成分收率提升引擎通过对历史数据和实时数据的学习和大数据建模分析，寻找最佳的参数组合，在合理的能源、 原料消耗的前提下，最大限度的提高成分收率，或兼顾能耗。

通过对不同设备数据的持续实时收集和参数多维分析，结合装置上的实时验证结果和效果反馈，客户不仅可以得到实验室最佳的大数据分析模型，还可以通过数据闭环、持续验证、算法迭代，得到在满足产能和质量以及稳定的前提下适配自己业务场景和设备状况的能耗优化最佳工艺推荐方案。

对合成橡胶工艺进行建模分析，分析原料与操作条件对产品主要参数的影响，并建立产品质量指标预测模型，进而应用模型进行状态识别，推荐提升门尼粘度控制的关键操作参数调整方案。

工业大脑对橡胶生产端的各类数据进行深度运算和分析，给出资源最优利用的方案组合。对秘炼机的实时数据如温度、温度趋势、压力、转速、消耗电量等进行分析，并结合炭黑、油、添加剂、催化剂等原料在不同产品下的配比，调控各项数据，使混炼胶的加工性能更稳定，计算出密炼过程中最优化的一组工艺参数，以此提高胶料的良品率

通过构建轮胎表面视觉检测模型，自动化进行轮胎质量检测。 解决如下问题：
1.人工检测成本高，依赖个体能力，工作稳定性与准确性不可控；
2.轮胎质检自身难度大，系统反应滞后影响生产效率无法实现全流程监控与联动。