望可以把这些知识和技能传授给年轻人,但由于人力资源匮乏,无法实现。




应用场景3:产品质量预测(离散)

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应用场景4:产品质量预测(连续流程)

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