- moneo:IIoT平台
- 產品
- moneo DataScience Toolbox
moneo DataScience Toolbox
不斷提升的產品和製程要求,讓整體生產製程需求提高。因此,使用工業製程中的感測器數據、值和訊息來盡快自動檢測和消除產品和製程偏差(即所謂的異常)非常重要。
moneo DataScience Toolbox 是一系列軟體工具,使您能夠利用人工智慧輕鬆監控和優化製程,而無需數據科學專業知識或技術能力。
人工智慧演算法使用感測器記錄的數據。這些數據由機器學習等先進技術使用,以確保最佳的預測和狀態監測。
智慧演算法即時報告檢測到的異常和行為模式,了解複雜的關聯性並做出可靠的預測。
簡單來說:moneo DataScience Toolbox 簡化了生產流程的監控和優化。它還支援公司製程的品質檢測和持續優化。此外,它還可以幫助您提高效率並大幅減少錯誤發生率。
moneo DataScience Toolbox 可以做什麼
加速轉型和擴展
輕鬆建立 無需數據科學專業知識即可在引導中訓練自己的 AI(人工智慧)/ML(機器學習)
輕鬆建立 無需數據科學專業知識即可在引導中訓練自己的 AI(人工智慧)/ML(機器學習)
改善品質
自動化使用客製的人工智慧解決方案自動檢測生產中的異常情況
自動化使用客製的人工智慧解決方案自動檢測生產中的異常情況
提生機器和設備效率 (OEE)
透過 可客製化的警告和警報減少意外損失,大幅度地減少設備停機時間並提高整體設備效率。
透過 可客製化的警告和警報減少意外損失,大幅度地減少設備停機時間並提高整體設備效率。
moneo DataScience Toolbox
moneo SmartLimitWatcher:
智慧監控與最佳化生產流程。
moneo SmartLimitWatcher 根據被監控的製程狀態生成動態閾值。一旦監控變量的狀態發生變化(關鍵過程變量出現異常),它就會儘早自動發出警報和警告。
moneo PatternMonitor:
智慧監測不必要的製程變化。
moneo PatternMonitor 辨識關鍵變量的結構性變化。根據設定,它可以監測趨勢、波動性變化和水平變化,並自動生成警報,以便您可以儘早採取適當的措施。
差異和可能的組合
moneo SmartLimitWatcher 適用於...
- 多階段或控制製程
- 專注於整個機器和廠房
運作原理
- 將整個系統建模以監測目標變量的異常
moneo PatternMonitor 適用於...
- 監控單階段工作站、連續製程和廠房
- 專注於機器的個別參數和廠房
運作原理
- 辨識關鍵製程值的結構變化
優點
moneo DataScience Toolbox 和 data science projects
應用實行: moneo DataScience Toolbox |
和 | 執行: 您專屬的數據科學專案 |
||
---|---|---|---|---|
可簡單使用的工具,適合沒有數據科學技能的維護團隊 |
需要聘用數據專家(昂貴,20K以上) |
|||
自動化準備數據和引導訓練人工智慧 |
需要內部專案架構 |
|||
與其他 moneo 模板整合時,可擴展解決方案的規模 |
必須手動取得數據與處理流程 |
|||
適合廣泛的應用與快速的解決方案可用性 |
專案最短期間約3-6個月 |
|||
可客製化和可延伸性-從初學者到專業水準 |
訂製的解決方案通常不容易轉移和應用 |
|||
絕佳的成本效益比 |
由於可擴展性有限,投資風險增加 |