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moneo DataScience Toolbox: la inteligencia artificial
Supervisión y optimización inteligentes de procesos de fabricación
El Smart Limit Watcher, herramienta inteligente de moneo DataScience Toolbox, permite la detección automática y temprana de anomalías de una variable crítica del proceso en función de datos asociados de sensores y parámetros del proceso. Se utiliza para la supervisión 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, flujo, vibración, consumo de corriente).
Con la ayuda de métodos de inteligencia artificial, se entrena un modelo matemático a partir de datos históricos, que se utiliza para la comparación continua entre el valor objetivo previsto y el medido. Mediante el cálculo adicional de rangos dinámicos de expectativas (bandas de fiabilidad) para la variable objetivo, se puede evaluar permanentemente el comportamiento medido de la variable objetivo y emitir automáticamente las variaciones.
También existe la opción de definir los límites de aviso y alarma (en modo temprano, intermedio, tardío), que se muestran en la aplicación. Esto permite reaccionar rápidamente ante las variaciones del proceso de producción y actuar de forma proactiva mediante una detección temprana óptima.
moneo DataScience Toolbox: supervisión y optimización inteligentes de procesos de fabricación con avisos y alarmas tempranas
- Sencillo: no es necesario tener experiencia en ciencia de datos. Solución pragmática para los responsables de producción y mantenimiento con un sencillo asistente en 5 pasos.
- Cómodo: preparación de datos y control de calidad automatizados. No es necesario un preprocesamiento de datos complejo.
- Inteligente: delección del modelo de inteligencia artificial más adecuado. Entrenamiento automático del modelo y verificación de la precisión de supervisión.
- Fiable: supervisión orientada al tiempo y a las condiciones. Supervisión permanente en segundo plano utilizando rangos dinámicos de expectativas para la variable objetivo.
- Individual: avisos y alarmas personalizables. Ajuste de la sensibilidad de la detección de anomalías.
En 5 sencillos pasos hacia un sistema de
monitorización inteligente sin ayuda de expertos
Aplicaciones posibles
La inteligencia artificial del 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.
- Uso horizontal: supervisión utilizando componentes comparables de la máquina
Requisito:
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.
- Uso vertical: supervisión detallada de un componente con varios valores de medición
Requisito:
Se debe registrar un número suficiente de valores del componente que se va a supervisar para poder detectar desviaciones. Este enfoque generalista se adapta muy bien a múltiples problemas de supervisión.
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