زیرساخت هوش مصنوعی

زیرساخت و طراحی فنی

زیرساخت محاسباتی هوش مصنوعی

پلتفرم folad.ai با تلفیق تخصص عمیق در صنعت فولاد و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته‌ای همچون بینایی ماشین، سنسورهای صنعتی و هوش مصنوعی، راهکارهایی نوآورانه برای کنترل کیفیت، کاهش توقف‌های تولید، افزایش بهره‌وری و پیشبرد تحول دیجیتال ارائه می‌دهد. این راهکارها نه‌تنها امکان شناسایی دقیق مشکلات را فراهم می‌کنند، بلکه فرآیند تصمیم‌گیری را سریع‌تر و کارآمدتر می‌سازند. زیرساخت یکپارچه این پلتفرم، از ثبت و تحلیل تصویر تا تولید دستورالعمل‌های عملیاتی، سازمان‌ها را برای رقابت در سطح جهانی آماده می‌کند. چنین رویکردی مسیر تولید پایدار، اقتصادی و پیشرو در بازار فولاد را هموار می‌سازد و هم‌زمان داده، فناوری و تجربه صنعتی را برای خلق نسل جدید فولاد هوشمند به هم پیوند می‌دهد.

آنچه خدمات ما را متمایز می‌کند:
طراحی صنعتی بومی‌شده برای خط تولید فولاد
سفارشی‌سازی متناسب با نیاز هر کارخانه
ترکیب هوش انسانی و مصنوعی
یکپارچگی کامل با سیستم‌های فعلی (PLC, MES, ERP)
پایداری، امنیت و توسعه‌پذیری صنعتی

مجموعه‌ای از راهکارهای نوین برای بهبود کارایی و کیفیت:

کنترل کیفیت سطحی مدرن

شناسایی عیوب سطحی به‌صورت بلادرنگ، با استفاده از بینایی ماشین و پردازش مبتنی بر GPU

ردیابی تصویری محصولات

اطمینان از تولید بدون خطا با کمک دوربین‌های هوشمند

تحلیل و کنترل عیوب

تحلیل دقیق داده‌های تولید با کیفیت پایدار و قابل اعتماد

نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات

پیشگیری از خرابی و توقف خطوط تولید با تحلیل ارتعاشات، دما و رفتار ماشین‌آلات

بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد اولیه

کاهش هزینه‌ها و ارتقاء بهره‌وری با الگوریتم‌های تحلیل پیشرفته

داشبوردهای تحلیلی بلادرنگ

تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر با داشبوردهای گرافیکی

کنترل کیفیت سطحی

کنترل کیفیت سطحی در صنایع سنگین، به‌ویژه در فولاد و فلزات، اهمیت فوق‌العاده‌ای دارد؛ چرا که کوچک‌ترین عیب سطحی مانند خراش، ترک، لبه‌دارشدگی یا آلودگی می‌تواند بر دوام، ایمنی و ارزش محصول نهایی تأثیر بگذارد. روش‌های سنتی مبتنی بر بازبینی انسانی، مستعد خطا و وابسته به شرایط محیطی هستند. با ظهور فناوری بینایی ماشین (Machine Vision)، این کنترل به شیوه‌ای خودکار، بسیار سریع‌تر و با دقت بسیار بالاتر انجام می‌شود. در این روش، دوربین‌های صنعتی با وضوح بالا ، به‌صورت لحظه‌ای از سطح محصولات تصویر می‌گیرند و این داده‌ها وارد سیستم‌های پردازش تصویر می‌شود.

