Solution 01

製造過程分析

Solution 01

製造過程分析

汽車製造鋼鐵生產煙草製造

重塑生產管控引擎

What
針對複雜製造業中漫長且充滿不確定性的生產鏈條，透過對多源、高頻的製造數據進行即時監測與定量探索，使黑盒化的製造過程徹底透明化。
Why
面對配置頻繁變更、瞬時數據龐雜、物料難以定量的行業通病，傳統「經驗驅動」極易導致無效的生產調整與品質失控。Maxta 採用注入專家 Know-how 的工業垂直模型，協助企業精準評估變更影響，提前預警損耗風險。

系統深入底層工業機理，將產線海量的瞬時高頻數據（如二冷參數、瞬時水分流量等）與具體的物理實體進行極度精準的時空映射。「全息數據落位」與「專屬垂直模型」深度耦合，在虛擬世界中重塑真實的物理過程，從根本上實現跨系統的秒級異常推演與自動化溯源。

BOM 變更影響分析

產業痛點

產品 BOM 配置變化頻繁，需反覆使用 PDM、CAPP、ERP、Excel 等多系統，每位生產工程師每天平均耗費 1-2 小時分析變更單，效率極低。

系統效益

構建 BOM 變更影響數據分析框架，評估變更影響度，減少/消除因變更觸發的無效生產調整活動，建立生產準備受影響因素報表。

智能生產數據分析

產業痛點

連鑄生產過程中各關鍵設備產生海量高頻數據，缺乏系統性分析手段，無法實現鑄坯本體內數據落位。

系統效益

透過數位鑄坯落位跟蹤，將各關鍵位置瞬時數據與鑄坯位置精準對應；基於高頻數據計算實現全流程可追溯。

物料消耗監控模型

產業痛點

消耗難以定量分析，成本核算過度依賴人工，損耗超標無法及時預警，存在嚴重的品質風險。

系統效益

建立投入產出物料平衡系統，覆蓋多源數據採集；即時計算物料損耗並自動預警，提升精細化管控水準。

視覺監控模型

產業痛點

生產線上的斷料、堵料事故依賴人工巡檢，無法實現即時感知，貯櫃安全狀態監測存在盲區。

系統效益

部署視覺 AI 模型，實現斷堵料自動識別與貯櫃安全狀態即時監控，降低生產中斷風險。

智能恆流控制模型

產業痛點

物料輸送與停留時間不一致，導致批內水分均勻性差，季節因素引起的同批次生產波動難以消除。

系統效益

基於歷史數據建模，智能調節貯櫃出料與餵料機速度，減少結合部擠料與造碎，實現物料加工均質化。

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