企業(yè)在制造過程中普遍面臨著交付時間緊、定制要求高、工藝路徑長、設備工裝多樣、制造異常頻發(fā)等諸多挑戰(zhàn)，加之由于生產(chǎn)過程不夠透明、資源配給不夠合理，企業(yè)在生產(chǎn)過程中的能效浪費嚴重，BITO基于AI的整體智能決策解決方案（BAPS）已上線，讓我們一起來了解下吧！

基于AI的整體智能決策解決方案

基于AI的整體智能決策解決方案BAPS，能在有限產(chǎn)能條件下對生產(chǎn)資料進行最優(yōu)化安排，在實時響應各類制造異常的同時，進一步計算輸出當前條件下的最優(yōu)解算，幫助企業(yè)提升制造管控和決策能力，實現(xiàn)敏捷制造和柔性制造。

滿足各場景需求實現(xiàn)工廠制造資源整體優(yōu)化排產(chǎn) BAPS利用BITO數(shù)字化中臺，構(gòu)建企業(yè)“人機料法環(huán)”標準化數(shù)理模型，通過圖形化參數(shù)配置來適配不同制造業(yè)場景需求。 系統(tǒng)應用深度搜索人工智能計算引擎，實現(xiàn)工廠制造資源整體優(yōu)化排產(chǎn)，即使面對復雜生產(chǎn)過程、大量訂單、多約束條件和海量數(shù)據(jù)下，依舊可以進行高速的最優(yōu)解算。

同時，BAPS能夠?qū)崟r響應生產(chǎn)異常波動、關鍵設備突發(fā)故障、訂單變更等狀況，動態(tài)優(yōu)化調(diào)整，及時應對，最大限度發(fā)揮關鍵機組設備的生產(chǎn)能力。 BAPS解決了傳統(tǒng)計劃系統(tǒng)響應速度慢、無法應對變化；系統(tǒng)柔性差、無法適應各類場景需求；交互性差、無法接受人工輸入等難點；該系統(tǒng)還可以直連生產(chǎn)設備與管理人員，實現(xiàn)以智能決策為前提下的自動化，進一步放大自動化的價值。 BAPS采用“產(chǎn)品+定制”策略，在成熟產(chǎn)品基礎上，針對不同行業(yè)、不同企業(yè)在不同業(yè)務背景下的具體需求和痛點進行定制化配置開發(fā)。

通過標準化產(chǎn)品，引入行業(yè)最佳實踐，降低實施成本和風險。同時，通過對需求的差異化分析，量身定制應對方案，垂直解決企業(yè)實際問題。

極致算力 支持全流程開放

BAPS由于其卓越的運算能力，對硬件平臺有較低依賴。同時，系統(tǒng)具備廣泛的適配性，實施過程中可根據(jù)不同客戶對象的不同需求進行選擇適配。 既可應用于傳統(tǒng)的物理服務器或虛擬集群，也可配置于企業(yè)私有云或公有云。系統(tǒng)幾乎適配包括Windows、Linux及MySQL、SQLServer、Oracle、DB2等所有主流操作系統(tǒng)及軟件。 BAPS利用其標準化通訊中間件BCI打通與ERP、MES、WMS等周邊系統(tǒng)接口通訊，實現(xiàn)“資源-約束-任務”的橫向貫通以及“決策-調(diào)度-執(zhí)行”的縱向集成，構(gòu)建網(wǎng)格化制造管控體系，最大限度提升信息化整體效益。 BAPS利用其扁平化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和優(yōu)異的適配能力，通過與IOT平臺整合，實時獲取設備執(zhí)行狀態(tài)及運行參數(shù)，并通過數(shù)字中臺匯聚處理，輸出各類監(jiān)控和分析所需的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在實現(xiàn)計劃執(zhí)行閉環(huán)管控的同時，提供如物流跟蹤、設備監(jiān)控等跨界增值服務。 七大核心優(yōu)勢讓AI無處不在 BAPS和傳統(tǒng)排產(chǎn)軟件的不同，在于其對不同制造工廠復雜業(yè)務邏輯、約束條件的純數(shù)學抽象，通過深度優(yōu)化的數(shù)據(jù)中臺進行數(shù)字化孿生，利用深度搜索算法進行資源排程。通過扁平化技術架構(gòu)貫通決策與執(zhí)行，建立高效的執(zhí)行反饋機制，利用AI技術對大樣本執(zhí)行結(jié)果機器學習，加速推進系統(tǒng)自身迭代優(yōu)化。

