Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur non adipiscing elit porta at eu ultrices at donec rhoncus fermentum at faucibus a faucibus.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur non adipiscing elit porta at eu ultrices at donec rhoncus fermentum at faucibus a faucibus.
Learn about our
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
DIE GÄNGIGSTEN ALIZ CLOUD-LÖSUNGEN FÜR DIE FERTIGUNG
Prädiktive Analysen, die sich auf ML-Technologie stützen, können das Potenzial, Frühindikatoren für Qualitätsprobleme zu finden, deutlich erhöhen. Anstelle einer Modellierung mit altmodischer Mathematik, die sich stark auf quantitatives Fachwissen stützt, kann eine auf KI basierende Lösung zum optimalen Zustand des Wartungsprozesses führen und Verluste verhindern oder sogar den Umsatz maximieren.
Die Nutzung von Risiken in Instandhaltungsprozessen ist ohne aufwändige Forschungs- oder Durchführungsarbeiten möglich.
Ein Optimierungsprozess umfasst die Erkundung der Werte von zahlreichen Variablen, die (innerhalb einiger Einschränkungen) neu eingestellt werden können. Durch den Einsatz von ML-Routinen werden bei der Erforschung der Prozesse bestimmte Schemata entdeckt.
Durch die Nutzung dieser Einstellungen können die gewünschten KPI erreicht werden, ohne dass die eigentlichen Abbildungsfunktionen manuell skizziert werden müssen, was ein hohes Maß an quantitativem Wissen in einigen speziellen Bereichen (z. B. Thermodynamik, Strömungslehre) erfordern würde.
Verbesserung der Qualität entsteht durch Optimierung von Prozess- und Kontrollkennzahlen.
Dies führt dazu, dass weniger fehlerhafte Produkte verkauft werden.
Da sich die gewünschten KPI oft widersprechen, kann dies punktuell zwar schnell zu einem lokalen Bestwert führen, jedoch auch zu einem suboptimalen Zustand. Die Optimierung mit einer KI-Lösung kann dieses Risiko vermindern. Aufgrund der iterativen Modellierungs- und Simulationsphasen über alle Ziele hinweg führt sie trotz solcher Hindernisse zu einer fein abgestimmten Optimierung
Die Lösung läuft in einem SaaS-Modell. Das bedeutet, Sie müssen nicht in Server investieren, kein Geld für die Wartung ausgeben, keine Ressourcen für die Einrichtung des Systems bereitstellen und ebenso wenig wird der Start durch Warten auf die Implementierung verzögert. Sie können sofort loslegen, indem Sie historische Sensordaten sammeln und diese über die Webschnittstelle oder API hochladen.
Die Lösung ist herstellerunabhängig, sie erfordert kein bestimmtes IoT-Gerät und keine bestimmte Plattform. Sie können außerdem jede Art von Sensoren benutzen, da wir unabhängig von Hersteller und Modell arbeiten. Die Lösung umfasst eine automatische Datenbereinigung sowie Assistenzdienste und erfordert nur ein leichtes Feature Engineering, bei dem Sie von unseren Data-Engineering-Experten unterstützt werden.
Sie können die Daten entweder über eine leichtgewichtige API oder über die Schnittstelle unserer Webanwendung einlesen und die Einstellungen der Lösung verwalten.
Sie treffen einen Berater, der Sie bei der Aufbereitung Ihrer Daten unterstützt. Dann erhalten Sie Ihre Sensordaten, die Sie in das gewünschte Format umwandeln und mit unserer API oder Webanwendung einlesen können.
Füllen Sie eine Dokumentvorlage aus, die auf der Grundlage Ihrer historischen Sensordaten erstellt wurde, um über Ihre Ziele und gewünschten KPI zu informieren.
Die Lösung erstellt automatisch ein Modell zur Simulation der KPI. Dann wird das KI-Modell trainiert, um den Algorithmus anzupassen, der Ihre Einstellungen auf Grundlage der Ziele optimiert.
Nehmen Sie neu generierte Daten auf. Der Algorithmus verarbeitet diese und Sie erhalten den Wertesatz für optimale Einstellungen des Produktionsprozesses.
Um die gewünschten Ergebnisse und KPI aufrechtzuerhalten, müssen kontinuierlich neue Sensordaten eingespeist werden, um den Algorithmus weiterhin zu trainieren. Dies kann ohne großen Aufwand über die Weboberfläche erfolgen oder mit Hilfe unserer API automatisiert werden.
EINBLICKE
Reach out, and let’s take your business to the next level.
