Sinyal kuleli bir üretim tesisindeki çalışan

Akıllı üretim optimizasyonu için AI-tabanlı veri değerlendirme Anormallik tespiti – MLnext ile basit makine öğrenmesi

Artan veri miktarı, veri toplama ve uzmanlar tarafından yapılacak veri analizi için bir güçlük yaratır. Burada, AI-tabanlı veri analizi yoluyla gizli potansiyel keşfedilebilir. MLnext ile size şunları sunuyoruz:

Üretim optimizasyonu için bağımsız olarak makine öğrenmesi algoritmaları yaratma yeteneği.
Üretim optimizasyonu için bir komuta hazır algoritma
En son veriler temelinde üretimdeki çalışanlar için AI-tabanlı önerilen işlemler.

AI ile üretim optimizasyonu

Eğer bir üretim tesisi tamamen veri toplama yetenekleriyle donatılmışsa ve bu veriler OT ve IT için standart bir şekilde kullanılabiliyorsa, en büyük zorluk verilerin faydalı şekilde değerlendirilmesidir. Bununla birlikte, veri hacimleri genellikle çok büyüktür. Üretim prosesleri bu verilerin manuel olarak değerlendirilmesini güçleştirecek kadar çabuk değişir. Operatörün çok sayıda konum arasında bir değerlendirme yapmak istemesi durumunda bu sorun tekrar derinleşir. Buna rağmen, kesintisiz veri değerlendirilmesi kesinlikle gereklidir, aksi takdirde gizli potansiyeller ortaya çıkarılamaz.

Bu nedenle şirketin verileri analiz etmek için yapay zekâ kullanması gerekir. Bununla birlikte, birçok şirket bu tür bir algoritma programlama ve sürdürme uzmanlık veya kapasitesine sahip değildir. Şirketler, hizmet sağlayıcıya bağımlı kalarak bu işlem ve verilere vakıf olur ve kendisini maliyetli bir ilişki içerisinde bulur.

Şirketlerin çoğu bu yüzden fazla uzmanlık ortaya koymak zorunda kalmadan ve bağımsız olarak ayar yapma imkanına sahip olarak proses optimizasyonu, durum izleme ve önleyici bakım için AI-tabanlı algoritma uygulamanın bir yolunu arıyor.

Sinir ağlarıyla anormallik tespiti

MLnext

MLnext yoluyla makine öğrenmesi algoritmaları üretmek için çözümlerimiz, üretim süreçlerindeki veya yüklerdeki anormallikleri kolayca tanımlamayı ve optimizasyonları uygulamayı mümkün kılar.

MLnext serisi, üç farklı yazılım çözümü içermektedir.

Bu konu hakkında kapsamlı bir tavsiye olarak, size üretiminizdeki potansiyelleri gösterdiğimiz çok sayıda hizmet sunuyoruz.
MLnext'in altyapınıza nasıl entegre edilebileceği konusuna birlikte bakalım. İhtiyacınıza uygun bir çözüm bulmak için sizinle birlikte MLnext hizmetlerimizle üretiminizdeki mevcut çerçeve şartlarına bakacağız.

MLnext Framework

MLnext Framework'ümüz, kendi algoritmanızı hazırlanmış bir ortamda programlamanızı mümkün kılar. Siz hâlâ tamamen bağımsız hareket edebildiğiniz halde çalışmanın büyük ölçüde azaltılması için halihazırda çok sayıda temel fonksiyon hazırlanmıştır. Açık kaynak olarak ücretsiz kullanılabilir.

MLnext Framework'ü indirin

MLnext Execution

Üretimde sinir ağlarının endüstriyel emniyetli ve kapsüllü uygulanması:
Konfigürasyon işini tavsiye ettiğimiz bir hizmet sağlayıcının yardımıyla veya Phoenix Contact'taki uzman ekibi arayarak kendiniz yapabilirsiniz.

MLnext Execution'ı indirin

MLnext Creation

Sizi adım adım bir algoritmanın yaratılmasına ve özelleştirilmesine götürmemize izin verin. MLnext Creation ile programlama işiniz çok daha azdır - yapmanız gereken tek şey konfigürasyondur.

MLnext Creation'ı indirin

Akıllı üretime yönelik çözümümüzle, robot uygulamasına yönelik güvenlik gereksinimlerini hızlı ve kolay bir şekilde karşıladık. Uygulama çok az çabayla gerçekleştirildi.

Tom Hammerbacher, Çözüm Mühendisi – Veri Bilimi

Verimliliği sürdürülebilir ve akıllı şekilde artırın

MLnext serimiz size şunları sunmaktadır:

Bir AI-tabanlı üretim optimizasyon sistemi yaratmak için uzmanlığınızı bizimle ne kadar ve nasıl paylaşmak istediğinize siz karar verin.
Gelecekte daha da fazla rekabetçi kalmak için proseslerinizdeki gizli ve kullanılmayan potansiyeli keşfetme yeteneği.
Makine öğrenmesi algoritmalarının mevcut iş akışlarınıza ve IT yapılarınıza kolay entegrasyonu.

Özel ve ölçeklenebilir çözümler

Sizin için ideal çözümü birlikte bulacağız

Fabrikanızı şimdi dijitalleştirin ve gelecekte rekabetçi kalın.

Bizimle hemen irtibata geçin