大数据分析中心

传统的制造工业/工厂急迫需要进行相应的产线升级。推动传统工厂向智能工厂的升级，其核心在于实现工业大数据在传统工厂的全面应用。在将大数据的理念与传统工厂/制造业结合的过程中，攻克工业大数据关键技术等‘卡脖子’问题是实现大数据理念的关键。其中工业大数据技术的要点在于推动核心重点工业数据全面采集，加快工业设备互联互通，推动工业数据高质量汇集，建立具有行业标准的工业大数据储存平台、仓库、集市等。其中信息渠道和采集是整个过程的基础，构建大数据网络分析系统（智能传感器，云系统等），人机交互自动化系统（工业软件，在线检测等）是方法，打造工业机器人（机械手，自动导引车等）是重要手段。团队将针对特定制造场景（尤其是金属成形领域），提供面向不同领域智能工厂的工业大数据关键技术应用。

国内第一个应用在辊压行业的工业大数据分析架构和模型，搭建云平台统一虚拟架构：

1.建立回弹预测模型与决策模型

2.显著提高产品的精度，降低产品的生产成本和开发周期

3.通过算法的优化与对比，不断提升精度

图例为电池包托盘，目标成型角度为90°   在部署智能系统后，误差减小  67.9%