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AI

工业智能与企业转型

从质量、运维、研发、物流场景切入,连接数据、模型与生产系统

01 · INDUSTRIAL AI

工业智能与企业转型

工业智能项目能否持续产生价值,不只取决于算法和设备,更取决于现场的人能否用好、管好、持续改进它。

MOZI 从企业的价值目标和现场约束出发,选择可验证的技术路线,并在项目中同步明确数据责任、验收口径和岗位分工。项目交付的不只是一套系统,还包括让系统持续运转所需的流程与能力。

OUR APPROACH

从单点项目,到可复制的工业能力

  1. STEP 01

    工业诊断

    明确价值目标、现场约束、数据条件和责任边界。

  2. STEP 02

    场景验证

    选择可验证的技术路线,建立验收口径。

  3. STEP 03

    能力转译

    把新流程写进岗位任务、训练内容和评价标准。

  4. STEP 04

    规模复制

    形成标准接口、伙伴分工和跨区域实施包。

SCENARIOS

我们关注的八类工业场景

每类场景都同时包含技术问题和能力问题。每类场景都有对应的实践案例,见实践案例。

索取工业智能场景图谱
  • 01 · 复合材料生产

    在线质量监测

    缺陷字典与样本标准、边缘部署、质量追溯与班组使用流程

  • 02 · 发动机与总装

    装配质量检测

    检测标准、模型验收口径、MES 接口与异常处置责任

  • 03 · 新能源设备

    预测性运维

    数据可用性评估、告警分级、维护策略与运维岗位训练

  • 04 · 工业研发

    研发测试智能化

    研发数据治理、模型试验规范、内部建模能力培养

  • 05 · 隧道与桥梁

    基建智能检测

    检测标准数字化、专家标注体系、模型复核机制

  • 06 · 流程制造

    厂内物流调度

    物流流程建模、调度规则、系统集成与变更管理

  • 07 · 仓储与供应链

    仓储智能识别

    流程诊断、识别方案选型、WMS 接口与新员工训练

  • 08 · 检测与认证

    专家能力产品化

    提取专家判断,嵌入工具、课程与能力证据,是能力转译的典型场景

从一个真实场景开始

告诉我们您关注的产业、希望培养的能力和现有条件,我们先共同判断合作的起点。