Pracownik produkcji z kolumną sygnalizacyjną

Analiza danych w oparciu o sztuczną inteligencję do optymalizacji produkcji Anomaly Detection – łatwe uczenie maszynowe z MLnext

Wzrost ilości danych stanowi wyzwanie pod względem zbierania danych i ich oceny przez ekspertów. Ukryte możliwości można wykryć dzięki analizie danych opartej na sztucznej inteligencji. MLnext oferuje:

  • Możliwość samodzielnego tworzenia algorytmów uczenia maszynowego do optymalizacji produkcji.
  • Gotowy do zamówienia algorytm do optymalizacji produkcji.
  • Zalecenia dla pracowników produkcji w oparciu o sztuczną inteligencję i aktualne dane.
Anomaly Detection

Optymalizacja produkcji dzięki sztucznej inteligencji

Jeśli produkcja jest wyposażona w możliwości zbierania danych i dane te są dostępne w postaci znormalizowanej dla OT i IT, największym wyzwaniem jest ich właściwa ocena. Jednak ilość danych jest często zbyt duża. Procesy produkcyjne zmieniają się zbyt szybko, aby możliwa była ręczna ocena tych danych. Problem ten nasila się jeszcze bardziej, jeśli analiza ma obejmować dane z kilku różnych zakładów. Kompleksowa analiza danych jest jednak niezbędna, ponieważ w przeciwnym razie można nie wykryć ukrytych potencjałów.

Firma musi więc zastosować sztuczną inteligencję do oceny danych. Jednak wiele firm nie posiada odpowiedniego know-how lub możliwości, aby zaprogramować i utrzymać taki algorytm. W przypadku współpracy z zewnętrzną firmą ma ona wgląd w procesy i dane, a współpraca ta wiąże się z zależnością i dużymi kosztami.

Dlatego wiele firm poszukuje sposobu na wdrożenie algorytmu opartego na sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów, monitorowania stanu i predykcyjnego utrzymania ruchu, bez konieczności ujawniania swojego know-how, a jednocześnie z zachowaniem możliwości samodzielnego wprowadzania zmian.

Wykrywanie nieprawidłowości dzięki sieciom neuronowym

MLnext Technology
Logo MLnext Framework
Logo MLnext Execution
Logo MLnext Creation
MLnext Technology

Nasze rozwiązania do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego przez MLnext umożliwiają szybkie i łatwe wykrywanie nieprawidłowości w procesach produkcyjnych lub zużyciu oraz dokonywanie optymalizacji.

Oferta MLnext obejmuje trzy różne oprogramowania.

Oferujemy kompleksowe doradztwo w tym zakresie obejmujące liczne usługi. Pokażemy Ci wszystkie możliwości działań w Twoim zakładzie produkcyjnym.
Sprawdźmy wspólnie, w jaki sposób włączyć MLnext do Twojej infrastruktury. Aby wspólnie znaleźć rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb, przy użyciu usług MLnext przeanalizujemy razem istniejące uwarunkowania produkcji.

Logo MLnext Framework

MLnext Framework umożliwia samodzielne zaprogramowanie algorytmu w przygotowanym środowisku. Wiele podstawowych funkcji jest już przygotowanych, dzięki czemu wymaga to znacznie mniejszego wysiłku, a mimo to można to zrobić całkowicie samodzielnie. Oprogramowanie jest dostępne bezpłatnie jako open source.

Pobierz MLnext Framework
Logo MLnext Execution

Przemysłowa i kapsułkowana budowa sieci neuronowych w produkcji:
Konfigurację można przeprowadzić samodzielnie lub skorzystać z usług polecanej przez nas firmy zewnętrznej lub z pomocy specjalistów Phoenix Contact.

Pobierz MLnext Execution
Logo MLnext Creation

Przy tworzeniu i dopasowaniu algorytmu będziesz prowadzony krok po kroku. MLnext Creation zapewnia znaczne uproszenie programowania, które ogranicza się wyłącznie do parametryzacji.

Pobierz MLnext Creation

Dzięki MLnext byliśmy w stanie wykorzystać i zoptymalizować nasze rozwiązania do uczenia maszynowego z laboratorium w środowisku produkcyjnym. Pozwoliło to na skrócenie przestojów i zwiększenie efektywności utrzymania ruchu.

Tom Hammerbacher - Phoenix Contact, Solution Engineer – Data Science
Tom Hammerbacher
Mężczyzna z tabletem

Zrównoważone i inteligentne zwiększenie wydajności

MLnext oferuje:

  • Możliwość swobodnego decydowania o tym, czy i w jakim stopniu dzielić się swoim know-how przy optymalizacji produkcji na bazie sztucznej inteligencji.
  • Identyfikacja ukrytych i niewykorzystanych potencjałów w procesach, aby zapewnić w przyszłości jeszcze większą konkurencyjność.
  • Łatwe włączenie algorytmów uczenia maszynowego do istniejących procesów i struktur IT.
Indywidualne i skalowalne rozwiązania
Wspólnie znajdziemy najlepsze rozwiązanie
Aby zapewnić konkurencyjność również w przyszłości, pomyśl o cyfryzacji swojej fabryki.
Skontaktuj się z nami
Pracownicy w cyfrowej fabryce