S-0772
基於多模態大模型的智能製造工藝優化解決方案
本方案透過整合企業結構化、半結構化與非結構化多模態數據,建構AI-Ready的數據基礎設施,並基於Deepexi企業級大模型平台,打造具備高精度、零幻覺特性的專屬AI智能體。方案涵蓋從智慧客服、操作指引、故障診斷到製程參數優化與智慧編程等核心製造場景,實現設備級專家系統的智慧化升級,顯著提升生產效率、降低維運成本,並支援即時、安全、合規的智慧決策。
城市管理
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人工智能
電腦視覺
深度學習
圖像識別
機器學習
自然語言處理
在某高端裝備製造業企業的雷射切割產線中,工程師過去需依賴資深老師傅的經驗或反覆查閱數百頁的設備手冊和歷史工單,才能確定針對新型合金材料的最佳切割參數(如功率、速度、氣體壓力)。此過程耗時長、試誤成本高,容易因參數不當導致材料報廢或設備損耗。
部署本解決方案後,工程師可透過自然語言直接向系統提問,例如:「加工3mm厚304不銹鋼,用XX型號激光頭,推薦什麼參數?」系統基於已沉澱的工藝知識庫、歷史成功案例及實時設備狀態,在數秒內返回精準參數組合,並附帶相似工況下的良品率數據作為參考。
此外,當設備突發警報停機時,系統自動分析目前日誌與歷史故障模式,推送可能原因(如「聚焦鏡污染」或「氣壓異常」)及逐步處置指南,甚至可連動維修工單系統自動產生任務。這使得平均故障回應時間縮短50%以上,非計畫停機減少30%。在NC程式設計環節,傳統方式需人工編寫或修改G程式碼,易出錯且效率低。現在,工程師只需上傳零件圖面或描述幾何特徵,AI即可自動產生合規、高效的加工程序,試切次數減少60%,編程人力投入下降40%。
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