این فناوری با پردازش موازی و پرسرعت روی GPU قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و تحلیل تصویر، که بر روی پردازنده‌های گرافیکی اجرا می‌شوند، می‌توانند در چند میلی‌ثانیه الگوها و عیوب سطحی را تشخیص دهند. استفاده از GPU به سیستم امکان می‌دهد صدها یا هزاران تصویر را به‌طور همزمان و لایه‌لایه بررسی کند، بنابراین عیوب ریز و نامحسوس را شناسایی کند و حتی تفاوت‌های غیرقابل تشخیص برای انسان را به‌درستی طبقه‌بندی و لیبل‌گذاری نماید. این تحلیل‌ها اغلب در یک بستر ابری یا Edge Server صنعتی پیاده‌سازی می‌شود تا هم مقیاس‌پذیری بالا و هم تاخیر حداقلی تضمین شود.
سیستم‌های کنترل کیفیت سطحی مبتنی بر بینایی ماشین و GPU نه تنها سرعت و دقت بازرسی را چند برابر می‌کنند، بلکه امکان جمع‌آوری داده‌های ارزشمند برای تحلیل روندهای تولید، نمایش لحظه‌ای نتایج روی داشبورد مدیریتی و ایجاد حلقه فیدبک هوشمند برای اصلاح آنی فرآیند را فراهم می‌سازند. این راهکارها باعث کاهش ضایعات، افزایش بهره‌وری، و رقابتی‌تر شدن صنایع در بازارهای بین‌المللی می‌شوند. توسعهٔ چنین سیستم‌هایی در فولاد و صنایع فلزات سنگین، جزو ارکان تحول دیجیتال و رکن اصلی پیاده‌سازی صنعت به‌شمار می‌رود.
• کاربرد و اجرا: بررسی اتوماتیک رول‌های فولادی برای شناسایی عیوب سطحی مثل ترک، حباب، خال لکه، پوسته‌شدگی و …
از طریق دوربین‌های صنعتی تصاویر لحظه‌ای ثبت می‌شود. GPUها با شبکه‌ عصبی (CNN, YOLO و …) تصاویر را آنالیز می‌کنند، خروجی بلافاصله به اپراتور نمایش داده یا در خط تولید تصمیم براساس نیاز صورت می‌گیرد.
• خروجی: کیفیت بالاتر، کاهش ضایعات و حذف بازرسی انسانی

پیش‌بینی توقف و خرابی تجهیزات

پیش‌بینی توقف و خرابی تجهیزات ( Predictive Maintenance ) رویکردی پیشرفته در نگهداری تجهیزات صنعتی است که با تحلیل داده‌های واقعی جمع‌آوری‌شده از سنسورها و سیستم‌های پایش تجهیزات، امکان شناسایی علائم اولیه خرابی، تحلیل روند فرسایش و پیش‌بینی زمان احتمالی توقف یا نیاز به سرویس را فراهم می‌کند. در خطوط تولید فولاد، سنسورهای متنوعی مثل ارتعاش‌سنج‌ها، دماسنج‌ها، سنسور فشار و آنالیز صوتی به‌صورت دائم داده‌های عملیاتی تجهیزات کلیدی (مانند نورد، موتورها، پمپ‌ها و گیربکس‌ها) را ثبت می‌کنند. این داده‌ها به سرورهای مرکزی ارسال شده و در بستر زیرساخت‌های صنعتی folad.ai ذخیره و آماده‌سازی می‌شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (ML/DL) بر پایه تحلیل داده‌های زمان‌مند (Time Series Analysis)، شناسایی الگوهای غیرعادی، کشف کوچک‌ترین تغییرات در رفتار ماشین‌آلات و پیش‌بینی احتمال و زمان وقوع خرابی را انجام می‌دهند. برای پردازش در حجم انبوه و سرعت بالا، این مدل‌ها روی سرورهای صنعتی مجهز به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرتمند پیاده‌سازی می‌شوند تا بتوانند داده‌ها را به‌صورت لحظه ای و با دقت زیاد پردازش و الگوهای پیچیده را در زمان کوتاه استنتاج کنند. GPUها، با قابلیت پردازش موازی و حجم بالا، مزیت اساسی در آموزش سریع مدل‌ها و پیاده‌سازی پایدار الگوریتم‌ها فراهم آورده‌اند ، به ویژه در زمان‌هایی که شبکه‌های عصبی عمیق یا مدل‌های هیبریدی چندلایه استفاده می‌شود.
نتیجه‌ی اجرای Predictive Maintenance مبتنی بر ML و GPU، کاهش چشمگیر توقفات اضطراری و غیرمنتظره‌ی خطوط تولید، افزایش بهره‌وری و ایمنی، کاهش هزینه‌های نگهداری و افزایش عمر تجهیزات حیاتی است. این سیستم به‌صورت لحظه‌ای هشدارهایی را صادر می‌کند و امکان برنامه‌ریزی دقیق تعمیرات، تخصیص بهینه منابع و تصمیم‌گیری بر مبنای داده را برای تیم‌های بهره‌برداری و مدیریت به همراه دارد. لذا پیاده‌سازی زیرساخت یادگیری ماشین و GPU در folad.ai، بستر تحول دیجیتال و هوشمندسازی نگهداری در صنعت فولاد را فراهم می‌سازد و صنایع را به استانداردهای Industry 4.0 نزدیک‌تر می‌کند.
• کاربرد و اجرا: پیش‌بینی زمان احتمالی خرابی ماشین‌آلات (کوره‌ها، رولرها، موتورها، پمپ‌ها) داده‌های سنسورهای لرزش، دما، صدا، ولتاژ و … جمع‌آوری می‌شود ، مدل‌های ML روی GPU ، به صورت لحظه‌ای سلامت دستگاه را تخمین و هشدار پیشگیرانه ارسال می‌کنند.
• خروجی: کاهش توقف ناگهانی، بهبود برنامه‌ریزی تعمیرات و کاهش هزینه‌ها

بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد

بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد یکی از اولویت‌های استراتژیک برای صنایع فولادی است تا بتوانند در رقابت جهانی باقی بمانند و هزینه‌های تولید، آلایندگی محیط زیست و هدررفت منابع را به حداقل برسانند. در خطوط تولید فولاد، مصرف انرژی (برق، گاز، آب) و مواد اولیه (سنگ آهن، قراضه، آلیاژها) مستقیماً بر قیمت تمام‌شده و کیفیت محصول نهایی تأثیرگذار است. با استقرار شبکه‌ای از سنسورهای مرتبط با دمای کوره‌ها، فشار، دبی سیالات، میزان مصرف مواد و برق، داده‌های عملیاتی مستمر در نقاط کلیدی خط تولید جمع‌آوری می‌شود و به زیرساخت‌های داده‌ای ارسال می‌گردد.

شبکه‌ای از مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته داده روی این داده‌های عظیم، به کمک سرورهای صنعتی مجهز به کارت‌های GPU قدرتمند ، الگوهای مصرف غیرعادی، افت بازدهی، نقاط هدررفت انرژی و مواد، و رفتارهای غیربهینه تجهیزات و فرآیندها را شناسایی می‌کنند. برای مثال، مدل‌های یادگیری عمیق قادرند با پایش هم‌زمان دمای هر ناحیه‌ی کوره، میزان تزریق اکسیژن، سرعت حرکت نوار نقاله‌ها و درصد آلیاژهای مصرفی، بهترین سناریوهای عملکرد و تنظیمات پارامترها را ارائه دهند. همچنین با بهره‌گیری از “Digital Twin” و شبیه‌سازی هوشمند فرآیند، می‌توان مسیرهای جایگزین، تنظیمات بهینه و حتی پیشنهادهایی برای راندمان بالاتر را به اپراتورها ارائه نمود و در صورت نیاز، اصلاحات را به‌طور خودکار به سیستم کنترل ارسال کرد.
نتیجه‌ی پیاده‌سازی سیستم‌های بهینه‌سازی انرژی و مواد بر پایه هوش مصنوعی و GPU، کاهش محسوس مصرف انرژی و مواد اولیه، حفظ و ارتقای کیفیت محصول، کاهش ضایعات، کاهش آلایندگی، بهره‌برداری پایدار و ایجاد مزیت رقابتی در مقیاس صنعتی است. این فناوری‌ها ابزارهای تحلیلی، داشبوردهای مدیریتی آنی و گزارش‌های دقیق برای تصمیم‌گیران و مدیران فراهم می‌آورند و بستر لازم برای حرکت به سمت تولید سبز، هوشمندسازی کامل و تحقق استانداردهای Industry 4.0 را در فولاد.ای‌آی و سایر صنایع مادر مهیا می‌سازند.
• کاربرد و اجرا : تحلیل مصرف انرژی کوره‌ها، خطوط گاز و برق برای کاهش هزینه و آلودگی سیستم پردازش موازی ، داده ها را جمع‌آوری و با مدل‌های ریاضی روی GPUها بهینه‌سازی الگوی مصرف را پیشنهاد می‌دهد.
• خروجی: صرفه‌جویی بزرگ انرژی، مدیریت مصرف پیک

