通過本文檔，您可以了解工業大腦開放平臺的應用場景，作為您初次使用工業大腦產品的參考。
工業大腦的使用場景如下圖所示。
良率提升
您可以使用工業大腦平臺，提升生產良品率，具體應用場景如下。
光伏行業：企業借助工業大腦的人工智能技術提升光伏電池片生產A品率。公司首先把從車間實時采集到的上千個生產參數傳入工業大腦，通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與生產質量最相關的30個關鍵參數，并搭建參數曲線模型，在生產過程中實時監測和調控變量，最終將最優參數在大規模生產中精準落地，提升生產A品率7% ，創造數千萬元利潤。
質檢效率提升
您可以使用工業大腦平臺，高效低成本地完成圖像質檢，提高生產質量，具體應用場景如下。
電池片生產行業：企業在生產電池片過程中都是通過肉眼做產品質檢，成本高、效率低。如今，企業使用AI圖像技術，將帶有產品缺陷的5萬多張圖片上傳到云計算平臺，通過深度學習與圖像處理技術進行算法訓練。優化的AI算法，其識別準確度可達到95%以上，碎片率（瑕疵品）下降50%。不僅如此，從圖像拍攝到數據接收、處理，然后到數據上傳MES系統做缺陷判定，再到最后MES系統下達指令給機械手臂抓取缺陷產品， 整個流程耗時不到一秒，僅為原先的一半，且檢測過程無需人工參與。
測試效率提升
您可以使用工業大腦平臺，提升產品檢測效率，具體應用場景如下。
通信行業：產品調試一直是通信生產過程中的瓶頸工序。調測成本占總生產成本比重高達30-40%，單個產品平均耗時超過1個小時。企業通過云端匯總、打通生產關鍵環節數據，以測試/檢測數據為主體，使用算法模型進行制程能力的綜合分析、評估、優化。最終，檢測指標項從平均300個點位降到200個，產品整體調試效率優化35%。
能耗優化
您可以使用工業大腦平臺，對產業能耗進行優化，降低生產消耗量，具體應用場景如下。
化纖行業：化纖屬于高耗能行業，公司每年煤炭消耗達幾億元人民幣。公司以提升燃煤發電效率作為突破口，使用噴煤到產出蒸汽整個流程中采集到的數據，基于工業大腦構建算法優化模型，準確實時預測蒸汽量，并向燃煤工程師推薦最優燃煤工藝參數指導實際生產，進而降低總體燃煤消耗。最終，燃煤效率提升2.6%，這意味著一家工廠一年可節省上千萬元的燃煤成本。
設備維護成本降低
您可以使用工業大腦平臺，預測設備故障并進行維護，具體應用場景如下。
設備行業：企業使用物聯網與算法模型技術提前預測風機故障。通過溫度傳感器對整個風機的溫度測點進行實時監控，并對海量溫度數據進行深度學習，構建風機故障檢測與感知預測模型，最終做到提前1-2周識別風機微小故障并預警，單臺風機單次重大事件維護成本大大降低。
生產工藝優化
您可以使用工業大腦平臺，進行生產工藝的優化，提升產品合格率，具體應用場景如下。
橡膠行業：作為一種天然植物，橡膠并不能像工業化流水線的出品一樣標準，不同原產地、不同批次等因素，都可能帶來指標的波動。工業大腦對橡膠的各類數據進行深度運算和分析，并給出最優方案。例如，哪幾個產地的原料組合在一起質量較好，某個工藝處理環節該用怎樣的參數可以使混煉膠的性能更穩定。通過云計算，企業的混煉膠平均合格率提高3到5個百分點，達到國際水平。