AI流程模擬模型

在工業製造智慧化轉型中，傳統製程模擬受經驗參數依賴、迭代周期長、場景適應性弱等限制，難以滿足彈性生產和快速創新的需求。天地嘉禾專注於人工智慧驅動的工業製程仿真，以「數據驅動+機理建模」為核心，建構覆蓋離散工業和製程工業全場景的製程仿真體系，為汽車、電子、化學等產業提供從製程設計最佳化到生產管理的端到端解決方案。本公司依托智能製造製程AI模擬及高精度AI製程模擬系統等核心能力，協助企業精準調整製程參數、預警生產缺陷，顯著降低製造成本，在金屬加工AI製程模擬、電子製造AI製程模擬等領域擁有雄厚的技術累積。

該公司的「全流程閉環」智慧製程最佳化系統突破了傳統模擬的局限性，開發了跨製程協同的AI驅動工業製程模擬平台，打通多維資料鏈路，建立高維預測模型，在金屬加工AI製程模擬的典型場景－汽車焊與電子製造AI製程模擬的核心場景－半導體包覆上實現了準環精確度與精準結構的典型場景－汽車焊裝和電子製造AI製程模擬的核心場景－半導體封裝上實現了準環精度和持續性精準度，並根據設備針對中小企業技術水準不足、製程場景多樣化等痛點，天地嘉華進一步提升智慧製造製程AI模擬能力，開發了「低程式碼+高適配」的產業專用模擬工具包，將複雜的製程機制封裝成可重複使用的演算法模組，企業只需透過視覺化介面和基礎參數即可產生客製化的解決方案。目前已涵蓋15個製造業次產業，協助300多家企業快速部署高精度AI流程模擬系統，平均部署時間縮短至兩週，有效降低落地門檻。

常見問題

問：我們公司使用的生產設備比較老舊，感測器數據不完整，在這種情況下，AI驅動的工業製程模擬和高精度AI製程模擬系統還能有效運作嗎？

答：當然。針對設備老舊、資料不全的場景，我們運用智慧製造流程人工智慧模擬技術，採用「多源資料融合+經驗知識建模」的方法突破資料瓶頸。透過低成本改造補充關鍵數據，無需更換所有設備；同時，將製程工程師的經驗參數轉化為數學限制並融入模型，以減少對即時數據的依賴。例如，在一家僅配備基礎壓力表的國有鍛造車間（金屬加工人工智慧流程模擬場景），人工智慧驅動的工業流程模擬模型結合偵測資料和經驗規則，仍將尺寸公差控制精度提升了30%。該模型還支援“離線模擬+線上微調”，能夠在有限資料下獲得初始解決方案，之後利用少量實測資料進行最佳化，確保即使在受限條件下也能獲得價值。

Q：原材料的特性會因批次而異。智慧製造流程AI模擬與電子製造AI流程模擬模型能否動態適應這種波動？

答：是的。我們的高精度AI製程模擬系統專門針對材料差異設計了「自適應調整機制」。它首先建立原材料性能資料庫，快速識別批次差異，然後利用內建的「材料-製程-品質」關聯模型，在檢測到波動時自動建議參數調整。在電子製造AI製程模擬場景中，一家家電製造商將塑膠顆粒批次差異導致的成型缺陷的解決效率提高了80%，調整時間從4小時縮短至20分鐘。同樣，在金屬加工AI製程模擬中，參數調整可以自適應金屬硬度的波動。該模型還支持預警閾值，當差異超過限度時提示材料篩檢，從源頭降低品質風險。

Q：在引入AI驅動的工業製程模擬模型後，我們是否需要長期依賴Gallop World IT的技術團隊，還是可以獨立運作？

A：完全不是。我們以「企業自主可控」為目標，圍繞智慧製造流程AI模擬建構了全週期賦能體系。交付後，我們提供三層支援：使用者友善的操作平台（製程技術人員培訓一週即可獨立使用）、自迭代模型工具（自動記錄偏差並產生最佳化建議，一鍵更新）、開放演算法介面（支援二次開發），確保企業逐步掌握高精度AI流程模擬系統的使用。售後支援採用「分階段退出」模式：前三個月7×24現場支持，第4-6個月遠端支持，6個月後每季進行維護巡檢。無論在金屬加工AI流程模擬或電子製造AI流程模擬場景，我們都確保企業能夠獨立運作。