故障诊断
30s
设备异常 → 根因定位
基于工业知识库与 Agent 编排,融合 RAG、时序模型与工艺先验。边缘推理低延迟,敏感数据驻留厂内;模型在云端持续训练,按需同步至边缘。
故障诊断
设备异常 → 根因定位
预测预警
关键部件失效预警
良率提升
工艺参数 AI 调优
部署形态
本地 / 云端 / 混合
痛点 · Pain
Unplanned downtime
方案 · Targon
预测性维护 Agent
基于设备时序信号 + 故障模式库,部件失效提前 2 周预警,关键备件 JIT 备货。
痛点 · Pain
Tribal knowledge
方案 · Targon
工业知识库 Agent
设备手册、维修记录、SOP 通过 RAG 注入。老工程师的判断流,新人 3 个月可独立排故。
痛点 · Pain
Recipe drift
方案 · Targon
AI 工艺调优
多变量贝叶斯优化 + 工艺先验,自动给出参数推荐区间,工程师只需审核确认。
从信号采集到自主修复,5 个阶段在 90 秒内完成。每一步都留下可审计的决策日志。
实时采集腔体压力、流量、温度、功率等 28 维信号。