线体智能控制器是未来智能制造场景的核心设备,内部集成AI算力模块,连接高像素的工业相机进行质量瑕疵检测;集成运动控制模块,连接多轴伺服系统进行多轴联动,实现高精度控制,满足复杂的自动化生产场景
基于工业4.0理念而研发,针对锂电生产企业量身打造的面向动力电池全工序段、贴合动力电池的结构、工艺和技术特点的特色MES。
通用级低代码开发平台,提升90%的开发效率,降低80%的人工成本,增加90%的业务精准,减少95%的bug出现,助力企业快速实现数字化转型。
与华为、清华大学、中国汽研战略合作,携手打造全球智能化电池监控分析第一品牌。
基于已采集的超声波焊接过程和结果数据,采用大数据与AI算法进行分析,实现精准剔除异常焊接产品的效果。
基于已采集的电机电流数据,通过数据特征工程和机器学习算法,实现搅拌机传动机构在线健康度监控和转动部件故障的提前预测
基于已采集的电芯充放电数据,通过机器学习分类算法,实现提高异常电芯筛查能力72%;并且从数万条试验数据中排查异常电芯,反馈给蜂云平台,追查可疑车辆。
基于已采集的电芯充放电数据,通过动态的聚类筛选方式,实现对异常电芯的精准筛选。
基于已采集的电芯充放电数据,使用神经网络模型对电芯过程数据分析,实现对返工/异常电芯的精准筛选。
基于自动化设备与工业相机对产品各面的成像,通过传统和AI算法相结合,实现代替人工精准剔除产品外层包覆蓝膜有缺陷的产品
基于电芯密封钉焊接区域2D+3D的成像,通过AI视觉深度学习算法,实现对检测焊接质量NG产品的精准剔除。
基于电芯顶盖面焊接区域2D+3D的成像,通过AI视觉深度学习算法,实现对检测焊接质量NG产品的精准剔除。