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智能制造

异常检测驱动的智能制造质量控制系统

基于实时传感器数据和机器学习算法,为瓦楞纸板制造企业构建异常检测系统,实现预测性维护和质量控制。

Sun Automation

解决方案

IoT 传感器 · 边缘计算 · AI 异常检测

项目周期

10 个月

项目背景

Sun Automation 是瓦楞纸板行业领先的设备制造商,其客户的生产线每天处理数百万平方英尺的材料。设备故障和质量缺陷导致的停机每小时损失可达数万美元。

核心挑战

  • 生产设备缺乏实时监控,故障发现滞后
  • 产品质量检测主要依赖人工抽检
  • 设备维护计划缺乏数据支撑
  • 多工厂数据孤岛,缺乏统一分析视角

解决方案

我们在生产线关键节点部署了工业级传感器网络,结合边缘计算和云端 AI 分析平台,构建了实时异常检测与预测性维护系统。系统能够在故障发生前 24 小时发出预警。

项目成果

  • 非计划停机时间减少 72%
  • 产品质量缺陷率降低 58%
  • 维护成本降低 35%
  • 系统覆盖全球 15+ 工厂

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