产线智能诊断
基于设备日志、工艺参数与质检数据，构建设备健康度画像和瓶颈热力图，快速定位产线波动根因。
工厂智造解决方案
从一线产线到经营驾驶舱，构建可复制、可扩展的智能制造能力。
AI工艺优化
通过机器学习和贝叶斯优化，动态调整关键工艺窗口，缩短试产调参周期，提升一次良率。
运营决策中枢
融合MES/ERP/WMS数据，建设可追溯经营看板与预警系统，让管理层实时掌握风险、成本与交付状态。
国内博士研究生带队
产学研协同，兼具前沿算法研究与制造场景落地经验。
李博士（项目负责人）
机械与智能制造方向博士，主导多家离散制造企业智能化改造，擅长产线系统工程与技术路线设计。
王博士生（算法组）
研究工业时序建模与异常检测，负责预测性维护与质量预测模型体系建设。
周博士生（数据组）
专注制造数据治理与知识图谱，推动工艺知识结构化和跨系统数据打通。
陈博士生（交付组）
负责MLOps与现场部署，确保模型从实验室到工厂现场稳定运行并持续迭代。
AI辅助全流程
不是单点工具，而是一套贯穿咨询、实施、运营的闭环方法论。
01 / 诊断
现场扫描
采集产线、设备与班组信息，形成数字化成熟度评估。
02 / 建模
数据与知识建模
沉淀关键变量与工艺逻辑，建立统一数据语义层。
03 / 训练
AI模型开发
构建预测与优化模型，评估效果并进行可解释性分析。
04 / 部署
系统上线
打通MES/PLC等系统，建立在线推理与告警机制。
05 / 运营
持续优化
以指标驱动迭代，形成“数据回流-模型升级-业务增益”闭环。
让AI成为工厂的第二生产力
支持试点工厂联合验证，4-8周输出首轮可量化改进结果。