工业超脑
瑞泊工业大模型为核心 ，整合众多工业专业模型、生成式工业搜索、AI工业应用集群等多智能体协同组成「工业超脑」
 智能线索评级 通过AI技术对各渠道收集的销售线索进行精准评估，识别高潜力客户，优先服务，提升客户转化率和销量。 从海量线索中精准筛选有效线索 优先处理高潜力客户，提高客服效率 利用有限资源，最大化销售机会 | 智能生产调度 利用AI技术实时监控产线状况，毫秒级响应变化，智能优化排产和派工计划，显著提升产能，实现智慧制造。 精准预测产线生产状态。 动态响应产线变动。 提高交货及时率，提升客户满意度 | 异常监测 通过智慧制造AI技术，高效精准地实现设备异常识别，及时采取售后服务措施，最大程度减少用户和企业的损失。 提高设备状态异常的识别率 有效识别潜在风险，提升设备可靠性辅助定位设备异常，推动工艺改进 | 缺陷识别 通过机器视觉技术对来料进行缺陷识别，一套方案即可检测多种缺陷。 方案适配多种缺陷 极高的缺陷识别率 大幅减少工作量 |
行业场景
320%
库存周转率提升20%，对供应链各环节的优化，减少库存积压，提高供应链效率。
工艺参数优化后，产品性能提升17%，减少了因工艺不稳定导致的产品质量波动。
预测性维护，维护成本减少 34%。提前安排维护，减少意外故障带来的损失。
17%
34%
部分业务效果
核心功能
生产效率提升
利用工业超脑分析生产线数据，优化生产流程，减少设备停机时间，从而提升整体生产效率。
设备健康监测
实时监控设备运行状态，预测可能的故障并提前提醒维护，延长设备寿命，降低维护成本。
智能质量控制
自动检测产品质量，识别生产过程中的异常情况，确保产品一致性和高质量输出。
能源管理与优化
分析能源使用情况，识别浪费点并提出优化建议，降低能源消耗，实现绿色生产。
供应链优化
对供应链的各个环节进行数据分析和预测，优化库存管理，提升供应链的反应速度和效率。
安全生产管理
通过监测工厂环境和操作人员行为，识别潜在的安全隐患，减少事故发生，保障人员安全。
智能物流管理
分析物流数据，优化物料运输路径和策略，降低运输成本，提高物流效率。
工艺优化
通过对生产工艺的数据分析，提出改进建议，优化工艺参数，提升产品性能和工艺稳定性。
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