NatusAI
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业务问题
系统数十个，却没有跨工厂的全局视图
一家全球制造商的生产、能源、维护与质量管理分散在数十个互不相通的系统中，数据涉及多种语言，还存在模拟流程和数据孤岛。
等问题出现在报告里时，废品早已产生，产线早已停机。
工作原理
连接车间，构建工厂模型，及时行动
平台将设备传感器、制造系统、能源计量表、维护日志和质量检测连接到一个共享模型中。
连接
从车间采集数据
原生连接器直接接入设备和工厂数据，无需额外中间件，运行在紧邻设备的硬件上。
建模
统一的生产模型
各工厂的生产、能源、维护与质量数据集于一个互联模型：生产数字孪生。
行动
预测与优化
机器学习模型预测故障，让维护有计划地进行；实时的设备综合效率指明应在何处采取行动。
管理层获得什么
产线上的意外更少
对首席运营官或制造负责人而言，价值在于更早获得预警，并基于整个网络而非单个工厂的报告做决策。
计划性维护，而非被动维修。故障预测让团队在产线停机之前安排维护。
全网络的设备效率。实时掌握每座工厂的可用率、性能和质量，以及可采取的改进手段。
数据留在工厂。每个厂区一个程序，运行在您自己的硬件上，数据始终留在各个工厂内部。
涉及的产品
构建所用的产品
这些定位说明该应用场景如何融入NatusAI架构，并不意味着参考部署使用了所有产品。
- NatusAI Cygnus规划中 · V1图谱、时间、位置与检索数据的数据基础
- NatusAI Orion路线图将数据能力转化为实用工具的AI应用开发平台
- NatusAI Lyra现已可用用于运行视图、地图和看板的界面组件
- NatusAI Auriga路线图面向辅助分析的AI协同
- NatusAI Draco路线图跨厂区的受控部署与集成
现在即可采购的服务：由我们团队主导的交付项目，基于已在客户项目中验证的引擎构建，并采用NatusAI Lyra界面组件。标有路线图的产品代表平台的发展方向；具体时间表可在签署保密协议后提供。
状态：参考部署及其报告成果来自一个匿名化工业案例，该案例基于与我们客户项目相同的引擎。据报该匿名化参考平台已投入生产，并获得行业认可。这并非NatusAI客户成果。
技术团队参考
- 原生连接器：接入OPC-UA、MQTT和Kafka，无需额外中间件。
- 边缘部署：每个厂区一个程序，运行在紧邻设备的通用硬件和ARM硬件上。数据库在数据所在之处运行。
- 统一模型：各工厂的生产、能源、维护与质量数据存储在同一个图谱中，并在同一个事务中处理。
- 基于机器学习故障预测的预测性维护；在整个网络中实时计算OEE（可用率、性能、质量）。
- 连接器和边缘部署的描述属于源自既有项目的能力模式，对应规划中的NatusAI产品定位，并非经验证的NatusAI Cygnus发布声明。
工厂数据必须离开工厂吗？
不必。该模式在每个厂区运行一个程序，部署在紧邻设备的您自己的硬件上，因此数据始终留在各个工厂内部。
工厂数字孪生可以连接哪些设备协议？
通过原生连接器连接OPC-UA、MQTT和Kafka，无需额外中间件。这描述的是源自既有项目的能力模式，并非经验证的NatusAI Cygnus发布声明。
这个工业参考部署是NatusAI的客户成果吗？
不是。它来自一个基于与我们客户项目相同引擎的匿名化工业案例。据报该匿名化参考平台已投入生产，但并非NatusAI客户成果。
与我们的团队交流
您最想先关注哪条产线？
从一座工厂和一个反复出现的问题入手，例如非计划停机、能耗或废品。我们将界定初始互联视图的范围以及衡量方式。
- 从范围明确的需求诊断阶段开始，以清晰的“推进 / 不推进”决策收尾。
- 带上一个真实问题；我们会说明AI能在哪些环节发挥作用，以及如何衡量成效。
或发送邮件至contact@natusai.com
