شرکت سامانه‌های هوشمند توسن افرا (TOSAN) با بهره‌گیری از دانش فنی و تجربه‌ی چندین ساله در توسعه راهکارها و نرم‌افزارهای سفارشی مبتنی‌بر هوش مصنوعی، به عنوان یکی از پیشگامان در این حوزه در کشور شناخته می‌شود. توسن افرا با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته، از جمله یادگیری ماشین، اینترنت اشیا، شبیه‌سازی صنعتی و هوشمندسازی اتوماسیون، به بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی و افزایش کارایی در محیط‌های صنعتی می‌پردازد. فعالیت‌های این شرکت شامل زمینه‌های متنوعی از جمله:
3.1 هوش مصنوعی و زیرشاخه‌ها
• یادگیری ماشین (Machine Learning)
• تحلیل داده (Data Analysis)
• مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
• شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• هوش تجاری (Business Intelligence)
• تشخیص الگو (Pattern Recognition)
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• توسعه الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced Algorithm Development)
• یادگیری عمیق (Deep Learning)
• بینایی کامپیوتری (Computer Vision)
• پردازش تصویر (Image Processing)
• خودآموزی ماشین (Reinforcement Learning)
• پردازش گفتار (Speech Processing)
• تشخیص اشیا (Object Detection)
• تشخیص و شناسایی چهره (Facial Recognition)
• تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Analysis)
• تحلیل داده‌های حجیم (Big Data Analytics)
• تحلیل داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data Analysis)
• مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models)
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
• هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI)
• خودآموزی بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• خودآموزی نظارت‌شده (Supervised Learning)
• خودآموزی نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
• مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
• تحلیل داده‌های چندمتغیره (Multivariate Data Analysis)
• تحلیل خوشه‌ای (Clustering Analysis)
• تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• تولید محتوای تصویری (Automated Image Generation)
• سیستم‌های هوش مصنوعی ترکیبی (Hybrid AI Systems)
• مدل‌های مولد (Generative Models)
• شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks - GANs)
• تحلیل رفتار (Behavior Analysis)
• تحلیل و پیش‌بینی احساسات بازار (Market Sentiment Analysis and Forecasting)
3.2 اینترنت اشیا و زیرشاخه‌ها
• اینترنت اشیا صنعتی (Industrial Internet of Things - IIoT)
• فناوری‌های ارتباطی صنعتی (Industrial Communication Technologies)
• مهندسی اینترنت اشیا (IoT Engineering)
• مدیریت اطلاعات سنسورها (Sensor Information Management)
• مدیریت داده‌های حسگرها (Sensor Data Management)
• رایانش لبه‌ای در اینترنت اشیا (Edge Computing in IoT)
• پروتکل‌های ارتباطی اینترنت اشیا (IoT Communication Protocols)
• پلتفرم‌های اینترنت اشیا (IoT Platforms)
• اینترنت اشیا برای تولید (IoT for Manufacturing)
• اینترنت اشیا و هوش مصنوعی (AIoT)
• تحلیل داده‌های جریان (Stream Data Analytics)
• اتوماسیون صنعتی با اینترنت اشیا (Industrial Automation with IoT)
• پایش و مدیریت انرژی (Energy Monitoring and Management)
• اینترنت اشیا و صنعت 4.0 (IoT and Industry 4.0)
• محاسبات ابری در اینترنت اشیا (Cloud Computing in IoT)
3.3 کنترل کیفیت و زیرشاخه‌ها
• کنترل کیفیت خودکار (Automated Quality Control)
• تحلیل داده‌های حسگر (Sensor Data Analytics)
• کنترل فرایند بلادرنگ (Real-Time Process Control)
• تشخیص و ردیابی اشیا (Object Detection and Tracking)
