
整合工艺数据与 AI 分析,优化关键参数设定,提升良率与生产效率。
融合数据分析、专家系统与 AI 建模,构建企业专属决策能力。
满足多元预测分析与智能决策需求
集成专家系统、分类、回归、时间序列、异常检测与分群分析能力,助力企业建立专属 AI 模型。

无需历史数据,只需设定规则与条件,即可建立规则库进行推理,模拟专家经验与决策逻辑。
基于历史数据训练 AI 模型,自动判断设备、产品或事件类别,助力质量管理与风险评估。
基于历史数据训练 AI 模型,预测良率、能耗、产量等连续数值指标,把握关键变化趋势。
通过 AI 模型自动识别异常事件与异常数据,提前预警潜在风险与运营问题。
分析历史数据与周期变化,预测未来需求、产能与关键指标的发展趋势。
无需预先定义标签,自动依据数据特征进行分群,助力客群分析与市场细分。
数据驱动决策,覆盖多元应用场景,助力企业从数据中挖掘运营价值。

整合工艺数据与 AI 分析,优化关键参数设定,提升良率与生产效率。

整合工艺数据与 AI 分析,优化关键参数设定,提升良率与生产效率。

实时监测工艺参数变化,提前预警异常风险,降低停机与质量损失。

结合历史数据与 AI 模型分析,推荐最佳参数配置,降低能耗与运营成本。

通过 AI 分析设备传感数据,预测故障风险并优化维护策略,提升生产稳定性。

整合环境传感数据与 AI 分析,自动优化环境控制,提升作物品质与产量。
内置数据清洗、转换与特征工程功能,提升数据质量与模型准确度。

提供模型排行榜、特征重要性与评估指标分析,快速找出最佳模型并掌握预测性能。
内置缺失值处理、标签编码与特征工程工具,提升数据质量与模型准确度。
将专家经验转化为可重复使用的规则库,建立决策逻辑与判断机制。
支持模型发布、API 对接与边缘部署,让模型顺利上线应用。
支持海量数据批量预测与结果导出,提升分析效率与决策速度。
集成数据处理、特征工程与模型训练流程,构建企业专属 AI 分析与决策能力。
上传 .csv/.xls 数据,系统自动检查空值与格式并发出提示,同时分析描述性统计、相关性与异常值。数据上传与分析NumOps × WinEdge
从数据采集、模型部署到决策应用,打通完整的 AI 分析与决策流程。
100% 私有化部署,完全掌握数据与模型自主权。
| 项目 | 版本 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 20.04 或更高版本 |
| Docker Engine - Community | 20.10.17 或更高版本 |
| 项目 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | Intel® 9th Gen Core™ i5 / i7(AMD64 / x86) | Intel® 13/14th Gen Core™ i5 / i7 |
| 内存 | 16GB | 128GB |
| 存储设备 | 1TB HDD | 1TB SSD + 2TB HDD |
| 接口 | USB 2.0 / 3.0(连接加密狗) | |


根据使用场景与预算,灵活选择授权模式。
适用对象长期使用、数据敏感型企业
适用对象预算灵活、分阶段需求
适用对象需要 SDK/API 集成的开发团队