اتوماسیون تصویری و شناسایی خودکار محصول

اتوماسیون تصویری و شناسایی خودکار محصول فناوری‌ای است که از قدرت بینایی ماشین و الگوریتم‌های هوشمند برای شناسایی، ردیابی و طبقه‌بندی محصولات در خطوط تولید فولاد بهره می‌گیرد. در این سیستم، دوربین‌های صنعتی با قدرت تفکیک و نرخ فریم بسیار بالا در موقعیت‌های مختلف خط تولید نصب می‌شوند و به‌صورت لحظه‌ای از محصولات عبوری (اعم از شمش، بیلت، اسلب، ورق، کویل و غیره) تصاویر واضح تهیه می‌کنند. این تصاویر به سرورهای مرکزی ارسال می‌شوند تا فرآیند شناسایی آغاز گردد.

در مرحله بعد، الگوریتم‌های پیشرفته پردازش تصویر و یادگیری ماشین (ML/DL) با بهره‌گیری از قدرت GPUهای صنعتی ، تصویر هر قطعه را از نظر مشخصات ظاهری، ابعاد، بارکد/دیتامارک، سطح مقطع و حتی عیوب ظاهری تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. مدل‌های شبکه عصبی آموزش‌دیده، محصولات را به‌طور خودکار از هم تمایز داده، به هر محصول شناسه یکتا تعلق می‌دهند و اطلاعات را در سامانه‌های مدیریت تولید و لجستیک ثبت می‌نمایند. حتی در شرایط نوری ضعیف یا آلوده به گردوغبار، نورپردازی هوشمند و فیلترینگ تصویر تضمین می‌کند که شناسایی بدون خطا انجام شود.
اجرای اتوماسیون تصویری و شناسایی خودکار محصول، نه‌تنها حذف کامل وابستگی به اپراتور انسانی و جلوگیری از خطا و تاخیرهای ثبت دستی را به همراه دارد، بلکه امکان ردیابی محصولات از ابتدای خط تا تحویل نهایی، بهبود مدیریت موجودی، افزایش سرعت ارسال و صحت مستندسازی محصولات را فراهم می‌کند. در محیط هوشمند folad.ai، داده‌های شناسایی تصویری با سایر داده‌ها تلفیق شده و پایه‌ای قدرتمند برای مدیریت یکپارچه زنجیره تامین، ردیابی کیفیت، و بهینه‌سازی فرایندهای لجستیکی و فروش به وجود می‌آورد.
• کاربرد و اجرا : شناسایی خودکار نوع محصول، کد، شماره Heat یا شماره شناسایی بدون نیاز به بارکدخوان انسانی دوربین‌های OCR یا OCR مبتنی بر شبکه عصبی روی GPUها، شناسایی شماره‌های حک شده روی اسلب یا رول را در کسری از ثانیه انجام می‌دهند.
• خروجی: پیگیری شفاف محصول، کاهش خطا، سرعت بالاتر در انبارداری

تحلیل عیوب متالورژیکی و کنترل خواص مکانیکی

تحلیل عیوب متالورژیکی و کنترل خواص مکانیکی از مباحث کلیدی در صنایع فولاد است، زیرا کیفیت نهایی محصول، ایمنی و دوام آن، مستقیماً به ساختار ریزساختاری و خواص مکانیکی بستگی دارد. عیوب متالورژیکی شامل انواع ترک‌های ریز، حباب‌های گاز، جدایش عناصر، ناهمگنی‌های شیمیایی، ترک‌های انجمادی که ممکن است طی فرایندهای ذوب، ریخته‌گری و نورد ایجاد شوند. برای شناسایی این عیوب، داده‌هایی از منابع مختلف از جمله دوربین‌های میکروسکوپی، سنسورهای X-ray، و تحلیل‌های التراسونیک جمع‌آوری و ثبت می‌گردد.

