围绕你的设备、工艺和现有系统定制，并通过 DPlus® Tokens 把服务打包成可衡量的交付结果。
面向预测性维护、异常检测和工艺优化的定制化 AI，让机理模型与 AI 模型直接进入运营流程。
构建设备对象孪生和实时仿真，把资产、过程、事件和运行条件连接起来，支撑预测性维护和运营效率提升。
提供自助式和 AI 辅助分析，覆盖健康评估、根因分析、能效洞察和质量洞察，充分利用历史数据。
把工业数据转化为更快、更准确、也更可解释的预测性决策。
用计算机视觉自动检测和分类缺陷，也可用于实时安全监测和危险识别。
用机器学习和深度学习模型实时分析复杂数据，用于生产排程、需求预测和供应链优化。
面向工业场景微调的大语言模型，支持自然语言访问数据、上下文抽取、自动报告生成和知识管理。
每项服务都可以通过数字专家交付，并对应清晰的工业岗位职责，让现场团队更容易理解和使用。
健康监测、早期预警、故障诊断和预测性维护。
过程曲线异常、运行窗口偏离、工况漂移和能效分析。
围绕检测结果、过程参数和设备状态开展质量根因分析。
用自然语言访问数据、告警、知识、报告和行动建议。
我们的团队以研发和交付岗位为主，项目从数据接入走向在线决策，而不是停留在方案汇报。
我们提供预测性维护、异常检测、工艺与能效优化、质量根因分析，以及 AI 辅助的数据分析，并通过 DPlus 平台和 DPlus 数字专家交付。
它是基于 OODT 语义层构建的对象孪生，将设备、过程、事件和运行条件与实时数据关联起来，支持仿真、预测性维护和运营效率提升。
是的。我们覆盖数据采集硬件、数据处理、模型分析、平台开发和现场部署，并以研发和交付团队为主推进项目落地。