moneo DataScience Toolbox

不斷提升的產品和製程要求，讓整體生產製程需求提高。因此，使用工業製程中的感測器數據、值和訊息來盡快自動檢測和消除產品和製程偏差（即所謂的異常）非常重要。

moneo DataScience Toolbox 是一系列軟體工具，使您能夠利用人工智慧輕鬆監控和優化製程，而無需數據科學專業知識或技術能力。

人工智慧演算法使用感測器記錄的數據。這些數據由機器學習等先進技術使用，以確保最佳的預測和狀態監測。

智慧演算法即時報告檢測到的異常和行為模式，了解複雜的關聯性並做出可靠的預測。

簡單來說：moneo DataScience Toolbox 簡化了生產流程的監控和優化。它還支援公司製程的品質檢測和持續優化。此外，它還可以幫助您提高效率並大幅減少錯誤發生率。

moneo DataScience Toolbox 可以做什麼

加速轉型和擴展
輕鬆建立

無需數據科學專業知識即可在引導中訓練自己的 AI(人工智慧)／ML(機器學習)

改善品質
自動化

使用客製的人工智慧解決方案自動檢測生產中的異常情況

提生機器和設備效率 (OEE)
透過

可客製化的警告和警報減少意外損失，大幅度地減少設備停機時間並提高整體設備效率。

moneo SmartLimitWatcher 根據被監控的製程狀態生成動態閾值。一旦監控變量的狀態發生變化（關鍵過程變量出現異常），它就會儘早自動發出警報和警告。

moneo PatternMonitor 辨識關鍵變量的結構性變化。根據設定，它可以監測趨勢、波動性變化和水平變化，並自動生成警報，以便您可以儘早採取適當的措施。

	應用實行： moneo DataScience Toolbox		和	執行：您專屬的數據科學專案
	可簡單使用的工具，適合沒有數據科學技能的維護團隊			需要聘用數據專家（昂貴，20K以上）
	自動化準備數據和引導訓練人工智慧			需要內部專案架構
	與其他 moneo 模板整合時，可擴展解決方案的規模			必須手動取得數據與處理流程
	適合廣泛的應用與快速的解決方案可用性			專案最短期間約3-6個月
	可客製化和可延伸性－從初學者到專業水準			訂製的解決方案通常不容易轉移和應用
	絕佳的成本效益比			由於可擴展性有限，投資風險增加