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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。

moneo DataScience Toolbox – 通过早期警告和警报智能监测和优化生产过程的人工智能工具。

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