Khách hàng đồng hành, từ tập đoàn lớn đến nhà sản xuất vừa và nhỏ
50+
Kinh nghiệm triển khai tại ô tô · đóng tàu · điện gia dụng · pin · bán dẫn · thực phẩm
110+
Ứng dụng AI áp dụng ngay cho hiện trường sản xuất
10+
Giao diện thiết bị (IF) đã kết nối tại hiện trường
1,500+
Đúng nơi cần, đúng chức năng cần. Đó là triết lý thiết kế hệ thống của Wavegram. Từ giao tiếp thiết bị đến AI và UI/UX, chúng tôi tự phát triển tất cả và chịu trách nhiệm đến cùng, từ triển khai đến vận hành.
ECHO AIWaveWorksLINKERLinkerFlowWaveDeskWaveCloud
RxControlsERPMESCRMTEAMSAnalyzeCatalog
ECHO AI
Việc lặp lại, hãy giao cho ECHO AI
Agent hoàn tất việc tìm, sắp xếp tài liệu và viết báo cáo. Dữ liệu sản xuất·thiết bị được mô hình học để dự đoán kết quả tiếp theo.
Những việc định sẵn như báo cáo sản lượng mỗi sáng, kiểm tra tồn kho mỗi tuần, trả lời hạn giao cho đối tác — chỉ cần đặt giờ, ECHO sẽ tự xử lý. Con người chỉ cần xem kết quả và phê duyệt.
Tự động chạy vào giờ định sẵn hằng ngày · hằng tuần
Chọn dữ liệu thiết bị·công đoạn để huấn luyện mô hình dự đoán, đặt chồng giá trị thực tế và dự đoán để kiểm tra độ chính xác. Mô hình tốt được dùng ngay cho điều khiển công thức và bảo trì dự đoán.
Từ chọn dữ liệu đến huấn luyện mô hình trên một màn hình
Kiểm tra độ chính xác qua xu hướng thực đo và dự đoán
Áp dụng ngay mô hình đã kiểm chứng cho AI tại hiện trường
Trước khi quá muộn, hãy cùng Wavegram đổi mới công đoạn.
Sản xuất thực phẩm · Đồ uống
AI điều chỉnh lại công thức cho từng mẻ
Nhiệm vụ
Dù dùng cùng công thức, trạng thái nguyên liệu mỗi mẻ một khác nên chỉ số chất lượng ở bồn cuối dao động. Việc hiệu chỉnh lượng nạp phụ thuộc vào cảm quan của công nhân lành nghề.
Phương pháp
Căn chỉnh theo từng phút bộ đếm nạp nguyên liệu, tốc độ nạp cài đặt·thực tế, lưu lượng nước, nhiệt độ bộ gia nhiệt và tín hiệu tải hạ nguồn, rồi ghép với thông tin lệnh sản xuất·bồn·mặt hàng. Không phải một mô hình cho mỗi dây chuyền mà huấn luyện riêng theo dây chuyền·bồn·mặt hàng, so sánh nhiều mô hình AI theo cùng tiêu chí và chỉ dùng mô hình đạt yêu cầu. Nhập chất lượng mục tiêu, hệ thống tính ra 3 phương án lượng nạp và điều kiện vận hành.
Điểm khác biệt
Giá trị hiệu chỉnh lượng nạp của mẻ tiếp theo hiện trên màn hình công nhân dưới dạng khuyến nghị. Bắt đầu từ khuyến nghị, rồi chuyển sang tự động áp dụng với những phạm vi đã kiểm chứng.
Analyze · LINKER
Sản xuất thực phẩm · Đồ uống
Cảnh báo trước khi thiết bị dừng
Nhiệm vụ
Khi thiết bị cốt lõi dừng không báo trước, cả kế hoạch sản xuất lẫn chất lượng cùng sụp đổ. Bảo trì chỉ bắt đầu sau khi đã hỏng.
Phương pháp
Kết nối cảm biến rung·dòng điện·nhiệt độ và giám sát hai lớp. Từ dữ liệu vận hành bình thường, đặt ngưỡng trên·dưới cho từng cảm biến để bắt ngay rủi ro rõ ràng; AI học mẫu hình bình thường để phát hiện dấu hiệu lệch dần theo thời gian. Tách riêng ngưỡng cảnh báo và nguy hiểm, tinh chỉnh báo nhầm·bỏ sót ngay tại hiện trường.
Điểm khác biệt
Chuyển từ sửa chữa sau hỏng hóc sang bảo trì có kế hoạch dựa trên dấu hiệu. Nhờ dashboard và cảnh báo, người bảo trì hành động trước.
Analyze · LINKER · LinkerFlow
Sản xuất thực phẩm · Đóng gói
Đọc cùng lúc chủng loại sản phẩm và chữ in hạn sử dụng
Nhiệm vụ
Thiết bị đọc dựa trên điều kiện bỏ sót lỗi in nhòe·méo, và mỗi lần đổi chủng loại phải cài lại điều kiện kiểm tra.
Phương pháp
Mô hình phân loại nhận diện chủng loại sản phẩm đóng gói, AI đọc ký tự hạn sử dụng. Chủng loại mới không cần sửa điều kiện, chỉ bổ sung ảnh để huấn luyện lại.
Điểm khác biệt
Cùng một camera phát hiện cả lẫn hàng và lỗi in. Không dừng dây chuyền khi đổi chủng loại.
AI VISION
Sản phẩm
Chỉ chọn sản phẩm cần để bắt đầu
Từ AI đến hệ thống nghiệp vụ, dữ liệu thiết bị và hỗ trợ từ xa. Bắt đầu với một sản phẩm, mở rộng với cùng tài khoản.
