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생산 시설에 데이터 수집 기능이 완벽하게 갖춰져 있고 이 데이터가 OT 및 IT를 위한 표준화된 형식으로 제공되는 경우 가장 큰 문제는 유용한 데이터 평가를 수행하는 것입니다. 그러나 데이터 볼륨이 너무 큰 경우가 많습니다. 이 데이터를 수동으로 평가하기에는 생산 프로세스가 너무 빨리 변경됩니다. 운영자가 여러 위치에서 평가를 수행하려는 경우 이 문제는 더욱 심각해집니다. 그러나 원활한 데이터 평가가 절대적으로 필요하며 그렇지 않으면 숨겨진 잠재력을 발견할 수 없습니다.
따라서 회사는 인공 지능을 활용하여 데이터를 분석해야 합니다. 그러나 많은 회사는 이러한 알고리즘을 프로그래밍 및 유지 관리하는 데 필요한 전문 지식이나 능력이 없습니다. 서비스 제공업체에 의존할 경우 회사의 프로세스 및 데이터가 노출되고 비용이 많이 드는 종속적인 관계에 놓이게 됩니다.
이러한 이유로 많은 회사에서 너무 많은 전문 지식을 공개하지 않고도 여전히 독립적으로 조정할 수 있는 프로세스 최적화, 상태 모니터링 및 사전 예방적 유지 관리를 위한 AI 기반 알고리즘을 구현하는 방법을 찾고 있습니다.
신경망을 통한 이상 탐지
MLnext를 통해 머신 학습 알고리즘을 생성하기 위한 솔루션을 사용하면 생산 프로세스 또는 부하의 이상 징후를 빠르고 쉽게 식별하고 최적화를 구현할 수 있습니다.
MLnext 제품군에는 세 개의 다른 소프트웨어 솔루션이 포함되어 있습니다.
피닉스컨택트는 이 주제에 대한 포괄적인 컨설팅을 위해 고객의 생산 환경에 내재된 잠재력을 보여주는 다양한 서비스를 제공합니다. MLnext를 인프라에 통합할 수 있는 방법을 피닉스컨택트와 함께 알아보십시오. 맞춤형 솔루션을 함께 찾기 위해 피닉스컨택트는 MLnext 서비스를 통해 고객의 생산 환경에 존재하는 기존 프레임워크 상태를 살펴볼 것입니다.
피닉스컨택트의 MLnext Framework를 사용하면 준비된 환경에서 고유한 알고리즘을 프로그래밍할 수 있습니다. 수많은 기본 기능이 준비되어 있기 때문에 작업이 크게 줄어들고 완전히 독립적으로 행동할 수 있습니다. 이 솔루션은 오픈 소스로 무료로 제공됩니다.
