控制面板
Z-brain 仪表盘
设备利用率
87%
节省时间
50%+
每日路线数
124
瓶颈数量
3
AI路线建议就绪
挑战
传统制造业为何阻碍数字化进程
手工操作
工艺工程师需花费数小时手动编制工艺路线单
复杂系统
Technomatix、Teamcenter等工具因学习曲线陡峭而鲜少使用
人才短缺
制约了规模化数字化转型的推进速度
规划缓慢
产品规划周期过长，严重影响效率
我们的方法
Z-brain如何解决这些问题
01
管理脉搏
快速接入、会议分析、瓶颈检测
02
AI翻译器
自动转换为Technomatix等系统所需的JSON格式
03
情景建模
变更场景与影响评估
04
工程师审核
工艺工程师对路线进行可视化确认
05
规模扩展
在企业平台范围内全面推广
功能
Z-brain面向工业企业的核心能力
路线生成
基于Teamcenter数据自动生成工艺路线
假设情景
针对设备、班次及工序排列的情景模拟
自动验证
在Technomatix等系统部署前进行模型验证
KPI可视化
设备利用率、瓶颈识别及路线时间
可扩展性
面向全企业构建的数据架构
专业模式
试点期间同时支持2–3种标准路线类型
界面
平台实际运行
Z-brain工业版实际工作界面截图
01 — 仿真模拟
自然语言仿真模拟——AI根据纯文本描述构建生产场景
02 — 路线生成
AI根据Teamcenter数据自动生成工艺路线
03 — 假设情景
对设备、班次及工序排列进行变更建模
04 — 管理脉搏
为管理层提供快速会议分析与瓶颈检测
试点结果
6–8周内显现可见成效
减少手工操作
≥50%
路线编制时间大幅缩减
自动生成
极少改动
路线生成后即可审核
可视化KPI
6–8周
试点期内可见可测量的成果
规模准备
企业级
可扩展至其他车间和路线
试点包含的内容
自动路线生成，人工改动极少
用于评估变更的假设情景
可视化KPI与管理层仪表盘
面向其他车间和路线的规模扩展能力
架构
工作原理
01
输入数据
Teamcenter、产品规格、路线模板
02
Z-brain LLM
模板填充、JSON生成
03
Technomatix等系统
模型构建、瓶颈计算
04
工程师审核
路线确认
05
仪表盘
KPI、假设情景、可视化
为什么选择Z-brain
为什么选择Z-brain
消除手工劳动
工程师专注于专家级任务
快速部署
不影响现有系统运行
可衡量的影响
内置规模化能力的试点项目
专业模式
假设情景与KPI可视化
立即启动您的试点
Z-brain — 面向工艺工程师的AI助手与工业智能平台