- moneo: IIoT-alusta
- Tuotteet
- moneo DataScience Toolbox
moneo DataScience Toolbox
Jatkuvasti kasvavat tuote- ja prosessivaatimukset asettavat suuria haasteita koko tuotantoprosessille. Siksi on tärkeää käyttää teollisuustuotannosta saatavaa anturidataa, arvoja ja informaatiota tuote- ja prosessipoikkeamien – niin sanottujen anomalioiden – tunnistamiseksi ja eliminoimiseksi mahdollisimman nopeasti ja automaattisesti.
moneo DataScience Toolbox on kokoelma ohjelmistotyökaluja, joiden avulla voit valvoa ja optimoida tuotantoprosesseja helposti tekoälyn pohjalta ilman datatieteen asiantuntemuksen tai ohjelmointitaitojen tarvetta.

Tekoälyalgoritmi käyttää antureiden tallentamaa dataa. Dataa käytetään kehittyneillä tekniikoilla, kuten koneoppimisella, parhaiden mahdollisten ennusteiden ja kunnonvalvontaprosessien takaamiseksi.
Älykkäät algoritmit raportoivat havaitut anomaliat ja kaavat nopeasti, ymmärtävät kompleksisia korrelaatioita ja tekevät luotettavia ennusteita.
Pähkinänkuoressa: moneo DataScience Toolbox yksinkertaistaa tuotantoprosessien valvontaa ja optimointia. Se tukee myös yrityksenne tuotantoprosessin laadullista ja kestävää parantamista. Lisäksi se auttaa lisäämään tehokkuutta ja vähentämään huomattavasti virheiden määrää.
Mitä moneo DataScience Toolbox voi tehdä
Laadit ja koulutat
Tuotannon anoma
Suunnittelemattomat
moneo DataScience Toolbox
moneo SmartLimitWatcher:
Tuotantoprosessien älykäs valvonta ja optimointi.
moneo SmartLimitWatcher luo valvottavan prosessin tilaan perustuvia dynaamisia raja-arvoja. Se antaa hälytyksiä ja varoituksia automaattisesti varhaisessa vaiheessa heti, jos valvottavien muuttujien tila muuttuu – ilmenee kriittisen prosessimuuttujan anomalioita.
moneo PatternMonitor:
Ei-toivottujen prosessimuutosten älykäs tunnistus.
moneo PatternMonitor tunnistaa rakenteelliset muutokset kriittisessä muuttujassa. Se tunnistaa konfiguraatiosta riippuen trendit, volatiliteetin muutokset ja tasomuutokset ja luo automaattisesti hälytyksiä, jotta voit ryhtyä tarvittaviin toimiin varhaisessa vaiheessa.
Erot ja mahdolliset yhdistelmät
moneo SmartLimitWatcher soveltuu ...
- monivaiheisiin tai valvottuihin prosesseihin
- kokonaisten koneiden ja laitteistojen seurantaan
Toimintaperiaate
- Koko järjestelmä mallinnetaan kohdemuuttujan anomalioiden tunnistamiseksi
moneo PatternMonitor soveltuu ...
- yksivaiheisten kiinteiden, jatkuvien prosessien ja laitteistojen valvontaan
- koneiden ja laitteistojen yksittäisten parametrien seurantaan
Toimintaperiaate
- Rakenteellisten muutosten tunnistaminen kriittisissä prosessiarvoissa
moneo DataScience
Toolboxin edut verrattuna datatieteen projekteihin
Toteutus: moneo DataScience Toolbox |
vs. | Toteutus: oma datatiedeprojekti |
||
---|---|---|---|---|
Helppokäyttöinen työkalu sopii myös huoltotiimeille, joilla ei ole datatiedeosaamista |
Datatieteilijöiden käyttö välttämätöntä (kallista, 20 000*) |
|||
Automaattinen datan valmistelu ja ohjattu tekoälyn koulutus |
Tarvitaan yrityksen sisäinen projektirakenne |
|||
Integroitu ja skaalautuva ratkaisu muihin moneo-moduuleihin yhdistettynä |
Tarvitaan manuaalinen tiedonkeruu- ja käsittelyprosessi |
|||
Sopii monenlaisiin sovelluksiin, ratkaisut nopeasti saatavilla |
Projektin vähimmäiskesto noin 3–6 kuukautta |
|||
Mukautettavissa ja laajennettavissa – aloittelijasta ammattilaistasolle asti |
Räätälöidyt ratkaisut eivät usein ole helposti siirrettävissä ja sovellettavissa |
|||
Erinomainen hinta-laatusuhde |
Rajallinen skaalautuvuus lisää investointiriskiä |