A folyamatosan növekvő termék- és folyamatkövetelmények magas mércét állítanak fel a a teljes gyártási folyamattal szemben. Ezért fontos, hogy az ipari termelésből származó érzékelőadatokat, értékeket és információkat felhasználjuk a termék- és folyamateltérések – az úgynevezett anomáliák – minél gyorsabb és automatizált felismerésére és kiküszöbölésére.
A moneo DataScience Toolbox egy olyan eszközökből álló szoftvergyűjtemény, amely kényelmesen, adattudományi szakértői ismeretek és programozási készségek nélkül lehetővé teszi a gyártási folyamatok mesterséges intelligencián alapuló felügyeletét és optimalizálását.
A AI algoritmus az érzékelők által rögzített adatokat használja fel. Ezek a fejlett technológiák, például a „gépi tanulás”, a lehető legjobb előrejelzések és állapotellenőrzés biztosítása érdekében kerülnek felhasználásra.
Az intelligens algoritmusok gyorsan megjelenítik az anomáliák észlelését és a mintafelismerést, megértik az összetett összefüggéseket és megbízható előrejelzéseket tesznek.
Rövid: A moneo DataScience Toolbox leegyszerűsíti gyártási folyamatainak nyomon követését és optimalizálását, és segít minőségi és fenntartható módon optimalizálni vállalatának termelési folyamatát, növelni a hatékonyságot és jelentősen csökkenteni az előforduló hibákat.
A moneo SmartLimitWatcher a felügyelendő folyamat állapotától függően dinamikus határértékeket generál. Automatikusan, korai szakaszban riasztásokat és figyelmeztetéseket generál, amint a felügyelt változók állapota megváltozik – egy kritikus folyamatváltozónál anomáliák lépnek fel.
A moneo PatternMonitor azonosítja egy kritikus változó strukturális változásait. A konfigurációtól függően érzékeli a trendeket, a volatilitás változásait és a szintváltozásokat, és automatikusan riasztásokat generál, hogy a megfelelő intézkedéseket már korai szakaszban foganatosítani lehessen.
Implementálás: moneo DataScience Toolbox |
kontra | Implementálás: saját Data Science projekt |
||
---|---|---|---|---|
egyszerű eszköz, amelyet egy karbantartó csapat adattudományi ismeretek nélkül is működtethet |
Data Scientists hozzáférés szükséges (költséges, 20k*) |
|||
automatikus adatelőkészítés és irányított AI-tréning |
házon belüli projektstruktúra szükséges |
|||
integrált és optimalizálható megoldás más moneo modulokkal kombinálva |
kézi adatgyűjtés és előkészítési folyamat szükséges |
|||
sokoldalú alkalmazhatóság és a megoldás gyors rendelkezésre állása |
A projekt minimális időtartama kb. 3-6 hónap |
|||
egyéni és bővíthető beállítási lehetőségek – a kezdőtől a profi szintig |
a személyre szabott megoldások gyakran korlátozottan vihetők át és alkalmazhatók |
|||
kiváló ár-teljesítmény arány |
nagyobb beruházási kockázat a korlátozott méretezhetőség miatt |