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moneo DataScience Toolbox : l’intelligence artificielle
Surveillance et optimisation intelligentes des process de fabrication
Le SmartLimitWatcher en tant qu’outil intelligent de la DataScience Toolbox permet la détection automatique et précoce d’anomalies d’une valeur process critique en utilisant les données des capteurs dépendants et les paramètres de process. Il sert à la surveillance permanente de la valeur process critique (variable cible) en relation avec la qualité de production ou avec l’état de l’installation (par ex. température, débit, vibration, consommation de courant).
Au moyen de méthodes d’IA, un modèle mathématique basé sur des données historiques est appris, et sert à comparer en permanence la valeur réelle à la valeur de consigne, entre les valeurs mesurées et les valeurs cibles anticipées. Grâce au calcul supplémentaire des plages d’attentes dynamiques (bandes de confiance) pour la variable cible, le comportement mesuré de la variable cible peut être évalué en permanence et les déviations automatiquement indiquées.
Vous avez la possibilité de définir des limites d’avertissement et d’alarme (précoce, moyenne, tardive), qui sont affichées dans l’application. De cette manière, il est possible de réagir rapidement aux déviations dans le process de production et d’agir de manière proactive grâce à une détection précoce optimale.
moneo DataScience Toolbox - surveillance et optimisation intelligentes des process de fabrication avec des avertissements et des alarmes précoces
- Simple: Aucune expertise en science des données n’est nécessaire. Solution pragmatique avec un assistant simple en 5 étapes pour les responsables de production et de maintenance.
- Pratique: Préparation automatisée des données et contrôle de qualité. Aucun prétraitement complexe des données n’est nécessaire.
- Intelligent : Sélection automatique du modèle d’IA le mieux adapté. Apprentissage automatique de modèles et vérification de la précision de la surveillance.
- Fiable: Maintenance préventive conditionnelle et maintenance basée sur le temps. Surveillance permanente en arrière-plan à l’aide de plages d’attente dynamiques pour la variable cible.
- Individuel : Avertissements et alarmes personnalisables. Réglage de la sensibilité de la détection des anomalies.
Un système de surveillance intelligent
en 5 étapes simples, sans l’aide d’experts
Applications
L’IA du SmartLimitWatcher peut être utilisée de différentes manières pour surveiller les process. D’une part, pour surveiller des composants de machines comparables et d’autre part pour surveiller des outils ou des unités de mesure individuels.
- Utilisation horizontale : Surveillance à l’aide de composants de machine comparables
Condition préalable :
Les composants de machine connectés sont intégrés dans un process ou dans la même installation et ils sont physiquement dépendants les uns des autres. L’avantage est que vous n’avez besoin que de quelques capteurs ou valeurs de mesure pour détecter des anomalies.
- Utilisation verticale : Surveillance détaillée d’un composant avec plusieurs valeurs de mesure
Condition préalable :
Il faut enregistrer suffisamment de valeurs de mesure du composant à surveiller pour pouvoir détecter les écarts. Cette approche généraliste est très bien adaptée à un grand nombre de problèmes de surveillance.
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