Stetig steigende Produkt- und Prozessanforderungen setzen hohe Maßstäbe an den gesamten Produktionsprozess. Daher ist es wichtig, Sensordaten, Werte und Informationen aus industriellen Fertigungen zu nutzen, um Produkt- und Prozessabweichungen – sogenannte Anomalien – schnellstmöglich und automatisiert zu erkennen und zu beheben.
Die moneo DataScience Toolbox ist eine Software-Sammlung aus Tools, die komfortabel ohne Data Science-Expertenwissen und Programmierkenntnisse die Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen auf Basis von künstlicher Intelligenz ermöglicht.
Der Algorithmus der KI bedient sich an den von Sensoren aufgezeichneten Daten. Diese werden von fortschrittliche Technologien, wie zum Beispiel dem „Machine Learning“, verwendet, um bestmögliche Prognosen und Zustandsüberwachungen zu gewährleisten.
Intelligente Algorithmen zeigen Anomalieerkennung und Mustererkennungen schnell an, verstehen komplexe Zusammenhänge und treffen zuverlässig Vorhersagen.
Kurz: Die moneo DataScience Toolbox simplifiziert die Überwachung und Optimierung Ihrer Fertigungsprozesse und hilft dabei den Produktionsprozess Ihres Unternehmens qualitativ und nachhaltig zu optimieren, Ihre Effizienz zu steigern und auftretende Fehler um ein Wesentliches zu reduzieren.
Abhängig von dem Zustand des zu überwachenden Prozesses, erzeugt der moneo SmartLimitWatcher dynamische Grenzwerte. Er erzeugt automatisch und frühzeitig Alarme und Warnungen, sobald sich der Zustand der überwachten Variablen verändert – Anomalien einer kritischen Prozessgröße auftreten.
Der moneo PatternMonitor identifiziert strukturelle Veränderungen einer kritischen Variablen. Er erkennt, je nach Konfiguration, Trends, Änderungen in der Volatilität und Niveauwechsel und erzeugt automatisch Alarme, um frühzeitig geeignete Maßnahmen durchführen zu können.
Implementierung: moneo DataScience Toolbox |
vs. | Implementierung: eigenes Data Science Projektes |
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einfaches Werkzeug, das von einem Wartungsteam ohne Data Science-Kenntnisse bedient werden kann |
Zugriff auf Data Scientists notwendig (kostenintensiv, 20k*) |
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automatische Datenaufbereitung und geführtes KI-Training |
innerbetriebliche Projektstruktur benötigt |
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integrierte und skalierbare Lösung in Kombination mit anderen moneo-Modulen |
manueller Datenerfassungs- und -aufbereitungsprozess notwendig |
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vielfältige Einsetzbarkeit und schnelle Lösungsverfügbarkeit |
Mindestprojektdauer ca. 3-6 Monate |
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individuelle und erweiterbare Einstellungsmöglichkeiten – vom Anfänger- bis zum Profilevel |
maßgeschneiderte Lösungen sind oftmals eingeschränkt übertrag- und einsetzbar |
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hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis |
höheres Investitionsrisiko auf Grund begrenzter Skalierbarkeit |