優(yōu)勢一：

突破傳統(tǒng)“APS-MES-Automation”的多層級架構(gòu)，將任務結(jié)果直接下發(fā)自動化設備執(zhí)行，在扁平化結(jié)構(gòu)基礎上，構(gòu)建“決策-執(zhí)行”的垂直管控模式，并建立計劃執(zhí)行負反饋機制，利用感知技術和IOT平臺直接獲取計劃執(zhí)行結(jié)果，為排產(chǎn)策略的快速評估優(yōu)化提供足夠的樣本基礎。

優(yōu)勢二：

具有典型的“抽屜式”應用特點，各應用模塊可以根據(jù)不同客戶的需求進行靈活組合與適配。

優(yōu)勢三：

通過構(gòu)建AI數(shù)字中臺圖形界面，輔助用戶在行業(yè)經(jīng)驗及最佳實踐基礎上進行自主建模，構(gòu)建工廠制造基準體系。

優(yōu)勢四：

基于AI的深度搜索算法，形成復雜多因素條件下的澎湃算力，可以應對各類大樣本數(shù)據(jù)及各類復雜約束關系，并且可以快速輸出。

優(yōu)勢五：

能實時監(jiān)控計劃執(zhí)行，快速響應各類異常。在遇到緊急插單、設備故障等突發(fā)狀況時，可以利用局部再規(guī)劃技術，在最小影響生產(chǎn)計劃前提下及時應對突發(fā)需求，快速給出最優(yōu)解決方案。

優(yōu)勢六：

提供多策略試排、多版本比對，利用圖形化展示手段，對訂單交付、物料供需、設備產(chǎn)能進行排產(chǎn)預測，及時進行管控干預，變事后、事中管理為事前管理。

優(yōu)勢七：

BAPS可以利用其強大的數(shù)字中臺對企業(yè)智能制造賦能，為制造企業(yè)提供包括業(yè)務咨詢、流程重構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)字孿生在內(nèi)的各類咨詢服務，利用數(shù)字化平臺優(yōu)勢，打通各制造環(huán)節(jié)，整合各信息資源，規(guī)范各業(yè)務流程，為精細化管理、精益制造構(gòu)建扎實的底層建筑。

“AI+BAPS”， 數(shù)字孿生新探索

隨著市場供需結(jié)構(gòu)的深刻變化和人工智能技術的飛速發(fā)展，各類制造企業(yè)都面臨著轉(zhuǎn)型升級的挑戰(zhàn)，如何提升制造效益，如何快速準確決策是每個制造型企業(yè)需要面對和回答的問題。

BAPS正是基于當前制造業(yè)面臨的核心優(yōu)化訴求，以普及智能制造為目標，提供的整體智能決策解決方案，并具備和企業(yè)其他經(jīng)營管控系統(tǒng)柔性集成的能力，產(chǎn)品適配于金屬加工、裝備制造、汽車、航空、電子、半導體等各個行業(yè)領域。

想要了解更多信息，11月3-6日在上海新國際展覽中心CeMAT ASIA 2020亞洲物流展N1-C2 BITO展臺，BITO將攜多款物流領域系統(tǒng)解決方案及技術成果亮相此次盛會。此外，11月4日，在由中國移動機器人（AGV）產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦、未來機器人獨家冠名的“未來機器人·第三屆中國移動機器人（AGV-AMR）產(chǎn)業(yè)發(fā)展暨智能物流集成商大會”上，BITO賓通智能CTO任中強將為我們帶來“智能規(guī)劃技術助力移動機器人智能化”主題演講，敬請期待！

責任編輯：xj

原文標題：BITO發(fā)布基于AI的整體智能決策解決方案

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