- moneo: IIoT platform
- Termékek
- moneo DataScience Toolbox
- moneo SmartLimitWatcher
moneo SmartLimitWatcher
A moneo SmartLimitWatcher (SLW) a moneo DataScience Toolbox AI-alapú szoftvere, mely vállalatok komplex gépi és termelési folyamatainak dinamikus felügyeletére szolgál.
Ez a mögöttes technológia lehetővé teszi a kritikus folyamatváltozók anomáliáinak automatikus és korai felismerését a függő érzékelőadatok, értékek, információk és egyéb folyamatparaméterek alapján. A moneo SmartLimitWatcher folyamatosan figyeli a célváltozót a termelési minőség, a hatékonyság vagy a berendezésállapot (pl. hőmérséklet, átfolyás, rezgés vagy áramfelvétel) tekintetében.
Így működik a moneo SmartLimitWatcher
Egy algoritmus a múltbeli adatokból egy matematikai modellt alakít ki, mely a mért és az előre jelzett célértékek állandó cél/tényleges összehasonlítására szolgál. Ezen kívül a célváltozóra dinamikus várakozási tartományok (konfidenciasávok) kerülnek kiszámításra az eltérések automatizált felismeréséhez és kiadásához.
A moneo SmartLimitWatcher egy intelligens felügyeleti AI-eszköz, amely könnyen kezelhető és adattudományi szakértelem nélkül is működtethető. Kényelmesen és automatizált módon előkészíti az adatokat, és „gépi tanulás” alapján önállóan ellenőrzi azokat.
Erre képes a moneo SmartLimitWatcher
A AI-szoftver egyedileg konfigurálható, és lehetővé teszi az érzékenység kényelmes beállítását az anomáliák felismeréséhez. A figyelmeztetési és riasztási határértékek személyre szabhatók, hogy gyorsan reagálhasson a termelési folyamaton belüli eltérésekre. Választhat az „inaktív”, „alacsony”, „közepes”, „magas” és „egyéni” fokozatok között.
A moneo SmartLimitWatcher szoftvermegoldás használható mind az összehasonlítható gépkomponensek felügyeletére, mind pedig az egyes alkatrészek részletes felügyeletére több mérési értékkel az „Állapotellenőrzés” keretében.
A moneo SmartLimitWatcher meggyőzi Önt
Egyszerű
Nincs szükség adattudományi szaktudásra. Pragmatikus megoldás a gyártás- és karbantartásvezetők számára egyszerű 5 lépéses varázslóval.
Nincs szükség adattudományi szaktudásra. Pragmatikus megoldás a gyártás- és karbantartásvezetők számára egyszerű 5 lépéses varázslóval.Kényelmes
Automatizált adatelőkészítés, modelltanítás és minőségellenőrzés. Nincs szükség összetett adat-előfeldolgozásra.
Automatizált adatelőkészítés, modelltanítás és minőségellenőrzés. Nincs szükség összetett adat-előfeldolgozásra.Intelligens
A legjobban illeszkedő AI-modell automatikus kiválasztása és a felügyeleti pontosság ellenőrzése.
A legjobban illeszkedő AI-modell automatikus kiválasztása és a felügyeleti pontosság ellenőrzése.Megbízható
Idő- és állapotorientált felügyelet. Állandó háttérfigyelés a célváltozó dinamikus várakozási tartományainak felhasználásával.
Idő- és állapotorientált felügyelet. Állandó háttérfigyelés a célváltozó dinamikus várakozási tartományainak felhasználásával.Testreszabható
Beállítható érzékenység az anomáliák felismeréséhez. Testreszabható figyelmeztetések és riasztások.
Beállítható érzékenység az anomáliák felismeréséhez. Testreszabható figyelmeztetések és riasztások.5 lépésben az intelligens folyamatfelügyelethez:
Az 5-lépéses varázsló
A moneo SmartLimitWatcher egy beállítási varázslót kínál, amely megkönnyíti a szoftver használatát. Az intelligens felügyeleti eszköz mindössze öt lépésben, szakértői támogatás nélkül aktiválható.
Walkthrough: moneo SmartLimitWatcher
A moneo SmartLimitWatcher alkalmazási lehetőségei
A moneo SmartLimitWatcher mesterséges intelligenciája különböző módon használható a folyamatfelügyelethez az „Állapotellenőrzés” keretében: Összehasonlítható gépkomponensek vagy az egyes alkatrészek vagy mérési változók felügyeletére.
- Vízszintes használat: Felügyelet összehasonlítható gépalkatrészek segítségével
Előfeltételek:
A csatlakoztatott gépalkatrészek egy folyamatba vagy ugyanabba a berendezésbe vannak integrálva, és fizikailag függnek egymástól. Előnyük, hogy csak néhány érzékelőre vagy mért értékre van szükségük az anomáliák észleléséhez.
- Függőleges használat: Egy alkatrész részletes felügyelete több mérési értékkel.
Előfeltételek:
Az eltérések észleléséhez elegendő számú mérési értéket kell rögzíteni a megfigyelendő alkatrészről.Ez az általános megközelítés nagyon jól alkalmazható a megfigyelési problémák széles körére.
