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1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

本平台包含四大核心功能模块：数字孪生仿真：通过前端技术构建设备3D模型，实时映射设备运行状态，支持3D视图切换与AI训练。AIGC知识库与智能建模：基于AI技术生成设备故障知识库，支持一键生成与优化AI诊断模型。故障诊断与预警：结合设备运行数据与AI算法，实现故障实时诊断与提前预警，支持多渠道告警推

屠宰厂生猪的收货管理里，数量是一个非常重要的管理指标，因为数量错误会严重的影响企业利润，尤其是人为作弊的情况下。 传统的人工点数，人工记录或者输入电脑的方式，都存在点数效率低（点2-3次还不一定能点准），劳动强度大，如果有人为因素就必然会出错的弊端； 基于ai（人工智能）和视觉技术的点猪系统，通过摄像头拍摄卸猪的过程，自动对生猪进行计数。