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moneo DataScience Toolbox：人工智能
智能监测和优化生产过程
通过使用相关的传感器数据和过程参数作为基础，moneo Data Science Toolbox中的智能工具SmartLimitWatcher可以实现在早期自动化检测到关键过程值的异常。该工具旨在持续监测与生产质量或装置状态（例如温度、流量、振动、电流消耗）相关的关键过程值（目标变量）。
借助人工智能方法，训练基于历史数据的数学模型，并将其用于长期对比测量值和预计目标值。通过额外计算目标变量的动态预期范围（置信区间），还可以长期评估目标变量的测量行为并自动指示相应的偏差。
用户可以自定义警告和警报限值（早期、中期和晚期），并将其显示在应用中。这可实现快速应对生产过程中的偏差，并通过优化的早期检测主动采取行动。
moneo DataScience Toolbox – 通过早期警告和警报智能监测和优化生产过程
- 简单：无需数据科学专业知识。该实用型解决方案带有简单的5步向导，适合生产和维护经理使用。
- 用户友好：自动提供数据和进行质量检查。无需复杂的数据预处理。
- 智能：选择最优的AI模型。自动建立模型和验证监测精度。
- 可靠：基于时间和状态的监测。利用目标变量的动态期望范围进行长期背景监测。
- 个性化：可自定义警告和警报。可设置异常情况的检测灵敏度。
