DXQequipment.analytics
DXQequipment.analytics zapewnia dogłębny wgląd w różne etapy procesu i zaangażowany sprzęt w całym łańcuchu wartości. Pakiet oprogramowania ma na celu poprawę wszystkich aspektów ogólnej efektywności sprzętu (wydajność systemu, jakość produkcji, dostępność sprzętu). W pierwszym kroku DXQequipment.analytics wspiera szybsze rozwiązywanie problemów dzięki analizie przyczyn źródłowych, wizualizując krytyczne sytuacje, wykryte wzorce i przekroczone progi. Po drugie, zautomatyzowana analiza jest możliwa dzięki kreatorowi analitycznemu typu "przeciągnij i upuść" do tworzenia własnych algorytmów. Dzięki wdrożeniu takich algorytmów dane mogą być automatycznie analizowane, co umożliwia przekazywanie bezpośrednich informacji zwrotnych do maszyny w czasie rzeczywistym. W przyszłości moduł Advanced Analytics będzie wykorzystywał dane historyczne i uczenie maszynowe w celu znalezienia optymalnej parametryzacji algorytmów oraz wykrywania długoterminowych trendów i wzorców. Ta aplikacja AI łączy technologię informacyjną z wiedzą inżynierską, identyfikuje źródła usterek i określa optymalny czas zaplanowanej konserwacji. Znajduje korelacje w zakładzie i dostosowuje algorytm przy użyciu podejścia samouczącego się.
W połączeniu z DXQplant.analytics samouczące się algorytmy będą automatycznie szkolone w celu identyfikacji problemów jakościowych. Wraz z DXQequipment.maintenance dostarczane są dalsze informacje na temat wykrytych zadań konserwacyjnych.
DXQequipment.analytics opiera się na wiedzy eksperckiej firmy Dürr i może być oferowany dla różnych typów urządzeń, np. robotów aplikacyjnych, pieców, systemów PT / EC.
Funkcje:
- Analiza strumieniowania w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia jakości produkcji
- Samouczące się wykrywanie anomalii jakości
- Łatwe w użyciu interfejsy do wizualizacji danych i tworzenia modeli analitycznych
- Stałe pozyskiwanie i analiza danych dotyczących sprzętu
- Algorytmy uczenia maszynowego do oceny procesu malowania i przewidywania awarii sprzętu
Korzyści:
- Szybsze rozwiązywanie problemów w celu zwiększenia dostępności sprzętu
- Zwiększony współczynnik pierwszego uruchomienia
- Mniej przestojów sprzętu
- Zoptymalizowana identyfikacja przyczyn źródłowych