我们的解决方案通过MLnext生成机器学习算法，能够快速、轻松地识别出生产过程或负载中的异常，并实施优化。
MLnext系列包含三种软件解决方案。
我们还就此推出诸多完善的咨询服务，向客户展示其生产环节中的潜力。
欢迎了解如何将MLnext集成至架构体系中。为携手打造定制解决方案，我司将联合客户通过MLnext服务查看现有生产框架状况。
基于人工智能的智能生产优化数据评估 异常检测–使用MLnext轻松实现机器学习
日益庞大的数据量为专家数据收集和分析带来了挑战。基于人工智能的数据分析便可从中发掘出隐藏潜力。MLnext提供以下支持：
- 自主创建用于优化生产的机器学习算法。
- 用于优化生产的现成算法。
- 根据实时数据，为生产人员提供基于人工智能的建议措施。
通过人工智能优化生产
若生产设施具备完善的数据采集能力且可将数据以标准格式提供给操作技术 (OT) 和信息技术 (IT) 环境，那么其中难点就在于数据的效益评估。然而，数据量往往过大。生产过程变化太快，无法手动评估此类数据。若操作人员希望执行跨多个地点的评估，则该问题会更为严重。但无缝数据评估必不可少，否则无法发掘出隐藏潜力。
因此公司需要利用人工智能分析数据。然而，许多公司并不具备编写和维护此种算法所需的必要专业知识或能力。公司在通过服务提供商深入了解其过程和数据的同时，自身也处于代价高昂的依赖关系中。
因此，诸多企业都在寻找基于人工智能的算法，用于过程优化、状态监测和预防性维护，同时不必需要过多专业知识也可自行完成调整。
使用神经网络检测异常
借助菲尼克斯电气MLnext Framework，用户即可在预先准备好的环境中编写算法。软件已预置大量基础功能，支持完全独立操作，大幅减轻工作量。产品已开源，可免费使用。
借助MLnext，我们得以实施和优化机器学习解决方案，实现从实验室到生产环境的落地。该方案不仅能减少停机时间，还可提高维护效率。
立足可持续和智能方案，提高生产力
MLnext系列产品具备以下优势：
- 自行决定是否向以及向菲尼克斯电气公开多少专业技术，以打造基于人工智能的生产优化系统。
- 能够发掘流程中的隐藏潜力，提高未来竞争力。
- 轻松将机器学习算法集成到现有工作流程和IT系统中。
