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gmorningr

2020/07/30 发布于 商业 分类

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1. This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
2. 目录 关于我们 成功案例 业务拓展方向 待开发应用场景 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
3. 2019 2018 自主开发,契合 第一家(加拿大) 客户 在(法国)EMLYON 读IMBA期间确定创业 方向,起草项目计划书。 2019++ 定位(亚洲)产业AI化 我们为工业企业用户提供数字化改造咨询,交付高度定制化的人工智能解决方案; 协同企业以实用的方式实施数据策略,挖掘可持续的数字化商业价值。
4. 创业项目定位 产品化 f (数据,科学技术,行业知识) 机器学习 & 数据科学 计算机视觉 我们采取数据挖掘中的自我学习算法最大程 度的提升准确度、减少错误。 我们通过视频帧/图像的关键帧数据提取技术, 提高运营效率,减少手动操作。 • • • 定制化 价值 = 深度学习 分类,聚类,回归的机器学习编程 预测性分析 • • • • • 图像识别/检测 智能视频分析 目标检测、跟踪、 物体标注 图像标注 OCR光学文字识别 & 数据抓取 来源 medium.com 垂直领域 AI公司 AI平台 公司 数据科学咨询公司 起步 单个应用场景 多个应用场景 第一步:明确应用场景 深度挖掘行业痛点,检查 是否具备AI方案开发环境 (如数据,技术,资金等) 第二步 :价值验证 评估投入回报比,验证AI解决 方案能给企业创造实际价值 第三步:规模化 在行业内迅速复制,使之规模化. This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
5. AI软件开发流程和服务 1 2 数据生成 • 定制化系统 • 概念验证 & 原型 • 数据安全保障 数据清洗 • 质量保证 • 数据完整性 • 数据一致性 3 数据分析建模 • 准确可靠 • 敏捷开发 • 培训指导 4 应用开发 • 网页和移动端 • 端使用者界面/体验 • API应用程序端口 ✓ 验证的技术及行业洞察 ✓ 定制化项目构建 ✓ 超级协同关系 ✓ 培训及能力发展 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
6. 核心团队 +? 计算机科学 / 行业专家 Philip W. Wong 加拿大 Rui Wang 王睿 中国 Yvonne DALLE 法国 IMBA (里昂商学院) IMBA (里昂商学院) 石油、天然气行业的 汽车制造业、电子制造服务业、 机电一体化 (深度学习) 博士 (北京航空航天大学) 人工智能及工程背景 曾服务于: 博世汽车零部件(中国)、 雷诺卡车项目(法国)、 泰金宝电子(泰国)、 电子数据系统 (中国) IMBA (里昂商学院) This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
7. 我们的创业指导 Eric David (法国) 法国里昂商学院 一级教授 扩展企业决策辅助、风险管理、数字化和 机器人技术转型、工业4.0 Rickie Moore (美国) 法国里昂商学院 教授/副院长 » 法国中央理工-高等电力学院校友会前副主席 » 法国国际采购与供应管理联合会前代表 » 法国国家研究与技术协会代表 » 智能交通系统竞争力集群成员 Chase B. Kusterer (美国) 美国霍特国际商学院 分析学教授 数据科学家 Olivier Lépine (法国) 具有丰富经验的咨询,开发, 云专业的企业家, EMBA Quatrain Technologies 创始人 Brad Technology 主席 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
8. 成功案例:解决传统油井评估流程繁琐耗时问题 油井 单口油井 评估耗时 图中380口 目标油井 评估380口 油井呢 ? X 380 ………. 参考2:电缆测井 参考1:钻杆测试结果 参考3:地质报告 参考4:地震数据 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
9. 基于AI数据模型预测渗透油层 输入 输入 地质学家挑选的 渗油储层 通过模型算法标 记的渗油储层 目标油井 380口 评估多口油井无需重 复人力 单井耗时 20分钟 准确率 95% 模型 迭代 1 2 3 4 A.I.技术加持对油井的 评估, 图 3 图 4 的相似程 度表明AI软件所预测 的渗油带与实际的位 置高度吻合 引入更多的监控数据 和新特征,训练提升 模型预测的准确率 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
10. 将预测的石油渗透带继续进行油、水指标分类 客户从2019年12月起利 用AI模型确认钻井位置 以经济的速度产油。 实际油点和水点的趋向明显: 水点倾 向于靠近蓝线带,油点则远离蓝线带。 绿点 …… 实际 ..…. 油储层高渗区 预测的油储层高渗区会更靠近绿线带。 蓝点 …… 实际 …… 高含水饱和度 用户能够快速对未开发的油井辨别潜 在的渗透性和高油储量。 灰点 …... 通过算法模型 …… 预测石油渗透带 根据已识别的储油层,用于分析决策 油井开采的经济性。 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
11. AI加持石油储量开发潜力评价 为什么推荐AI解决方案 ? 机 人 机 人 结论验证 70% 重 复 工 作 机 + 人 人 30% 效率对比: 人+机 提升生产效率 质量控制:经验值不可 控,人+机的质量更稳定 30% 决 70% 策 分 析 ✓ 评估潜在价值的 油气田,辅助勘 探区块投资决策 结构调整: 优化工作精力分配 盈利模式 工作流程 输入 电缆测井 钻杆测试结果 我们在考虑将地质 报告中的信息数据 并入模型分析 ✓ 优化钻井策略, 最大化现有油田 产量,提升效率 输出1 输出2 渗透率预测 油、水层 分类识别 模型对380口油井 的渗油带预测准确 率达95%以上。 油,水层分类度量 有助于识别储油渗 透带标志 盈利点1 盈利点2 盈利点3 数据生成 AI建模 钻井分红 数据清洗 应用开发 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
