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机器学习简介

鲲鹏生成式AI平台集成了数十种机器学习算法，具备机器学习能力和简化的数据处理工作流，为您提供一站式解决方案。无需在多工具间切换，即可轻松搞定数据处理与模型训练，找到最适合您数据集的解决方案，让机器学习变得更加简单、高效和创新。无论是数据科学领域的专家，还是对此充满好奇的初学者，都能在这里找到属于自己的舞台。现在，就来鲲鹏生成式AI的机器学习平台，探索数据科学的无限可能！

平台优势
算法库与定制化服务
客户案例
AI赋能的异常问题闭环管理系统
AI赋能的异常问题闭环管理系统
项目介绍：

汽车零部件行业竞争加剧。企业面临的最大挑战是构建产品护城河，即提升质量与成本优势。质量管理中，响应速度对提升4880PPM的TLR关键指标至关重要，此指标的行业优势直接决定质量及成本优势。

业务痛点：

64工位异常用纸档记录，每日4人负责填写，效率低且查询难；

日均故障处理105分钟，因技术人员能力不足致TRP仅80%，不达运营要求；

8螺丝、3烧录工位需工程师现场查log定问题，影响时效灵活性；

全自动化设备故障复杂，技术员处理能力难达标。

AI赋能：

引入前沿的机器学习降维算法，解决多维数据处理难题，筛选关键属性，剔除冗余，简化分析，加速决策，节省成本；

引入决策AI算法输出最底层的故障类别，由AI代替工程师提供更快速更准确的初步解析判断；

利用生成式大模型建立闭环专家库，关联5K+方案与64工位异常，eQRAP推送标准解，助技术人员速解，按季反馈迭代，形成闭环管理。
AI和多目标算法赋能的数字能源管理系统
AI和多目标算法赋能的数字能源管理系统
项目介绍：

在绿色低碳政策的引领下，为实现降碳目标，降低能耗成本以及能源浪费，企业对各业务模块的能源浪费进行聚焦，不断寻找降碳最优解。

业务痛点：

四大系统（生产、空调、空压、照明）的电力使用主要依靠员工主观性判断调节，效率低下，导致过量用能导致电耗损失；

只有128个电表，监控手段有限，能源数据采集不准确，数据储存与管理有限，对用能状况了解不全面；

89台关键制冷设备，设备故障难以预测，运行策略缺乏优化依据，无法制定科学合理的冷量系统运行策略，缺乏能效评估标准维护计划不合理。

AI赋能：

设备数据采样后，用傅里叶变换提频域特征，描述数据性质，为模型学习与预测做准备；

对冷负荷预测建模，用AI算法预测室外环境及空调用能变化下的末端负荷，精准预知未来需求，实现节能运行；

引入差分进化算法，寻找“预测”后的冷负荷下的系统总能耗最低的运行工况。
AI赋能的E2E电子材料供应系统
AI赋能的E2E电子材料供应系统
项目介绍：

客户现场SMD电子料2000+种，PCBA成品700+种，包括从原料库到线边仓，线边仓到上线,，从SMD到DFC，其储存供应流程耗资巨大。

业务痛点：

客户工厂产品在多条SMT线和组装线生产，工艺流程复杂，计划由人工手动安排调整；

手工统计物料需求，工作量大且易出错，管理成本高；

日生产型号多，需人工调整10%计划，物料数据不准确；

人工运输物料，备料不及时易停线，管控难；

仓库流程长，区域多（300㎡），库存量大。

AI赋能：

利用M2M技术优化设备通信，MES联动WMS、APS；

引入寻路算法打造混合最优寻路引擎，筛选AGV最优路径，实现JIT供应；

利用生成式大模型打造专家知识库，建闭环反馈系统，提升效率。前后计划贯通，降低WIP库存及换型时间；优化排程，减成品库存；分散系统异常自反馈，自主报产。
AI赋能的SMD生产效率优化方案
AI赋能的SMD生产效率优化方案
项目介绍：

汽车行业竞争加剧，成本上升，产品复杂度提高，DFC工厂UPPH仅87，需改善设备状态、过程稳定性及效率。A0有12条贴片线，DFC线换型频繁（年约720次），依赖人工监督，效率低（50分钟/次），难应市场变化。高流动率需依赖管理经验排岗，缺及时性与灵活性，需降本增效。

业务痛点：

DFC产品需求增大，SMT产能不足；

因管理不细致导致设备故障修复不及时、产品换型低效、超时且无监控；

员工复杂技能、流动性高、工序多，致排岗不精准。

AI赋能：

利用生成式大模型构建智能设备专家库。引入AI算法帮助技术人员实时在线迅速定位并解决设备故障、实时反馈至负责人；

引入AI算法，对同系列同PCB型号排产方法精调和监控，利用专家知识库迭代改善方案，达成降低换型超时目标；

基于人员数据、信息库和排产数据，引入AI算法重新梳理排岗逻辑、聚类分析500+员工技能矩阵，自动输出人员排岗最优组合。

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