• کنترل حرکت پیشرفته (Advanced Motion Control)
• تشخیص خرابی تجهیزات (Equipment Fault Detection)
• بازرسی کیفیت با بینایی ماشین (Quality Inspection with Computer Vision)
• تحلیل داده‌های فرآیند (Process Data Analytics)
• کالیبراسیون خودکار (Automated Calibration)
• تحلیل پیش‌بینانه کیفیت (Predictive Quality Analytics)
• مانیتورینگ و کنترل کیفیت (Quality Monitoring and Control)
• بهینه‌سازی پارامترهای فرآیند (Process Parameter Optimization)
• مدیریت کیفیت جامع (Total Quality Management - TQM)
• تست و ارزیابی خودکار (Automated Testing and Evaluation)
• تحلیل داده‌های تولید (Manufacturing Data Analysis)
• کشف ناهنجاری‌های کیفیت (Quality Anomaly Detection)
3.4 شبیه‌سازی صنعتی و زیرشاخه‌ها
• شبیه‌سازی و مدل‌سازی فرایند (Process Modeling and Simulation)
• دوقلوی دیجیتال (Digital Twin)
• شبیه‌سازی دیجیتال (Digital Simulation)
• مدل‌سازی سه‌بعدی (3D Modeling)
• شبیه‌سازی سیستم‌های صنعتی (Industrial Systems Simulation)
• شبیه‌سازی بهینه‌سازی (Optimization Simulation)
3.5 تعمیر و نگهداری و زیرشاخه‌ها
• نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• پایش وضعیت ماشین‌ها (Machine Condition Monitoring)
• پیش‌بینی خرابی (Failure Prediction)
• مدیریت نگهداری هوشمند (Smart Maintenance Management)
• پیش‌بینی زمان خرابی (Failure Time Prediction)
• تحلیل داده‌های حسگر برای نگهداری (Sensor Data Analytics for Maintenance)
• استفاده از هوش مصنوعی در تعمیرات (AI for Maintenance)
• نگهداری مبتنی بر شرایط (Condition-Based Maintenance)
• تعمیرات خودکار (Automated Repairs)
• تحلیل قابلیت اطمینان (Reliability Analysis)
• مدیریت دوره عمر تجهیزات (Equipment Lifecycle Management)
• تحلیل ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis)
• پایش سلامت دارایی‌ها (Asset Health Monitoring)
3.6 هوشمندسازی اتوماسیون صنعتی و زیرشاخه‌ها
• سیستم‌های خودکار هوشمند (Automated Intelligent Systems)
• سیستم‌های خودکار پیشرفته (Advanced Automation Systems)
• طراحی و توسعه سیستم‌های خودکار (Automation Systems Design and Development)
3.7 مدیریت انرژی و زیرشاخه‌ها
• مدیریت انرژی هوشمند (Smart Energy Management)
• بهینه‌سازی مصرف انرژی (Energy Optimization)
• مدیریت کارآمد انرژی (Efficient Energy Management)
• شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
• سیستم‌های مدیریت انرژی صنعتی (Industrial Energy Management Systems)
• مدیریت توزیع و ذخیره انرژی (Energy Distribution and Storage Management)
• پیش‌بینی و مدیریت بار (Load Forecasting and Management)
• کاهش مصرف انرژی (Energy Consumption Reduction)
• پایش و بهینه‌سازی انرژی (Energy Monitoring and Optimization)
• سیستم‌های پاسخگویی به تقاضا (Demand Response Systems)
3.8 ردیابی و پایش و زیرشاخه‌ها
• پایش دارایی‌ها (Asset Monitoring)
• سیستم‌های نظارتی هوشمند (Smart Monitoring Systems)
• پایش وضعیت ماشین‌ها (Machine Condition Monitoring)
• مدیریت دارایی‌های صنعتی (Industrial Asset Management)
3.9 ایمنی و زیرشاخه‌ها
• سیستم‌های ایمنی صنعتی (Industrial Safety Systems)
• کنترل ایمنی بلادرنگ (Real-Time Safety Control)
• پایش و مدیریت ایمنی (Safety Monitoring and Management)
3.10 مدیریت زنجیره تامین و زیرشاخه‌ها
• مدیریت زنجیره تأمین هوشمند (Smart Supply Chain Management)
• بهینه‌سازی زنجیره تأمین (Supply Chain Optimization)
• مدیریت لجستیک هوشمند (Smart Logistics Management)
3.11 مدیریت پسماند و زیرشاخه‌ها
• مدیریت پسماند هوشمند (Smart Waste Management)
• بهینه‌سازی بازیافت صنعتی (Industrial Recycling Optimization)
