多源匯聚
以數(shù)字孿生技術為基礎，提供面向廠區(qū)現(xiàn)場的圖形化、拖拽式和低代碼的快速數(shù)據(jù)源配置方法，提供各產(chǎn)業(yè)主流多源異構數(shù)據(jù)源的協(xié)議解析能力，兼容集成多種通信協(xié)議、網(wǎng)絡協(xié)議及傳感設備數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，實現(xiàn)數(shù)據(jù)無縫匯聚管控。
能碳智能管理
基于能碳轉(zhuǎn)換模型，科學智能指導企業(yè)進行能源管理和減碳、排碳等碳排放管理，指導進行綠色生產(chǎn)管理。
“工藝縱向切片”神經(jīng)網(wǎng)絡算法
基于匯利偉業(yè)自研原生數(shù)字孿生工藝仿真智能訓練平臺，脫離物理產(chǎn)線，在孿生模擬環(huán)境下得出最優(yōu)方案，減少調(diào)整產(chǎn)線時間和試錯成本，在孿生環(huán)境下對設備實時監(jiān)聽狀態(tài)與追蹤，并快速報警及精準定位故障源，為物理產(chǎn)線安全生產(chǎn)提供科學的決策手段。
動態(tài)知識圖譜
針對智能制造實際應用需求，匯利偉業(yè)構建人工智能算例庫，并利用自然語言處理技術，抽取智能制造應用領域的知識本體和關系，構建智能制造領域應用知識圖譜。
無人值守
數(shù)字孿生技術的創(chuàng)新給工廠衍生新的管理模式，以實時數(shù)據(jù)+3D場景的方式，改變傳統(tǒng)工廠的作業(yè)模式，結(jié)合大屏、PC端、手機端的遠程運維和管控。數(shù)字孿生技術為智能智造企業(yè)實現(xiàn)無人值守的“黑燈工廠”奠定技術基礎。
預測性維保
基于NLP技術從專家知識庫和維保文檔中抽取相應的知識本體、關系和屬性，通過收集核心設備的歷史維保數(shù)據(jù)，構建訓練庫、驗證庫、測試庫和標簽庫，并利用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、回歸預測等機器學習算法以及CNN、RNN、VAE等深度學習網(wǎng)絡，構建設備健康、亞健康和故障態(tài)的趨勢演化模型，形成設備全生命周期預測管理模型，對核心主設備進行智能故障狀態(tài)預測，推送預測性維保警告信息。
數(shù)字仿真
基于數(shù)字孿生技術的仿真系統(tǒng)，利用統(tǒng)計方法、機器學習、計算機視覺等對無級輸入多參數(shù)插值運算，模擬當前設備真實運行狀態(tài)，并正向推演輸入變量在模擬生產(chǎn)運行狀態(tài)下的真實設備運行狀態(tài)，實現(xiàn)輸入無級數(shù)據(jù)到輸出無級運行狀態(tài)、節(jié)拍和數(shù)據(jù)的仿真驗證與可視，基于數(shù)字建模+3D仿真模型的數(shù)字孿生仿真技術：建?！鷦討B(tài)數(shù)據(jù)引擎→優(yōu)化→數(shù)學模型→仿真解決多變量、強耦合、預測性的仿真聯(lián)動。
運行監(jiān)測聯(lián)動
預警分析和顯示，對生產(chǎn)運行過程中的設備在3D數(shù)字場景中以不同顏色 進行展示狀態(tài)信息，包括健康狀態(tài)、亞健康狀態(tài)和故障狀態(tài)等
數(shù)字化巡檢
支持24小時自動巡檢和設定計劃時間自動巡檢；設備使用狀態(tài)24H可視、實時預警； 支持手動漫游和自動漫游功能。
視頻融合管理&視頻AI算法
工廠/車間現(xiàn)有的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)接入數(shù)字孿生工廠系統(tǒng)中，用戶可以在平臺內(nèi)直接點擊相應的視頻監(jiān)控標簽，查看該監(jiān)控視頻，讓實時監(jiān)控視頻與三位場景無縫融合，實現(xiàn)全局全域的監(jiān)控管理。將視頻系統(tǒng)接入邊緣網(wǎng)關，進行云分析。AI算法遠程運維，算法自動更新，具 備人臉識別、行為分析、邊界判定、安全消防預警等常見功能。