Les attentes croissantes en terme de qualité de produits et de process imposent d’appliquer des normes strictes à l’ensemble de votre process de production. Il est donc important d’utiliser les données de vos capteurs, les valeurs et les informations issues vos outils de production afin de détecter et de corriger le plus rapidement possible et de manière automatisée les dérives – dénommées anomalies – dans vos produits et process.
moneo DataScience Toolbox est une suite d’outils logiciels permettant de surveiller et d’optimiser facilement vos process sur la base de l’intelligence artificielle – sans expertise en science des données, ni en programmation.
L’algorithme utilise les données enregistrées par les capteurs. Celles-ci sont traitées par des outils avancés, tels que le machine learning (apprentissage automatique), afin d'optimiser la surveillance.
Des algorithmes intelligents permettent à la fois : d'identifier les liens d'influences entre différentes variables, de détecter les formes caractéristiques dans vos signaux process, d'alerter en cas d'anomalie et de réaliser des prévisions fiables.
En bref: moneo DataScience Toolbox simplifie la surveillance et l’optimisation de vos process de fabrication et contribue à optimiser qualitativement et durablement votre production , à augmenter votre efficacité et à réduire considérablement les erreurs.
En fonction de l’état du process à surveiller, moneo SmartLimitWatcher génère des valeurs limites dynamiques. Cela permet de déclencher automatiquement et précocement des avertissements et des alarmes dès que l’état des variables surveillées change – lorsque des anomalies sur vos valeurs process critiques se présentent.
moneo PatternMonitor identifie les modifications structurelles d’une variable critique. Selon la configuration, il détecte : les tendances, les changements de volatilité et les changements de niveau. Il génère automatiquement des alarmes afin de prendre les mesures appropriées à temps.
Mise en œuvre : moneo DataScience Toolbox |
ou | Mise en œuvre : Projet spécifique de Data Science |
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outil simple pouvant être utilisé par une équipe de maintenance sans connaissances en science des données |
nécessité d’accéder à des experts en science des données (coûteux) |
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préparation automatisée des données et apprentissage IA guidé |
structure de projet interne nécessaire |
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solution intégrée et évolutive en combinaison avec d’autres modules moneo |
processus manuel de saisie et de préparation des données nécessaire |
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utilisation polyvalente et disponibilité rapide des solutions |
durée minimale du projet: environ3 à 6mois |
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possibilités de réglage individuelles et extensibles – du niveau débutant au niveau professionnel |
les solutions sur mesure sont souvent peu duplicables |
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excellent rapport qualité-prix |
risque d’investissement plus élevé en raison d'une évolutivité limitée |