NatusAI
查看应用场景
- 状态
- 参考场景
- 适用对象
- 生产、质量和工艺工程团队
- 起步方式
- 一条生产线、一道工艺或一个反复出现的质量问题
业务问题
变量太多，难以人工比对
质量和废品取决于工况、材料和设备的相互作用。团队对工艺了如指掌，但数据很少与这些经验放在一起。
工作原理
连接、探索、改进
数据分析和机器学习基于您的生产记录开展工作，由工艺专家决定改变什么。
连接
整理证据
按生产线、产品和时间段整理生产信息。
探索
找出影响结果的因素
比较工况与结果，识别值得讨论的关联。
改进
每次改变一项，并做好记录
记录发现和后续步骤，让经验在整个运营中传递。
管理层获得什么
把精力放在见效的地方
对厂长或质量负责人而言，价值在于知道哪几个因素真正重要，并有针对性地加以改进。
聚焦关键。分析指向影响质量和废品的少数几个因素。
决策有据可依。分析结果与生产线操作人员的工艺知识放在一起。
改进可推广。记录下来的发现可在各条生产线、各个班次和各个工厂之间共享。
涉及的产品
构建所用的产品
这些角色说明该应用场景在NatusAI架构中的位置，并不意味着某个参考部署使用了全部现有产品。
- NatusAI Cygnus规划中 · V1生产历史与关系集于一个互联数据基础
- NatusAI Lyra现已可用将分析结果与生产线和产品并列呈现的视图
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：参考场景。它描述的是一种示意性模式，基于与我们客户项目相同的引擎；它不是NatusAI的客户成果，也不声称任何数据。
技术团队参考
- 基于生产记录的数据分析与机器学习，按生产线、产品和时间段组织。
- 分析结果是供工艺专家审核的假设，而不是自动调整参数。
模型会自行修改注塑参数吗？
不会。分析结果是供工艺专家审核的假设，而不是自动调整参数。团队每次优化一个参数。
塑料工厂应从哪里入手？
从一条生产线、一道工艺或一个反复出现的质量问题入手。先按生产线、产品和时间段整理生产记录，再比较影响质量和废品的因素。
塑料制造领域有可衡量的成果吗？
没有。这是基于与我们客户项目相同引擎的参考场景，并非NatusAI客户成果，也不声称任何数据。
与我们的团队交流
您的团队应该弄清哪种生产规律？
从一条生产线、一道工艺或一个反复出现的质量问题入手。我们将展示互联数据如何指明下一步的重点。
- 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
