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MES系统基本参数
  • 品牌
  • 国工智能
  • 服务内容
  • 软件开发,软件定制,技术开发,管理系统
  • 版本类型
  • 企业版
  • 适用范围
  • 企业用户
  • 所在地
  • 全国
MES系统企业商机

智能研发管理系统是先进的实验室检验及研发项目管理工具,但目前市面上的系统都只是处于信息记录层面,而国工实验室智能研发管理系统融合了国工智能数据大脑平台MAI,平台内提供上百种统计学相关算法及机器学习算法。通过这些算法对实验数据进行分类分析、聚类分析、关联分析、预测分析等方式,挖掘数据潜在价值,探索人力无法探知的规律,真正实现提高企业产品附加值及行业竞争力,助力企业快速发展。国工实验室管理系统LIMS和智能研发系统DPM,是国工智能制造管理平台(MES-MOM)的一部分。他们都以数据大脑平台为底层支撑,来提供算法支撑。MES系统可以帮助企业实现生产过程的协同管理,提高生产效率和产品质量。北京MES系统平台

北京MES系统平台,MES系统

MES系统 高效生产信息化管理系统助力企业打造智能工厂,实现精益生产。

√料比计算:根据客户计算规则及实际物料量,一键完成工单投料料量计算。有效防止人为计算错误,规避生产事故风险。

√投料放错:移动端扫码投料,自动匹配是否是当前工单,原料是否满足配料范围,实现投料防错。

√物料分配:生产物料可视化分配,分配面板数据即为工单实际物料量,所见即所得。

√质量信息管控:质量信息收集与管控,相关缺陷标准设定,不合格品处理及质量问题分析处理。 浙江MES软件开发MES系统可以实现生产过程的实时监控,及时发现问题并进行处理。

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MAI-dev人工智能研发平台:通过融合大量人工智能算法来对数据进行分类、聚类、关联、预测等方向的数据挖掘。能自动预测产销量数据,分析质量问题的原因,分析产品配方和工艺并给出建议等等,并能将分析结果应用到现场的自动化设备和信息系统,从而成为企业的智能大脑。

—为设备增智:通过这些传感器实时检测设备磨损情况,并在异常状况发生时发出通知。这让制造商能够提前计划预留易磨损的零部件或考虑其他替代方案,防止突然停产。

—为管理增智:通过人工智能的技术,获取大量的有用信息,将以往同行业或已经出现的风险进行有效分析计算,来提前发现的风险可能产生的原因或发生的,帮助企业管理者提供决策依据,提前准备预防工作,达到有效的风险管控。

工智能数据大脑分析平台,通过融合大量人工智能算法来对数据进行分类、聚类、关联、预测等方向的数据挖掘。能自动预测产销量数据,分析质量问题的原因,分析产品配方和工艺并给出建议等等,并能将分析结果应用到现场的自动化设备和信息系统,从而成为企业的智能大脑。

应用需求:

—为采购增智:通过将以往的生产的数据和销售的数据进行汇总,在大量的数据中利用机器挖掘的能力,查找其中规则或规律,并利用这些规则和规律来为采购部门提供合理精确地采购预测计划,提升资源利用率,降低冗余库存。 MES系统是一种生产管理系统,可以帮助企业实现生产过程的数字化管理。

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国工MES系统,是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。

生产过程追溯:

√提供长期的质量信息历史数据查询,及时发现生产过程中的质量问题。

√通过条码跟踪,实现关键物料的精确追溯。

MES通过反馈结果,来优化生产制造过程的管理业务,例如,当出现用户产品投诉的情况时,MES能够根据产品编码,追溯这批产品的所有生产过程信息,包括它的原料供应商,操作机台,操作人员,经过的工序,生产时间日期,和关键的工艺参数等,根据这些反馈信息及时做出调整,就能有针对性的为客户提供更好的服务。 MES系统可以实现生产过程的工业互联网,提高生产效率和产品质量。浙江MES软件开发

MES系统可以帮助企业实现生产过程的智能预测,提高生产计划的准确性和生产效率。北京MES系统平台

国工智能创始人、董事长柳彦宏先生表示:“当前,国内精细化工和生命科学领域正在迎来智能自动化的新浪潮,国工智能与镁伽科技携手合作,探索AI+自动化的创新融合,以人工智能研发辅助平台结合智能自动化设备双重驱动的模式,共同打造智能实验室解决方案,为化工行业智能化服务,在未来的合作中,我们将致力于实现共享、共建、共赢的合作方式,共同推动化工领域人工智能与数字化的发展与进步。”


国工智能作为一家面向流程制造业提供人工智能决策与控制解决方案的国有参股AI公司,公司研发的人工智能的数据大脑分析平台(MAI)、智能制造管理平台(MES)、物联网数据采集平台(SCADA)、实验室管理系统(LIMS)及双体系设备管理系统(EMS)等解决方案,均已在行业内成功应用。此次两个细分深度合作,合力探索与开发先进的化工智能实验室解决方案,必将实现“1+1>3”的效应,有力推动化工行业向更加智能化、自动化和数字化的方向发展。,时长00:30 北京MES系统平台

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