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moneo DataScience Toolbox
지속적으로 증가하는 제품과 프로세스에 대한 요구사항이 전체 생산 프로세스에서 높은 비중을 차지하고 있습니다. 따라서 산업생산으로 부터 센서 데이터, 값 및 정보를 사용하여 제품 및 프로세스 편차, 즉 이상징후를 최대한 신속하게 자동으로 감지하고 제거하는 것이 중요합니다.
moneo DataScience Toolbox 는 데이터 과학 전문지식이나 프로그래밍 기술 없이도 인공지능을 기반으로 제조 프로세스를 쉽게 모니터링하고 최적화할 수 있는 소프트웨어 도구 모음입니다.
AI 알고리즘은 센서에 기록된 데이터를 사용합니다. 이 데이터는 기계 학습과 같은 고급 기술을 통해 최상의 예측 및 상태 모니터링 프로세스를 보장합니다.
지능형 알고리즘은 감지된 이상징후와 패턴을 즉시 보고하고 복잡한 상관관계를 이해하며 신뢰할 수 있는 예측을 제공합니다.
간단히 말해서: moneo DataScience Toolbox는 생산 프로세스의 모니터링과 최적화를 간소화합니다. 또한 기업의 생산 프로세스의 품질 및 지속 가능한 개선을 지원합니다. 또한 효율성을 높이고 오류 발생률을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다.
moneo DataScience Toolbox 기능
데이터 과학 전문지식 없이도 가이드된 설정으로
자체 AI/ML 모델을 쉽게 생성하고 학습할 수 있습니다.맞춤형
AI 솔루션으로 생산 과정에서 이상 징후 및 기타 예기치 않은 상태를 자동으로 감지합니다.사용자 지정 가능한 경고 및 알람을 통하여
예기치 않은 손실을 줄이고, 설비 다운타임을 최소화하며, 전반적인 장비 효율성을 높입니다.moneo DataScience Toolbox
moneo SmartLimitWatcher:
제조 프로세스의 지능형 모니터링 및 최적화
moneo SmartLimitWatcher는 모니터링 중인 프로세스의 상태에 따라 동적 임계값을 생성합니다. 모니터링되는 변수의 상태가 변경되는 즉시, 즉 중요한 프로세스 변수의 이상징후가 발생하는 즉시 초기에 자동으로 알람 및 경고가 생성됩니다.
moneo PatternMonitor:
예기치 않은 프로세스 변경을 지능적으로 감지
moneo PatternMonitor는 중요한 변수의 구조적 변화를 식별합니다. 설정에 따라 동향, 변동성 변화, 레벨 변화를 감지하고 자동으로 알람을 생성하여 조기에 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
차이점 및 가능한 조합
moneo SmartLimitWatcher는 다음에 적합합니다:
- 다단계 또는 제어된 프로세스
- 전체 기계 및 설비에 집중
작동 원리
- 전체 시스템은 타겟 변수의 이상징후를 감지하도록 모델링됩니다.
moneo PatternMonitor는 다음에 적합합니다:
- 단일 단계 정지, 지속적인 프로세스 및 설비 모니터링
- 기계 및 설비의 개별적 파라메터에 집중
작동 원리
- 중요 프로세스 값의 구조적 변화 식별
moneo DataScience Toolbox와 데이터 과학 프로젝트의
장점
| 구현: moneo DataScience Toolbox |
vs | 구현: 자체 데이터 과학 프로젝트 |
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데이터 과학 기술이 없는 유지보수 팀에도 적합한 사용하기 쉬운 도구 |
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데이터 과학자에 대한 액세스 요구됨 (높은 가격, 20k*) |
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자동화된 데이터 준비 및 안내된 AI 교육 |
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사내 프로젝트 구조가 요구됨 |
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다른 moneo 모듈과 결합된 통합 및 확장 가능한 솔루션 |
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수동 데이터 수집 및 처리 프로세스가 요구됨 |
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광범위한 어플리케이션에 대한 적합성 및 빠른 솔루션 가용성 |
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최소 프로젝트 기간 약 3-6개월 |
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사용자 정의 및 확장 가능 – 초보자부터 전문가 수준까지 |
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맞춤형 솔루션은 이전 및 적용이 쉽지 않은 경우가 많습니다. |
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뛰어난 가격대비성능비 |
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확장성 제한으로 인한 투자 위험 증가 |
