威士頓(ウィズダム)の「人工知能技術ラボ」(革新研究院の前身)は製造分野における人工知能の高度な応用に特化しています。長年にわたるユーザー現場における深い洞察と理解に基づき、多角的な視点からユーザーの課題を抽出し、ニーズ指向を重視し、新興技術を活用した複数の研究プロジェクトを展開しています。生産の応用と画像認識処理、データガバナンス、機械学習などの技術を深く統合し、生産管理、品質管理、設備管理などのシナリオに実際の応用を実現しています。2019年、画像認識とロボット制御技術を基にした「スマートたばこ葉異物除去ロボットV1.0を成功裏にリリースしました。同年には長宁区から「科学技術の星」チームに選ばれました。
 
さらに先進技術の研究と応用を拡大するために、「人工知能ラボ」は「革新研究院」に昇格し、製造向けの「工業インターネット人工知能ラボ」と金融業向けの「金融科創人工知能ラボ」に分けられました。これにより、新興技術とこれら二つの業界との有効な統合応用をさらに探究し、企業の未来を支えるの革新技術や応用を強力にサポートします。2022年には、「革新研究院」が画像認識とロボット制御技術を基にした「スマートたばこ葉異物除去ロボットV2.0」を発表しました。

沿革

ボトルネック

工程

リソース

大学

リソース

部分ソリューション

(ワークステーションレベル)

生産ライン

ソリューション

(工場レベル)

技術

リソース

サプライヤ

リソース

先端技術と共同リソースを活用して、

業務・生産におけるボトルネックを研究し、解決します。

科学技術革新モード

  • 開発への投資を継続的に増加させ、革新の持続力を保証します。

    革新開発を重視

  • 核心顧客と共に課題を克服し、科学研究活動を積極的に推進します。

    ユーザーの現場アプリケーションシナリオを重視

  • 15年以上の業界経験を持つベテラン専門家がチームリーダーを務めています。主要メンバーは国内外の有名大学出身で、長年の技術研究と実践経験を持っています。

    チーム構成を重視

  • 育成に注力し、研究奨励制度を整備し、チームの革新実践を激励します。

    人材育成を重視

  • 開発ラボを完備し、専用の300平方メートルのスペースを設け、独立した機械室や模擬生産環境などの基本設備を備えています。

    開発環境と設備を重視

継続的に開発投入 持続的に価値創出

逐次的に管理課題を克服

部分的なものから、生産ライン、

さらに全体的なインテリジェンス化の実現へと導く

データガバナンス
ナレッジグラフ
ビジネス面
技術面
AI
ビッグデータ
RPA
MES
設備管理
エネルギー管理
リソース管理
ナレッジベース
品質管理

AI技術をタバコ生産管理に初導入し、精度は97.27%。

人工異物除去の不足を補い、『2018年長寧区人工知能特別プロジェクト』に選出されました。

高速視覚識別によるタバコ葉異物除去ソリューション

専門家の知識と人工知能の経験を活用したスマート識別モデルにより、迅速かつ正確に等級判定を行います。

人工知能に基づくタバコ葉の品質識別ソリューション

予測モデルを通じて、工程パラメータ調整の提案モデルを構築し、設備パラメータの調整時間を短縮。予測の平均誤差は0.0693%。

機械学習に基づいた乾燥機の水分予測と制御ソリューション

20年の業界経験を蓄積した独自のアルゴリズム、業界初のバッチマップ、トレーサビリティモデルの構築と応用。

時間順序に基づいた工場品質追跡ソリューション

設備異常を事前に検知し、運用保全モードを受動から能動へ転換。障害の原因をインテリジェントに診断し、対策を提案します。

人工知能に基づいた設備の予測保全と知識グラフに基づくスマート障害診断ソリューション

独自のアルゴリズムエンジン技術を活用し、スケジューリング速度を向上させ、 時間単位から分単位へのスピードアップを実現します。

スマート生産スケジューリングソリューション