در مرحله بعد، مدل‌های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین و تحلیل تصویر با بهره‌گیری از GPUهای پرسرعت، داده‌های تصویری و عددی را پردازش و انواع عیوب متالورژیکی را با دقت بالا طبقه‌بندی و حتی منبع ایجاد عیب را ردیابی می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادرند نشانه‌های میکروسکوپی یا حتی الگوهای غیرخطی در سیگنال‌های غیرمستقیم سنسورها را شناسایی کرده و به واحد کنترل گزارش دهند. علاوه بر این، این سیستم‌ها قابلیت برقراری ارتباط با خطوط تولید و تغییر خودکار فرایند (تنظیم نرخ سردسازی، اضافه یا حذف عناصر آلیاژی و کنترل دمای منطقه‌ای کوره) برای کاهش یا اصلاح عیوب را دارند.
کنترل خواص مکانیکی نظیر استحکام، سختی و شکل‌پذیری نیز به‌کمک داده‌کاوی پیشرفته و مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر ML انجام می‌شود. با تحلیل داده‌های تولید، نتایج تست‌های مخرب و غیر مخرب (تست کشش، ضربه و سختی‌سنجی)، شرایط بهینه تولید برای رسیدن به خواص مکانیکی مطلوب استخراج و به خطوط تولید توصیه یا حتی به‌صورت خودکار اعمال می‌شود. نتیجه این سیستم جامع در بسترهایی مانند folad.ai، کاهش عیوب بحرانی، تثبیت کیفیت، افزایش ایمنی محصول، کاهش هزینه‌های ضایعات و ایجاد اعتماد در زنجیره تأمین فولاد است؛ همچنین بستری لازم برای تحقق تولید هوشمند و رقابت‌پذیر در مقیاس بین‌المللی را به وجود می‌آورد.
• کاربرد و اجرا : تحلیل داده‌های میکروسکوپی، ترکیب شیمیایی یا آزمایشگاهی با تصاویر توسط شبکه‌های عمیق تصاویر میکروسکوپ متالورژی یا نتایج تست به مدل‌های DL داده می‌شود تا عیوب داخلی یا ساختار نامناسب تشخیص داده‌شود.
• خروجی: افزایش کیفیت محصول، تشخیص سریع ایرادات پنهان در ساختار

داشبورد تحلیلی بلادرنگ

داشبوردهای تحلیلی بلادرنگ براساس تصمیم‌سازی دیجیتال در صنعت فولاد عمل می‌کنند و امکان مشاهده، پایش و تحلیل داده‌های عملیاتی خطوط تولید را به‌صورت لحظه ای برای مدیران، اپراتورها و تیم‌های فنی فراهم می‌آورند. این داشبوردها معمولاً از طریق دریافت داده‌های لحظه‌ای از سنسورها، دوربین‌ها، PLCها و سایر سامانه‌های اتوماسیون، یک نمای کلی از کل وضعیت کارخانه ایجاد می‌کنند. داده‌های مربوط به کیفیت سطح، دمای کوره‌ها، عملکرد ماشین‌آلات، انرژی مصرفی، خرابی تجهیزات و موجودی انبار همگی به صورت همزمان جمع‌آوری و بر روی داشبورد یکپارچه نمایش داده می‌شوند.

در بسترهایی مانند folad.ai، این داشبوردها به کمک تکنولوژی‌های پیشرفته تحلیل داده و موتورهای ML/DL اجرا می‌شوند و با بهره‌گیری از GPUهای قدرتمند ، امکان پردازش و مصورسازی سریع حجم عظیم داده‌های صنعتی را ایجاد می‌کنند. مهم‌ترین ویژگی این داشبوردها، ارائه شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)، هشدارهای هوشمند، تحلیل پیش‌بینانه خرابی‌ها یا افت کیفیت، و قابلیت Drill-Down است؛ به‌طوری که کاربر می‌تواند از یک دیدگاه کلان به جزئی‌ترین رویداد یا آمار برود و تصمیم اصلاحی را فوری اتخاذ کند. همچنین این داشبوردها اغلب دارای ظاهری مدرن، قابلیت شخصی‌سازی برای نقش‌های مختلف، و نمایش داده‌های چندمنظوره (مانند ترندها، نمودارهای حرارتی، نقشه‌های خطا و شاخص‌های بهینه‌سازی انرژی) هستند.
کاربرد داشبوردهای تحلیلی بلادرنگ در صنعت فولاد، فراتر از مانیتورینگ سنتی، بستری جهت هوشمندسازی کامل فرآیندها است. این سامانه‌ها قابلیت اتصال به موبایل، تبلت و سیستم‌های اعلان خودکار را دارند و نه تنها سرعت تصمیم‌گیری و واکنش را بالا می‌برند، بلکه شفافیت سازمانی و کاهش خطاهای انسانی را تضمین می‌کنند. داشبوردهای folad.ai با تجمیع داده‌های تولید، کیفیت، انرژی، لجستیک و حتی منابع انسانی، قلب تحول دیجیتال فولاد محسوب می‌شوند و توان رقابتی، بهره‌وری و قابلیت اطمینان بنگاه‌های صنعتی را به سطحی نوین ارتقا می‌دهند.
• کاربرد و اجرا : جمع‌آوری ، پردازش و نمایش داده‌های عظیم کارخانه به صورت لحظه ای ، با پردازش روی GPU و نمایش گرافیکی ویژه
• نتیجه: تصمیم‌گیری سریع با ابزارهای گرافیکی و نمودارهای پیشرفته

