工业 AI 算法/模型
Fastcan 时序 AI 引擎驱动
基于自研 Fastcan 时间序列 AI 建模软件，覆盖特征选择、结构发现、建模增强、评估输出全流程，解决工业 AI"数据能看、模型难用"的痛点
核心能力
Fastcan 引擎：快速特征选择、冗余控制、NARX 时序建模
需求预测与计划辅助：SaleAI 销售预测、库存优化
智能采购与库存决策：Cang 供补货建议、安全库存优化
工艺仿真与参数优化：SimOptim 工艺参数模拟与评估
实时异常监测与风险预警：AbDetector 设备监测、过程监控
可解释性：变量贡献与滞后关系可追溯，模型可审计
应用场景
采购与库存需求预测、长尾物料、安全库存与补货建议
预测性维护：传感器趋势建模、异常识别、故障预警
能耗优化：识别能耗影响变量，优化运行策略
质量异常：追溯关键工艺变量与质量波动因素
药包材料 AI 研发加速：研发数据整合与选型辅助
Fastcan 软件著作权
软件名称：Fastcan V0.5
申请材料：申请页/软件说明书/设计文档/代码结构/用户手册
持续沉淀工业 AI 模型、算法组件与行业应用的自主知识产权
常见问题
解答您关心的技术实施问题
Fastcan 时序 AI 引擎有什么特点？
Fastcan 针对工业 AI"数据能看、模型难用"的痛点，解决变量多、噪声高、关系滞后导致的预测不稳定、解释不充分问题。覆盖"特征选择 + 结构发现 + 建模增强 + 评估输出"全流程，支持 API/报表输出，可集成 ERP/MES/WMS/BI 等系统。
如何保证 AI 模型的可解释性？
我们提供变量贡献与滞后关系可追溯能力，关键变量与业务逻辑可审计。模型不是黑箱，而是能够解释"为什么这样预测"，帮助客户理解并信任 AI 决策。
是否支持现有系统集成？
是的，Fastcan 可连接 ERP、MES、WMS、BI 等系统，通过 API 封装实现无缝集成。同时支持与 Siemens Xcelerator Marketplace 等生态平台对接。
项目实施周期需要多久？
根据项目复杂度不同，一般单场景 POC 项目 2-3 个月，完整数字化转型项目 6-12 个月。我们会在项目启动前提供详细的实施计划和 ROI 分析。