SmartLimitWatcher es la primera herramienta de moneo Data Science Toolbox que ofrece soluciones basadas en inteligencia artificial para la producción. Los usuarios se benefician de la monitorización permanente de la variable crítica del proceso (variable objetivo) con respecto a la calidad de la producción o al estado de la instalación (p. ej., temperatura, caudal, vibración, consumo de corriente). Las anomalías en las variables objetivo se detectan automáticamente y en una fase temprana.
El SmartLimitWatcher se entrena con la ayuda de datos históricos, lo que permite una comparación permanente y fiable entre las variables objetivo medidas y las previstas. El cálculo adicional de rangos de expectativas dinámicas (bandas de fiabilidad) para la variable objetivo permite la evaluación permanente del comportamiento medido de la magnitud de destino, así como la visualización automática de las desviaciones.
A diferencia de la monitorización estática de los valores del proceso, en la monitorización dinámica de los valores límite estos dependen del estado actual del proceso de la máquina o instalación. Las variables auxiliares describen el estado del proceso de la máquina o instalación. Mediante un modelo matemático, se calculan los valores límite dinámicos con la ayuda de estas variables auxiliares. En caso de desviación (anomalía), se emite automáticamente un aviso o una alarma.
La inteligencia artificial de SmartLimitWatcher puede utilizarse de diferentes maneras para la monitorización de procesos. Por un lado, para la supervisión de componentes comparables de la máquina o para la monitorización de piezas adicionales o variables individuales.
Monitorización utilizando componentes comparables de la máquina.
Nota para el uso horizontal
Los componentes de la máquina conectados están integrados en un proceso o en la misma instalación y dependen físicamente unos de otros. La ventaja es que solo se necesitan unos pocos sensores o valores de medición para detectar anomalías.
Monitorización detallada de un componente con varios valores de medición.