重体力作业依赖人工，安全风险居高不下
高危高强度作业下，事故频发、招工困难，人力成本持续攀升。
Ai解法
以智能叉车、机器人和无人化调度系统承接重体力与高危作业，减少人员直接暴露在危险场景中的时间。
工业场景
以让工业调度更高效、设备故障更可控、生产安全更有保障
工业团队面临的三大挑战
设备故障被动响应，非计划停机损失惨重
设备故障多在事后发现，停机损失高；传统点检低效，预测性维护难落地。
Ai解法
接入IoT与预警模型，提前识别异常并自动派单，将抢修转为预防。
数据孤岛严重，协同调度缺乏实时依据
多设备并行作业下，数据分散、调度低效，现场与决策长期脱节。
Ai解法
打通设备位置、任务进度、载重和路况等数据，结合运筹模型实现实时路径规划、任务分配和冲突消解。
四大核心交付能力
无人调度，装卸更快
大宗货物智能装卸与无人化调度
面向铁路货运、港口装载等场景，通过多Agent协同与统一调度，实现智能叉车无冲突作业，降低人力与安全成本，满足装载效率与破损率等业务指标。
运筹优化，协同更稳
大规模工业运筹与调度模型
面向大规模工业调度场景，构建AI运筹模型，实现路径规划、任务分配与冲突消解，支持百台级设备高效安全协同。
故障预警，停机更少
设备故障诊断与预测性维护
基于IoT感知与专家知识，构建设备预警体系，提前识别异常并自动生成分析、建议与工单，推动运维由抢修转向预防。
多模感知，安全更强
物理空间智能感知与安全交互
部署AI-Box与多传感器融合，实现安全检测、风险预警与智能交互，提升工业空间的人机协作体验；在线检测，良率更稳。
客户案例
某国际大型矿业集团
业务背景：
客户矿区传统调度依赖人工经验，面对复杂路况与多设备并发作业，长期存在效率低、空驶高、任务积压等问题；引入工业运筹调度模型后，构建全矿区实时智能调度体系，显著提升多设备协同效率。
解决方案：
大规模调度模型统一管控全矿区设备
基于路径与调度双Agent协同，实时分配最优任务与路径，提升全矿区调度效率。
动态路径规划与冲突消解，空驶率与等待时间大幅压缩
通过虚拟令牌与速度平滑算法，实现多设备无冲突运行与异常下的路径重规划，显著提升设备利用率。
全场数字孪生可视化，管理层实时掌控运营全局
无人货运平台实时可视化设备、任务与预警，推动运营决策由事后复盘转向主动干预。
某大型国有能源集团仓储公司
业务背景：
百万吨级铁路装车长期依赖人工，成本高、破损多、时效难保障；引入FSC后，实现智能协同装车，达成效率与破包率目标。
解决方案：
三 Agent 协同驱动四台智能叉车，全流程无人化装载
多Agent与码垛仿真协同，驱动四台智能叉车并行作业，实现精准码垛并消除人工入厢风险。
业务 AI 运筹保障多车协作效率与安全
通过虚拟令牌与速度平滑算法，实现多车无冲突运行，结合鸟瞰核验与平台可视化调度，保障全流程高效可控。
可复制的标准化方案沉淀，支撑同类场景规模化推广
项目沉淀技术文档、软著与专利，形成可复制推广的标准化方案，助力客户率先完成智能化升级。
某大型储能设备制造企业
业务背景：
客户储能与船舶电气设备分布广、增长快，传统运维依赖人工反馈与事后处置，停机损失大、响应慢、维修成本高；引入AI设备监控与诊断方案后，打通数据采集、预测预警、根因分析到工单生成的智能维护链路。
解决方案：
AI 设备问答，非专业人员也能快速掌握设备状态与处置方法
整合设备知识库，运维人员可通过自然语言快速获取故障原因与处理建议，大幅提升响应效率。
感知-融合-应用三层预警体系，被动抢修转为主动预防
专家知识与大模型双引擎预警，提前识别异常趋势并主动通知运维，降低高级别故障率，延长设备寿命。
云边协同 + OTA 远程升级，运维管理全面数字化
云端基于历史数据持续校正模型，全系列控制器支持远程OTA升级，降低维护成本，支撑规模化集中管理。