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?在行 | AI賦能，為行業(yè)發(fā)展創(chuàng)造全新可能
2023年3月13日

     
     


 

 
在行業(yè)現(xiàn)場解析行業(yè)難題， 
用主題方案創(chuàng)新數(shù)智價值。

 
高效高精度仿真預(yù)測，讓供水泵站“跑冒滴漏”無所遁形；智能實時感知讓礦山實現(xiàn)無人化生產(chǎn)，可視化運營；AI智能識別變“廢鋼”為寶，實現(xiàn)高效循環(huán)再利用…

 
AI人工智能讓這些成為可能。

 
新一代人工智能是推動科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動力量。隨著相關(guān)科技成果不斷落地，應(yīng)用場景更加豐富，人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)加速融合，為高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動力。


   


 


在廢鋼檢測場景  
在三種煉鋼流程中，
每生產(chǎn)出1噸鋼材的碳排量，
短流程僅為長流程的1/5，
而短流程煉鋼的核心材料，就是廢鋼。
在雙碳目標(biāo)指引下，
廢鋼需求攀升，成本拉高，
如何變“廢”為寶，高效循環(huán)再利用，
是眾多鋼企綠色發(fā)展的新路徑。

 
通過AI智能廢鋼判級，
立體化、無死角識別每塊廢鋼品質(zhì)，
支持整車廢鋼快速、高效判級，
廢鋼識別準(zhǔn)確率高出同業(yè)水平20%，
無縫集成計量與財務(wù)系統(tǒng)讓數(shù)據(jù)不落地，
降本增效規(guī)模達(dá)到千萬級。
極大減少國家不可再生資源的利用，
為鋼鐵行業(yè)筑就“智”造基石。


   


 


在采礦作業(yè)場景  
我國95%的煤礦通過井工開采。
高溫、高濕、粉塵等惡劣環(huán)境，
對長時間、高強(qiáng)度人工井下作業(yè)
帶來極大威脅。
傳統(tǒng)巡檢方式感知弱、響應(yīng)慢，
一旦設(shè)備出現(xiàn)異常，
將導(dǎo)致重大生產(chǎn)事故。

 
通過智慧礦山，
智能感知環(huán)境與設(shè)備運營指標(biāo)，
高精度輔助運輸定位，
減少85%非計劃停產(chǎn)，
AI智能識別7*24小時立體監(jiān)測，
實現(xiàn)無人化生產(chǎn)，可視化運營，
助力安全、高效采礦。
全面推進(jìn)礦山數(shù)智化轉(zhuǎn)型，
實現(xiàn)智能感知、智能管控、智慧決策。


   


 


在供水監(jiān)測場景  
停水1個小時，
影響的不僅是百姓的正常生活，
對水務(wù)公司的經(jīng)濟(jì)損失可能超億元。
提高管網(wǎng)漏損監(jiān)測水平和效能，
對水務(wù)公司意義重大。

 
通過智慧水務(wù)，
數(shù)字孿生+AI全時監(jiān)測真實泵站狀況，
讓“漏損點”一眼看透，
巡檢機(jī)器人毫秒級預(yù)警細(xì)微異常，
讓“跑冒滴漏”無所遁形，
供水保障成效顯著提升。
踐行推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)，
全面提升水資源利用效率和效益。


   


 


在金融核算場景  
金融業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、實效和隱私性，
有極高要求。
面對繁雜流程和巨量數(shù)據(jù)，
傳統(tǒng)人工方式極易出現(xiàn)誤差，
隨著監(jiān)管新規(guī)發(fā)布、
合規(guī)和風(fēng)控成本持續(xù)攀升，
對金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)經(jīng)營提出了更高要求。

 
通過財務(wù)RPA+AI技術(shù)，
最大限度解決手工重復(fù)、
數(shù)據(jù)斷點多等業(yè)務(wù)難題，
嚴(yán)格參照合規(guī)程序自主檢查和執(zhí)行，
業(yè)務(wù)處理準(zhǔn)確率達(dá)到100%，
審計、稽核全程可追溯，
精準(zhǔn)識別賬務(wù)，提前預(yù)警風(fēng)險，
重塑金融行業(yè)核心競爭力。
以更低成本、更快速度和更高質(zhì)量，
提振經(jīng)營效能。


   


 


在門店運營場景  
移動電商飛速發(fā)展，消費需求升級，
極大沖擊傳統(tǒng)實體門店的經(jīng)營，
精準(zhǔn)獲客能力弱、復(fù)購率低，
店鋪推廣信息無法有效觸達(dá)用戶。
如何提升運營轉(zhuǎn)化效能，
成為線下門店生存和發(fā)展的制勝關(guān)鍵。

 
通過智慧零售，
基于AI視覺技術(shù)識別進(jìn)店會員，
精準(zhǔn)分析客戶畫像、
個性化推送偏好商品，
深度算法模型科學(xué)優(yōu)化商品排布，
結(jié)合天氣、節(jié)日等因素
分析消費趨勢，智能補貨，
全面提高客戶到店率、提升坪效。
數(shù)智助力傳統(tǒng)零售加速變革，
賦能線下消費新體驗。


     
     
     


數(shù)智在行人，一切為行業(yè)客戶成功。