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moneo DataScience Toolbox
日益提高的产品和过程要求对整个生产过程提出了高要求。因此,使用工业生产中的传感器数据、数值和信息来尽快地自动化检测和消除产品和过程偏差(即所谓的异常)变得非常重要。
moneo DataScience Toolbox是一个软件工具套件,可基于人工智能来帮助您轻松监测和优化制造过程,而无需数据科学专业知识或编程技能。
AI算法使用传感器记录的数据。该数据由机器学习等先进技术使用,可确保实现优化的预测和状态监测过程。
智能算法会立即报告检测到的异常和模式、理解复杂的关联性并做出可靠的预测。
简而言之,moneo DataScience Toolbox可简化生产过程的监测和优化。另外,它还支持可持续地改进生产过程的质量,并有助于提高效率和显著降低出错率。
moneo DataScience Toolbox的作用
加快转型和规模化
利用向导式配置轻松构建和训练自己的AI/ML模型,而无需数据科学专业知识
利用向导式配置轻松构建和训练自己的AI/ML模型,而无需数据科学专业知识
提高生产质量
利用自定义的AI解决方案,自动检测生产过程中的异常和其他意外状态
利用自定义的AI解决方案,自动检测生产过程中的异常和其他意外状态
提高机器和设备效率 (OEE)
利用自定义的警告和警报,减少意外损失、充分减少设备停机时间并提高设备综合效率
利用自定义的警告和警报,减少意外损失、充分减少设备停机时间并提高设备综合效率
moneo DataScience Toolbox
moneo SmartLimitWatcher:
智能监测和优化生产过程。
moneo SmartLimitWatcher可基于被监测过程的状态生成动态阈值。一旦被监测变量的状态发生变化(即出现关键过程变量异常),它就会在早期自动发出警告和警报。
moneo PatternMonitor:
智能检测意外的过程变化。
moneo PatternMonitor可识别关键变量的结构变化。根据配置不同,它可检测趋势、波动性变化和水平变化,并自动生成警报,以便及早采取适当的措施。
区别和可能的组合
moneo SmartLimitWatcher适用于:
- 多阶段或受控的过程
- 专注于整个机器和设备
工作原理
- 对整个系统进行建模来检测目标变量的异常
moneo PatternMonitor适用于:
- 监测单阶段的固定、连续过程和设备
- 专注于机器和设备的单个参数
工作原理
- 识别关键过程值的结构变化
优势
moneo DataScience Toolbox和数据科学项目
实施: moneo DataScience Toolbox |
vs | 实施: 您自己的数据科学项目 |
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简单易用,同样适用于无数据科学技能的维护团队 |
需要求助数据科学家(昂贵,20k*) |
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自动化数据准备和向导式AI训练 |
需要内部项目架构 |
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当与其他moneo模块结合使用时,可构建可扩展的集成解决方案 |
需要手动采集数据和处理过程 |
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适用于广泛的应用,且能快速提供解决方案 |
项目持续时间最少3-6个月 |
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可定制且可扩展,适用于从新手到专业人士 |
定制解决方案通常不容易转移和应用 |
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出色的性价比 |
由于可扩展性受限,投资风险高 |