• پایش و کاهش ضایعات (Waste Monitoring and Reduction)
3.12 بهبود بهره‌وری و زیرشاخه‌ها
• بهینه‌سازی فرایندها (Process Optimization)
• افزایش کارایی تولید (Production Efficiency Improvement)
• تحلیل و بهینه‌سازی عملکرد تجهیزات (Equipment Performance Analysis and Optimization)
• مدیریت تولید هوشمند (Smart Manufacturing Management)
• شبیه‌سازی و مدل‌سازی فرایندهای تولید (Manufacturing Process Simulation and Modeling)
• تحلیل و بهینه‌سازی زنجیره تأمین (Supply Chain Analysis and Optimization)
• تحلیل داده‌های تولید (Production Data Analytics)
• بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید (Production Scheduling Optimization)
• تحلیل کارایی عملیاتی (Operational Efficiency Analysis)
• مدیریت و بهینه‌سازی منابع (Resource Management and Optimization)
• تجزیه و تحلیل بهره‌وری نیروی کار (Workforce Productivity Analysis)
• استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی خط تولید (AI-based Production Line Optimization)
• مدیریت جریان مواد (Material Flow Management)
4 معرفی خدمات
شرکت سامانه‌های هوشمند توسن افرا (TOSAN) با بهره‌گیری از تخصص در زمینه‌های پیشرفته فناوری اطلاعات همچون اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی، شبیه‌سازی صنعتی و نرم‌افزارهای صنعتی، مجموعه‌ای از خدمات متنوع را برای صنایع مختلف ارائه می‌دهد. این خدمات به منظور افزایش کیفیت محصولات، ارتقاء بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها طراحی و ارائه می‌شوند. با ارائه راهکارهای هوشمندانه و نوآورانه، توسن افرا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای صنعتی خود را بهبود بخشند، عملکرد تجهیزات را بهینه کنند و کارایی کلی را افزایش دهند.
4.1 هوش مصنوعی و زیرشاخه‌ها
• پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری ماشین (Implementation of Demand Forecasting Models using Machine Learning)
• توسعه سیستم‌های توصیه‌گر برای افزایش فروش محصولات (Development of Recommendation Systems for Product Sales Enhancement)
• استفاده از تحلیل داده برای بهینه‌سازی زنجیره تامین (Utilizing Data Analytics for Supply Chain Optimization)
4.2 اینترنت اشیا و زیرشاخه‌ها
• راه‌اندازی پلتفرم‌های مدیریت داده‌های حسگرها در محیط‌های صنعتی (Implementation of Sensor Data Management Platforms in Industrial Environments)
• طراحی و پیاده‌سازی اتوماسیون صنعتی با اینترنت اشیا (Design and Implementation of Industrial Automation with IoT)
• پایش و مدیریت انرژی در صنایع با استفاده از اینترنت اشیا (Energy Monitoring and Management in Industries using IoT)
4.3 کنترل کیفیت و زیرشاخه‌ها
• استفاده از بینایی کامپیوتری برای بازرسی خودکار کیفیت محصولات (Utilization of Computer Vision for Automated Product Quality Inspection)
• تحلیل داده‌های فرآیندی برای بهینه‌سازی کنترل کیفیت (Process Data Analytics for Quality Control Optimization)
• توسعه سیستم‌های کنترل کیفیت بلادرنگ با استفاده از هوش مصنوعی (Development of Real-Time Quality Control Systems using AI)
4.4 شبیه‌سازی صنعتی و زیرشاخه‌ها
• توسعه مدل‌های شبیه‌سازی دوقلوی دیجیتال برای فرآیندهای صنعتی (Development of Digital Twin Simulation Models for Industrial Processes)
• اجرای شبیه‌سازی بهینه‌سازی برای بهبود کارایی سیستم‌های صنعتی (Execution of Optimization Simulation for Enhancing Industrial Systems Efficiency)
• شبیه‌سازی فرآیندهای تولید برای کاهش زمان توقف تولید (Simulating Manufacturing Processes to Reduce Downtime)
4.5 تعمیر و نگهداری و زیرشاخه‌ها