12. 业务拓展方向 在同行里复制已验证石油勘探的AI 技术应用场景 维护现有客户,为其挖掘更多的AI技 术应用场景 挖掘亚洲(中国)的智能制造 应用场景 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
13. 中国智能制造主要驱动力和相关数据 老龄化问题显现 制造业规模放大 劳动力成本提高 数据来源:前瞻经济学人 应用需求上升 总体大趋势 国家政策利好 高端制造 产业体系 智能制造作为高端制造业的 重点领域,国家战略规划。 与信息化结合 智能制造装备、设备和工业 软件的加速研发,生产,投 资…产业体系初型。 信息化与工业化的结合强化 了智能制造装备,提升生产 效率、工艺水平和产品质量, 降低能耗,实现制造过程智 能化、精密化、绿色化发展。 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
14. AI变革制造业和未来劳动力 数字化 工业4.0 基于大数据的 智能化 解决方案 价 值 发生信息 的及时感 应, 索引 看正在发生 什么 电子计算机化 互联 可视化 大数据分析 在ERP, MES 中展开 自我认知, 自我检测并 修正错误 预测部件,机 器失效模式; 模拟可能的 未来情景 机器设备能 自我优化如 何自发反应 准备将会发 生什么? 理解为什么 会发生 透明化 预测能力 适应性 信息来源: MAPI Foundation 2019. How AI Will Transform Manufacturing & the Workforce of the Future.
15. 待开发应用场景 1 维护用户粘性,挖掘更多的智能应用场景 我们也在为客户开发新的工具:从 大量的地质报告中自动提取所需信 息,以替代耗时低效的人工阅读检 索方式。 手写或扫描的旧的地质报告,几百份报告,每份上百页。 将员工从琐碎重复的手动操作中解 放出来,劳动力投资再分配。 This document and the information in it are provided in confidence, for the sole purpose of exploring business opportunities, and may not be disclosed to any third party.
16. 待开发应用场景 2 为马来西亚的一家精密零件厂推荐计算机视觉检测方案 存在性检测 通过前期的图像采集和处理后, 依 靠显著目标检测算法来进行识别, 得出显著目标是否存在的结论。 表面缺陷检测 二维平面上的孔洞、污渍、划痕、 裂纹、亮点、暗点等常见的表面 缺陷, 可能严重影响产品质量和 使用的安全性。图像采集后, 使 用相关算法进行图像处理和模式 识别, 来检测表面缺陷的类型和 程度准确识别缺陷产品。 孔洞直径测量 结合计算机视觉技术和算法测量 产品的孔洞直径是否达标。 质量追溯 数量清点 检测的质量追溯管理流程实现自 动化,从而减少人工视觉误差导致 的误评价,提高质量追溯系统的公 正性与可靠性。抓取的图片记录 自动统计产品数量并上传系统。
17. 待开发应用场景 3 协同整体解决方案提供商设计智能点焊质量控制系统 增加电极压力会导致电阻减小 Q (热能) = I2Rt 热量增高会导致焊核放大 设计特征 目标系统根据模型预测未来的输出 状态,经反馈校正后与参考输入比 较,对目标函数进行不断迭代优化, 设定控制上下限。 过程特征 材 厚 材 厚 电极压 料 度 料 度 力 (KN) 1 1 2 2 定值 范围 反馈 电流 (KA) 电压 (V) 点焊时 长 (ms) 焊核直径 范围 范围 范围 被预测
18. 待开发应用场景 4 Park Gate (物流园场景) W/H Storage & Functional Area 1 Dock Area 2 3~8 1 2 3 4 5 6 7 8 Truck Status check Container volume check Loading rate Loading Ending status check Worker actions check People ID & safety check Driver moving area check Potential risk warning - Check bottom of container truck - Check the container volume (length, width, and height) - For FTL, calculate loading rate for transport - Take picture of finished loading status as a record - Identify risk action - Identify Schaeffler and Schenker staff, prevent unnecessary people in W/H - Pallets stacking standard & safety check, utilization improve - Pallets counting instead of manual work - Identify unnecessary action - People’s PPE identification - Identify driver’s moving area to keep on-site management in order - Identify dangerous action, incl. trucks, forklift, people’s safety, products… - Warn staff when products outside if rainy
19. 我们的核心价值观赋能 简单性 敏捷开发 技术专家 行业经验 外部协同 适应变化的需求
20. 扫码加微信