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UDMTEK 通过可解释的人工智能方法,解读自动化系统中的控制逻辑执行与数据流特性,从而提供多种应用服务。
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解锁智能工厂运营的未来
通过人工智能和数字孪生技术
介绍

随着制造业越来越自动化和智能化,对综合型工厂操作系统(FOS)的需求已经出现。

UDMTEK不仅限于机器级别的控制,还提供一个集成平台,连接PLC/PC逻辑、物联网传感器、人类操作、3D数字模型和4M资源(人、机器、材料、方法)。该系统支持工程到IT的同步,通过边缘计算和AI实现实时诊断和优化。

传统方法的局限性

传统系统将机器控制与传感器数据和运营活动分开。 这种孤立的方法造成了流程理解上的盲点,限制了诊断和预防问题的能力。 仅基于外部传感器数据的人工智能模型,往往无法发现隐藏在控制逻辑或人工操作中的根本原因。 若各层级之间缺乏同步,精准的流程改进几乎不可能实现。

UDMTEK智能工厂操作系统

UDMTEK的FOS是一种基于数字孪生的系统平台,采用边缘架构实现工厂各个环节的同步。该系统包括:

- 控制逻辑统一解释(MLP):针对不同控制器的控制语言翻译与解析技术
- 实时物联网传感器集成
- 操作员行为追踪与分析
- 3D模型可视化与仿真
- 将所有4M要素整合为可追溯系统

每个数据点都带有时间戳并实现同步,从而实现精确的根本原因追踪和运营优化。

针对不同控制器的控制语言翻译与解析技术

分布式自动化系统的一体化数字孪生

系统架构

工厂操作系统通过统一平台连接多层数据和流程。以下是其架构概述。

工厂操作系统组件
组件 描述
控制层 使用MLP解释并同步PLC/PC控制逻辑。
传感器层 集成物联网数据(温度、振动、电流等)。
人员层 捕捉并分析操作员输入和手动控制。
三维数字孪生 将实际操作连接到虚拟模型进行模拟。
物料层 跟踪与工艺数据关联的库存和批次历史。
方法层 监控标准作业程序(SOP)合规性和流程标准化。
信息层 连接MES/ERP,实现全面的操作可追溯性。
生产效率与质量影响

UDMTEK的FOS在生产和控制的每个环节实现了详细分析。边缘计算能够实现即时反馈和微观异常检测,从而提升生产效率和产品质量:

收益领域 影响
生产力 根本原因分析速度提升30-40%,停机时间减少。
操作员效率 提高标准作业程序(SOP)遵守率和操作可追溯性。
质量 在缺陷发生前检测微小偏差。
可追溯性 从原材料到最终产品的完整关联。
结论

UDMTEK的工厂操作系统不仅仅是一个控制平台。

它是面向下一代制造业的综合智能基础设施。通过人工智能、边缘计算和数字孪生技术同步并分析每一个操作细节,我们为工厂提供自我诊断、自我优化和持续改进的工具。

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