工业和机械工程领域的 AI

用于工业和机械工程应用的AI硬件平台

我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。

经济效益每年节省超过 5000 万卢布

质量控制CAD和CAE预测分析

应用场景

根据客户需求定制的硬件和软件

我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。

计算机视觉可识别零件、接缝、表面、标记和完整性方面的缺陷，并将任何争议案例转发给质量控制部门。

AI可帮助用户根据需求进行搜索、比较设计方案，并加速光学、热学、振动和力学计算。工程师可在CAD/CAE软件中以及物理测试过程中验证结果。

模型通过比较遥测数据、图像和维护历史记录，确定设备的检查优先级。

PINN、代理模型和高性能计算 (HPC) 可加速模式和变体的评估，并与参考求解器和实验结果进行验证。

本地 LLM 可搜索图纸、法规和维修记录，并返回指向原始来源的链接。

视频分析可记录指定事件、危险区域和法规遵守情况，并将决策权留给相关员工。

试点

试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。

我们定义任务、负责人、数据、限制和基准指标。

确定采样、访问、标记和安全处理标准。

检查模型质量、速度和计算平台要求。

连接测试源、工作站和必要的专家验证。

将结果与关键绩效指标 (KPI) 进行比较，并设计生产配置。

KPI

漏报、误报、测量精度和人工验证比例。

检查或计算时间、周期时间和处理流量。

相对于求解器和实验的误差、约束条件符合性和模型稳定性。

处理成本、服务器负载、可用性和人工成本。

视频、遥测数据、CAD/CAE 模型、图纸和工单可在客户本地网络上处理。访问角色、日志记录、备份和平台组成将与 IT 和信息安全部门协调。

在进行大规模采购之前，我们将选择一个站点或工程节点，商定指标，并演示解决方案的性能。