شبیه‌سازی فرآیند و دیجیتال تویین

شبیه‌سازی فرآیند (Process Simulation)، به معنای مدل‌سازی کامل مسیر تولید و رفتار تجهیزات، مواد و انرژی در محیطی کاملاً مجازی است. در صنعت فولاد، این شبیه‌سازی‌ها با استفاده از داده‌های واقعی جمع‌آوری‌شده از سنسورها، دوربین‌ها و سامانه‌های اتوماسیون، امکان مشاهده و پیش‌بینی اثر تغییرات مختلف (دمای کوره، سرعت نورد، ترکیب آلیاژها و تنظیمات ماشین‌آلات) را فراهم می‌سازد. خروجی شبیه‌سازی‌ها، ابزار بی‌نظیری برای تحلیل بهبود بهره‌وری، کاهش مصرف انرژی، جلوگیری از ضایعات و تصمیم‌گیری مهندسیِ مبتنی بر داده است.

دیجیتال تویین (Digital Twin)، گام فراتر از شبیه‌سازی ساده بوده و نماینده‌ی دیجیتالِ زنده، تعاملی و همیشه‌به‌روز یک تجهیز، خط تولید، یا کل کارخانه در دنیای مجازی است. دیجیتال تویین در بسترهایی مانند folad.ai، کلیه داده‌های زمان‌واقعی (Real-Time) جمع‌آوری‌شده از تجهیزات و سنسورهای خط تولید را به یک مدل مجازی متصل می‌کند، به‌گونه‌ای که هر تغییری در وضعیت فیزیکی به‌سرعت در تویین منعکس می‌شود. این سامانه نه‌تنها برای پایش هوشمند و پیش‌بینی عیوب، بلکه برای انجام تنظیمات بهینه‌سازی فرایند، آموزش اپراتور، تست سناریوهای تعمیر و نگهداری، و حتی پیش‌بینی عمر باقی‌مانده تجهیز (Remaining Useful Life) کاربرد دارد.
مزیت کلیدی استفاده از شبیه‌سازی فرآیند و دیجیتال تویین در صنعت فولاد هم‌افزایی داده‌های واقعی، هوش مصنوعی و مدل‌سازی ریاضی است که باعث افزایش بهره‌وری، کاهش ریسک تصمیمات، بهبود کیفیت و کاهش هزینه‌ها می‌شود. ترکیب این دو ابزار در پلتفرم‌هایی مانند folad.ai، مدیران و مهندسان را قادر می‌سازد تا قبل از اعمال هرگونه تغییر، تاثیر آن را بر کل زنجیره تولید مشاهده کنند، به‌صورت هوشمند سناریوهای بهینه را انتخاب کنند و به سمت تحقق کامل و کارخانه هوشمند حرکت کنند.
• کاربرد و اجرا : ساخت مدل دیجیتال خط تولید یا کوره در محیط مجازی برای کنترل، پایش، تست سناریوها
• استفاده از GPU: پردازش سنگین شبیه‌سازی فرآیند فولاد روی GPUها
• خروجی: جلوگیری از خطا، پیش‌بینی شرایط عملیاتی آینده با کمترین هزینه

با سخت‌افزار تخصصی ما، کارخانه خود را به سطح بعدی هوشمندی برسانید.

شروع تحول هوشمند