• پیش‌بینی و پیشگیری از خرابی تجهیزات با استفاده از یادگیری ماشین (Predictive Maintenance and Fault Prevention using Machine Learning)
• مدیریت دوره عمر تجهیزات صنعتی با هوش مصنوعی (Industrial Equipment Lifecycle Management with AI)
• پایش وضعیت بلادرنگ تجهیزات برای افزایش قابلیت اطمینان (Real-Time Equipment Condition Monitoring for Reliability Enhancement)
4.6 هوشمندسازی اتوماسیون صنعتی و زیرشاخه‌ها
• طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های خودکار هوشمند برای خطوط تولید (Design and Implementation of Intelligent Automated Systems for Production Lines)
• اتوماسیون فرآیندهای تولید با استفاده از سیستم‌های خودکار پیشرفته (Automation of Manufacturing Processes using Advanced Automation Systems)
• توسعه سیستم‌های کنترل تطبیقی برای تولیدات پیچیده (Development of Adaptive Control Systems for Complex Manufacturing)
4.7 مدیریت انرژی و زیرشاخه‌ها
• راه‌اندازی سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند برای کارخانه‌ها (Implementation of Smart Energy Management Systems for Factories)
• پیش‌بینی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع (Energy Consumption Forecasting and Optimization in Industries)
• مدیریت شبکه‌های هوشمند برای توزیع بهینه انرژی (Smart Grid Management for Optimal Energy Distribution)
4.8 ردیابی و پایش و زیرشاخه‌ها
• پایش بلادرنگ دارایی‌ها و تجهیزات صنعتی (Real-Time Monitoring of Industrial Assets and Equipment)
• مدیریت و بهینه‌سازی دارایی‌های صنعتی با استفاده از داده‌های حسگرها (Industrial Asset Management and Optimization using Sensor Data)
• توسعه سیستم‌های نظارتی هوشمند برای نظارت بر فرآیندهای صنعتی (Development of Smart Monitoring Systems for Industrial Process Oversight)
4.9 ایمنی و زیرشاخه‌ها
• اجرای سیستم‌های ایمنی صنعتی با استفاده از هوش مصنوعی (Implementation of Industrial Safety Systems using AI)
• پایش و مدیریت ایمنی بلادرنگ در محیط‌های صنعتی (Real-Time Safety Monitoring and Management in Industrial Environments)
• توسعه سیستم‌های هشداردهی خودکار برای پیشگیری از حوادث (Development of Automated Alert Systems for Accident Prevention)
4.10 مدیریت زنجیره تامین و زیرشاخه‌ها
• بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ (Supply Chain Optimization using Big Data Analytics)
• مدیریت لجستیک هوشمند با بهره‌گیری از هوش مصنوعی (Smart Logistics Management leveraging AI)
• پیش‌بینی و مدیریت موجودی در زنجیره تامین (Inventory Forecasting and Management in Supply Chain)
4.11 مدیریت پسماند و زیرشاخه‌ها
• پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت پسماند هوشمند در صنایع (Implementation of Smart Waste Management Systems in Industries)
• بهینه‌سازی فرآیندهای بازیافت صنعتی با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی (Optimization of Industrial Recycling Processes using AI Techniques)
• توسعه سیستم‌های پایش و کاهش ضایعات در فرآیندهای تولید (Development of Waste Monitoring and Reduction Systems in Manufacturing Processes)
4.12 بهبود بهره‌وری و زیرشاخه‌ها
• توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی برای بهبود فرآیندهای تولید (Development and Implementation of Simulation Models for Production Process Improvement)
• تحلیل داده‌های تولید برای افزایش کارایی و بهره‌وری (Production Data Analysis for Efficiency and Productivity Enhancement)
• بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید با استفاده از هوش مصنوعی (Production Scheduling Optimization using AI)