行业信息
英科铸数分析
冶金行业
在冶金工业中，英科铸数将“人工智能”、“大数据分析”和“数字孪生”技术深度应用于工艺模拟、设备状态预测和能耗分析等多个方面。通过这些先进技术，用户可以在更安全的环境下提高生产效率和质量，同时有效降低能源消耗和生产成本。 英科铸数AI团队基于ANN神经网络技术，打造了冶金行业的大型设备数字孪生模型。目前已经成功为高炉、炼钢和冷轧产线上的全域大型设备建立了数据模型。通过数字孪生设备模型上的虚拟传感器，系统能够快速配置各种参数区间，辅助用户远程完成设备的监控、诊断、分析和优化工作，助力用户大幅提升生产效益和竞争力。
装备制造
英科铸数聚焦机械装备制造业，结合新一代数字信息和工业互联网技术，构建了一体化服务平台，支持企业实现稳定运营和敏捷创新。 我们致力于推动企业在设备管理智能化、服务智能化和业务智能化三个方向的转型升级，提供设备层、数据层、管理层和运营层的完整IT和OT融合解决方案，帮助企业降低成本、提高效率，增强数字化能力和市场竞争力。 在该领域上英科铸数创新性地融合大数据、机器学习和行业Know-how等信息和技术，打造了针对不同客户使用场景的高价值、高复用性的设备模型和行业节能应用模型，提升设备智能化能力，赋能终端客户。同时，我们将统计分析、路径优化等算法模型集成到现有业务系统中，提高业务部门的工作效率的同时，持续推动业务机会的拓展。
半导体制造
电子工业是现代工业领域中的重要组成部分，广泛应用于信息技术、通讯、消费电子、医疗电子等众多领域。随着数字化转型和智能化时代的到来，“数字孪生”技术逐渐成为电子工业的新热点。
我们将实际设备、产品或系统的虚拟模型与实时数据相结合的技术，为企业提供可视化、虚拟化的应用场景和数据分析。利用“数字孪生”还可以为电子企业提供智能化的生产和制造环境，通过自动化生产、精益化管理、智能化监测等手段，提高生产效率和质量，并降低成本。
可再生制造
通过“人工智能”、“大数据分析”等创新技术的应用，帮助可再生制造业企业聚焦生产运营核心关注领域，例如：质量追踪、产况优化、库存控制、碳排追踪及分类统计、成本优化等。从而解决由于逆向供应链路径复杂造成的来料和需求关系不稳定，原料和产品品质很难把控等问题。帮助行业优化生产流程，节约能源资源，趋向精细管理，并优化行业供应链管理，最终实现降本增效。 此外，设备远程运维、设备诊断和预维护帮助可再生制造企业减少设备停机时间、持续安全生产、稳定生产、全面提升企业能效，助力行业实现数字化与绿色化的加速融合。
制造业物流
通过实时数据收集、分析和模拟，公司可以精确监测货物运输、优化路线规划、提高仓储管理，并保持高水平的运输可见性。
此外，数据治理确保数据的质量和安全性，以满足法规和客户隐私的要求。这一数字化革命改善了物流效率、降低了成本，并提升了客户体验。物流公司可以更好地应对供应链挑战，为可持续性和业务增长创造更多机会。
解决方案
为各行业提供专业解决方案
凭借在工业4.0领域的引擎技术和多年积累的行业智能化转型经验，
英科铸数为各行业客户提供了成熟的数字化解决方案。
产品服务
DPLUS 工业模型数据分析平台
DPLUS工业模型数据分析平台以工业企业中的设备点巡检工程师、运维工程师、 QC工程师、产品设计工程师、制造管理者、经营管理者等具有数据分析强烈需求且兼具行业knowhow的个体作为目标用户。让用户可以将精力集中在业务上，将数据分析技术工具化、自动化，降低AI和数据分析门槛。最终实现基于AI的数据分析成为企业的日常工作，让AI决策应用渗透的企业的方方面面。
诊断
所有设备都被映射到“数字孪生”。基于单点设备的实时监控数据，我们使用一维异常检测方法在诊断阶段实现异常检测。
分析
由在诊断阶段已清洗的数据建立起基于设备输入、输出和核心状态的数学模型，用以分析可能产生的不同故障模式。
预测
基于诊断分析建立的设备元件之间的关系进行预测，并进一步探索加入时间维度这一元素的模式。
AI算法、数字孪生、工业AI、数据治理、软件开发...
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