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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)
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
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。

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
  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