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随着工业自动化和智能制造的快速演进,很多制造型企业部署了MES、QMS、SPC等业务系统,并采用AOI、AVI、CCD、X-ray等工业AI检测设备和技术。这些系统和设备运行过程中会产生大量数据,包括结构化数据(如生产计划、质量检测数据等)、半结构化数据(如日志文件、设备配置信息等)和非结构化数据(如图像、音频、视频等)等。 这些数据如同工业体系的血液,流淌于设备状态监测、生产流程优化、质量控制提升、能耗精细管理等各个环节,在提升产品良率、生产效率和质量回溯时快速归因等方面至关重要,是企业实现数字化、信息化和智能化管理的基础,已经成为了智能制造不可或缺的关键生产力。 然而在跨工厂、跨产线、跨系统的多元异构数据中,如何找到生产各个环节的规律和异常,进而实现内部质量根因分析及提升良率,成为制造
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