专注新能源电池生产单环节 AI 优化，提供轻量化、快速落地的解决方案
基于电池化成 / 分容环节的电压、温度、工艺参数，用 AI 算法优化参数组合，找到最优的工艺参数配置，降低能耗成本。
客户历史生产数据（电压曲线、温度变化、工艺参数设置等），无需额外硬件投入。
优化后的工艺参数方案，可直接应用于生产过程，实现能耗降低。
确认客户产线规模（如 "月产 10 万颗电芯"）、现有能耗数据，评估优化潜力。
通过轻量化接口对接客户 MES 系统，获取历史数据（无需改造产线）。
部署基础算法模型，输出优化参数，实时监测能耗变化。
按 "单电芯能耗降低 5%" 等指标验收，达标后签订长期合作。
按 1 条产线月产 10 万颗电芯，每颗电芯能耗降 5%，月省电费 / 能耗成本 3-8 万元。
无需停机改造，不影响现有生产节奏，试点期即可见收益。
能耗优化试点合作方，通过 AI 算法优化化成环节参数，实现月能耗从 12 万降至 9.8 万，1 个月降低 18%。
采集涂布机 / 卷绕机等设备的振动、温度、运行时长数据，用 AI 模型分析设备运行状态，预测潜在故障风险，实现预测性维护。
客户无设备替换成本，仅需加装低成本传感器（单套 500-1000 元），或对接现有数据采集模块。
确认客户核心设备型号、现有数据采集能力（有无传感器 / 数据接口）。
对接客户技术部门，完成传感器部署，或对接设备原有数据模块。
模型训练 + 故障预警测试，记录停机减少情况。
非计划停机次数减少 50% 以上，设备故障预警准确率≥85%。
电芯制造工厂设备停机 1 小时损失数万元，试点后每月减少停机 3-5 次，月减损失 10-20 万。
提前维护避免过载损耗，设备使用寿命延长 10%-15%，降低设备更新成本。
设备预测性维护试点合作方，通过部署振动传感器和 AI 模型，实现卷绕机停机次数从每月 4 次减至 1 次，减少 75%。
基于极片厚度、面密度、电解液注入量等生产数据，用 AI 模型提前预测电芯容量 / 循环寿命，筛选潜在不良品，减少人工检测成本。
客户历史生产 + 检测数据，基础模型基于 Kaggle 公开电池数据集训练。
获取客户近 3 个月生产数据（极片参数、检测结果）。
用客户数据优化基础模型，1-2 周完成适配。
对比模型预测结果与实际检测结果，验证准确率。
不良品预测准确率≥90%，人工检测成本减少 30% 以上。
减少 30% 人工检测工作量，按 10 人检测团队（人均月薪 6000 元），月省 18 万人工成本。
提前筛选不良品，避免流入市场导致的售后成本与品牌损失。
电池寿命预测试点合作方，通过 AI 模型预测电池容量和循环寿命，减少 32% 人工检测成本，月省 18 万人工成本。
无论您是需要降低能耗、减少设备停机还是提高产品质量，我们都能为您提供定制化的 AI 解决方案。
1 个月免费试点，验证效果再合作
快速落地，不影响现有生产
明确的量化指标，确保效果达标