Ständigt ökande produkt- och processkrav ställer höga krav på hela produktionsprocessen. Det är därför viktigt att använda givardata, värden och information från industriell produktion för att upptäcka och eliminera produkt- och processavvikelser – så kallade anomalier – så snabbt som möjligt och automatiskt.
moneo DataScience Toolbox är en samling mjukvaruverktyg som gör att du enkelt kan övervaka och optimera tillverkningsprocesser med hjälp av artificiell intelligens, utan behov av datavetenskaplig expertis eller programmeringskunskaper.
AI-algoritmen använder data som registrerats av givare. Uppgifterna används av avancerad teknik, såsom maskininlärning, för att säkerställa bästa möjliga förutsägelser och processer för tillståndsövervakning.
Intelligenta algoritmer rapporterar snabbt upptäckta anomalier och mönster, förstår komplexa samband och gör tillförlitliga förutsägelser.
Kort sagt: moneo DataScience Toolbox förenklar övervakning och optimering av dina produktionsprocesser. Den bidrar också till en kvalitativ och hållbar förbättring av ditt företags produktionsprocess. Dessutom hjälper den dig att öka effektiviteten och att avsevärt minska förekomsten av fel.
moneo SmartLimitWatcher genererar dynamiska tröskelvärden baserat på statusen för den process som övervakas. Lösningen utfärdar automatiskt larm och varningar i ett tidigt skede så snart statusen för de övervakade variablerna ändras – anomalier uppstår i en kritisk processvariabel.
moneo PatternMonitor identifierar strukturella förändringar i en kritisk variabel. Beroende på konfigurationen upptäcker lösningen trender, förändringar i volatilitet och nivåförändringar och genererar automatiskt larm så att du kan vidta lämpliga åtgärder i ett tidigt skede.
Implementering: moneo DataScience Toolbox |
vs | Implementering: eget datavetenskapligt projekt |
||
---|---|---|---|---|
Lättanvänt verktyg som även lämpar sig för underhållsteam utan datavetenskaplig kompetens |
Tillgång till dataanalytiker krävs (dyrt, 20 k*) |
|||
Automatiserad dataförberedelse och guidad AI-träning |
Intern projektstruktur krävs |
|||
Integrerad och skalbar lösning i kombination med andra moneo-moduler |
Manuell datainsamling och bearbetningsprocess krävs |
|||
Lämpligt för ett brett urval av applikationer och tillgänglighet för snabba lösningar |
Minsta projekttid ca 3-6 månader |
|||
Anpassningsbar och utbyggbar – från nybörjarnivå till professionell nivå |
Specialanpassade lösningar är ofta inte lätta att överföra och tillämpa |
|||
Utmärkt pris-prestanda-förhållande |
Ökad investeringsrisk på grund av begränsad skalbarhet |