MI és gépi tanulási platform

Gyári adatai döntésekké alakítva

Az MSF MI-platform tanul az Ön termelési adataiból, hogy optimalizálja az ütemterveket, előre jelezze a minőségi problémákat, előrejelezze a keresletet, és feltárja a rejtett kapacitást — ez az intelligenciaréteg minden MSF-modulon átível.

Demó kérése PoC indítása

Legfontosabb jellemzők

Ütemterv-optimalizáló MIA megerősítéses tanulás folyamatosan javítja az APS ütemezési döntéseit az Ön konkrét gyárára szabva.

Prediktív minőségJósolja meg a selejtkockázatot a folyamatparaméterek alapján, még mielőtt az alkatrész elkészülne.

KeresletelőrejelzésA gépi tanulási modellek ötvözik a múltbeli adatokat, a szezonalitást és a piaci jelzéseket a pontos előrejelzésekhez.

EnergiaoptimalizálásHelyezze át az energiaigényes műveleteket az olcsó tarifaidőszakokba, a szállítási határidők veszélyeztetése nélkül.

AnomáliafelismerésVegye észre a szokatlan gép- vagy folyamatviselkedést, mielőtt az meghibásodássá vagy hibává válna.

Big data elemzésAz összes üzemi adat egyetlen analitikai rétegben, irányítópultokkal és önkiszolgáló jelentésekkel.

Korreláció- és jellemzőfontosság-elemzésA Spearman-korreláció és az XGBoost jellemzőfontosság-elemzés feltárja, mely folyamatparaméterek befolyásolják valóban a kihozatalt és a minőséget.

LSTM-alapú anomáliafelismerésAz autoencoder hálózatok megtanulják a normál szenzorviselkedést, és valós időben jelzik az anomáliákat — berendezésenként, paraméterenként, fontossági hőtérképekkel.

Kihozatal-előrejelzés és paraméter-optimalizálásA Random Forest modellek a tényleges és átlagos értékekhez viszonyítva jósolják meg a kihozatalt, minden gyártási körhöz optimális gépparamétereket javasolva.

Mérhető eredmények

+10-25%Feltárt rejtett kapacitás

-15%Energiaköltség

wksModellbetanítás

∞Folyamatos tanulás

A platformról — valós képernyők

LSTM Autoencoder anomaly detection — reconstruction error flags abnormal equipment behavior in real time

Anomaly importance heatmap — which parameter deviated, when, and how severely

Gyakran ismételt kérdések

Szükségem van saját data science csapatra?

Nem — a modellek előre elkészítve érkeznek a gyártási felhasználási esetekhez, és az MSF szakértői hangolják be az Ön adataira.

Hol tárolják az adatokat?

Helyszíni vagy privát felhős tárolás, az Ön választása szerint. Az Ön termelési adatai soha nem tanítanak más vállalatok modelljeit.

Mely modulokra van szükség az MI működéséhez?

A MES-adatok jelentik az alapot; minden további modul (APS, minőség, karbantartás) újabb MI-felhasználási eseteket nyit meg.

MI és gépi tanulási platform

Legfontosabb jellemzők

Mérhető eredmények

A platformról — valós képernyők

Gyakran ismételt kérdések

További cikkek

Kapcsolódó termékek

Készen áll gyára potenciáljának megismerésére?