- moneo: IIoT-alusta
- Tuotteet
- moneo DataScience Toolbox
- moneo SmartLimitWatcher
moneo SmartLimitWatcher
moneo SmartLimitWatcher (SLW) on moneo DataScience Toolboxiin kuuluva tekoälyyn perustuva ohjelmistotuote. Sitä käytetään yrityksissä kompleksisten kone- ja tuotantoprosessien dynaamiseen valvontaan.
Se perustuu teknologiaan, joka mahdollistaa anomalioiden automaattisen ja varhaisen tunnistuksen kriittisissä prosessimuuttujissa niihin liittyvän anturidatan, arvojen, informaation ja muiden prosessiparametrien pohjalta. moneo SmartLimitWatcher valvoo koko ajan kohdemuuttujaa tuotantolaadun, tehokkuuden tai laitteiston kunnon (esim. lämpötila, virtaus, tärinä tai virrankulutus) kannalta.
Miten moneo SmartLimitWatcher toimii
Algoritmi kouluttaa historiatietoihin perustuvan matemaattisen mallin, joka vertaa mittausarvoja jatkuvasti ennustettuihin tavoitearvoihin tarjoten näin jatkuvan tavoite- ja tosiarvon välisen vertailun. Se myös laskee tavoitemuuttujalle dynaamiset odotusalueet (luottamusvyöhykkeet), jotta poikkeamat voidaan havaita ja signaloida automaattisesti.
moneo SmartLimitWatcher on älykäs ja helppokäyttöinen tekoälyvalvontatyökalu, jota voidaan käyttää ilman datatieteen asiantuntemusta. Se tuo tiedot kätevästi ja automaattisesti saataville ja valvoo niitä autonomisesti ”koneoppimisen” pohjalta.
Mitä moneo SmartfLimitWatcher voi tehdä
Tekoälyohjelmisto on yksilöllisesti konfiguroitavissa ja mahdollistaa käyttäjäystävällisen herkkyyden säädön anomalioiden tunnistamista varten. Varoitus- ja hälytyskynnykset ovat mukautettavissa, jotta voit reagoida nopeasti tuotantoprosessin poikkeamiin. Voit valita seuraavien vaihtoehtojen väliltä: ”ei-aktiivinen”, ”matala”, ”keskitaso”, ”korkea” ja ”mukautettu”.
moneo SmartLimitWatcher -ohjelmistoratkaisua voidaan käyttää sekä vertailukelpoisten konekomponenttien valvontaan että yksittäisten komponenttien yksityiskohtaiseen valvontaan kunnonvalvonnan monilla parametreilla.
moneo SmartLimitWatcher vakuuttaa sinut
Helppo
Datatieteen asiantuntemusta ei tarvita. Käytännöllinen ratkaisu tarjoaa helpon 5-vaiheisen ohjatun toiminnon tuotanto- ja huoltopäälliköille.
Datatieteen asiantuntemusta ei tarvita. Käytännöllinen ratkaisu tarjoaa helpon 5-vaiheisen ohjatun toiminnon tuotanto- ja huoltopäälliköille.Kätevä
Automaattinen datan valmistelu, mallien koulutus ja laadunvalvonta. Ei vaadi kompleksista datan esikäsittelyä.
Automaattinen datan valmistelu, mallien koulutus ja laadunvalvonta. Ei vaadi kompleksista datan esikäsittelyä.Älykäs
Parhaiten sopivan tekoälymallin automaattinen valinta sekä, mukaan lukien valvontatarkkuuden todentaminen.
Parhaiten sopivan tekoälymallin automaattinen valinta sekä, mukaan lukien valvontatarkkuuden todentaminen.Luotettava
Aika- ja kuntoperusteinen valvonta. Jatkuva taustavalvonta kohdemuuttujan dynaamisia odotusalueita käyttämällä.
Aika- ja kuntoperusteinen valvonta. Jatkuva taustavalvonta kohdemuuttujan dynaamisia odotusalueita käyttämällä.Mukautettavissa
Anomalioiden tunnistusherkkyys säädettävissä. Mukautettavat varoitukset ja hälytykset.
Anomalioiden tunnistusherkkyys säädettävissä. Mukautettavat varoitukset ja hälytykset.5 vaihetta älykkääseen prosessinvalvontaan:
5-vaiheinen ohjattu toiminto
moneo SmartLimitWatcher tarjoaa ohjatun asetustoiminnon, joka tekee ohjelmiston käytöstä helppoa. Älykäs valvontatyökalu voidaan aktivoida vain viidessä vaiheessa ilman asiantuntija-apua.
Vaiheittainen ohje: moneo SmartLimitWatcher
moneo SmartLimitWatcher -käyttötavat
SmartLimitWatcherin tekoälyä voidaan käyttää prosessinvalvontaan eri tavoin kunnonvalvonnan yhteydessä: joko vertailukelpoisten konekomponenttien valvontaan tai yksittäisten lisäosien tai parametrien valvontaan.
- Horisontaalinen käyttö: vertailukelpoisiin konekomponentteihin perustuva valvonta
Vaatimus:
Yhteenliitetyt konekomponentit on integroitu prosessiin tai samaan laitteistoon ja niiden välillä on fyysinen riippuvuus. Etuna on, että anomalioiden tunnistukseen tarvitaan vain muutama anturi tai parametri.
- Vertikaalinen käyttö: yksittäisen komponentin yksityiskohtainen valvonta useiden parametrien avulla
Vaatimus:
Poikkeamien tunnistamiseksi on tallennettava riittävä määrä valvottavan komponentin parametreja. Tämä yleinen lähestymistapa soveltuu hyvin monenlaisiin valvontaongelmiin.
