对训练历史与实时输入采用一致的信号定义和处理标准。
现场工作如何改变
ML 与 AI 应用
管理模型版本、部署及推理结果，与现场实际结果比较。
ML 模型开发与应用按客户工艺及目标另行协商。
NAZARE
从产品菜单了解日常现场工作。
从连接、分析到检查与运维，了解各界面可以帮助您完成什么。
连接并整理工厂数据
处理规则与计算字段
把采集值转为现场可用信号
统一单位，按条件处理数值并生成计算信号，避免在各文件中重复计算。
用于日常生产与设备运行
信号趋势分析
比较异常前后的信号变化
选择信号与时间段，通过缩放、汇总或数据表逐步定位原因。
搜索设备、信号与文档
本地部署 · 内部运行OP连接设备240已连接
采集信号18,640高精度原始数据
存储数据23.8 TB4 采集节点
查询状态正常本地部署 · 内部运行
所选信号
HP-01液压冲床
压力PT-101 · MPa
油温TT-101 · °C
电机负载LOAD-01 · %
历史查询LOT-024加工与成型产线高精度原始数据
实时推理输入HP-01 / LOT-024
当前模式参考模式
检测到异常征兆工序专用 ML 模型按需集成10:27:10
| 信号名称 | 当前值 | 采集周期 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 压力 | 7.8 MPa | 20 ms | 需检查 |
| 油温 | 46.2 °C | 100 ms | 正常 |
| 电机负载 | 62.4 % | 20 ms | 正常 |
NAZARE → NAVIS
为设备数据加入现场知识，让AI的判断有所不同。
NAZARE 关联设备信号与专家判断标准。NAVIS 结合生产及质量记录规划响应，经批准后通过 NAZARE 将操作传递给设备。结果回存，为下一次判断提供依据。
了解 NAVIS 判断与执行同一份数据，支持下一项工作。
共同开始
先聊聊您最想改善的工作。
介绍设备、数据环境和优先课题，我们将共同评估从连接到运营的实施路径。