moneo SmartLimitWatcher

moneo SmartLimitWatcher (SLW) 是moneo DataScience Toolbox中的一款基于AI的软件产品，可用于动态监测公司的复杂机器和生产过程。

该软件采用的技术可基于相关的传感器数据、数值、信息和其他过程参数，尽早地自动化检测关键过程变量的异常。moneo SmartLimitWatcher会持续监测与生产质量、效率或设备状态相关的目标变量（例如温度、流量、振动或当前消耗量等）。

moneo SmartLimitWatcher的工作原理

算法会基于历史数据训练数学模型，对测量值与预测的目标值进行持续比较，从而提供连续的目标/实际情况对比。为了自动检测和指示偏差，它还会计算目标变量的动态期望范围（置信区间）。

moneo SmartLimitWatcher是一种智能的AI监测工具，无需数据科学专业知识即可轻松处理和操作。它可以方便地自动获取数据，并基于“机器学习”对其进行自主监测。

该AI软件支持定制配置，并允许用户轻松调节异常检测灵敏度。可以自定义警告和警报阈值来快速响应生产过程中的偏差。可选项包括“停用”“低”“中”“高”和“自定义”。

moneo SmartLimitWatcher软件解决方案既可用于监测可比的机器组件，又可使用多个状态监测参数来详细监测单独的组件。

简单

无需数据科学专业知识。该实用解决方案为生产和维护经理提供了简单的5步向导。

方便

自动进行数据准备、模型训练和质量控制。无需进行复杂的数据预处理。

智能

自动选择最优的AI模型，包括验证监测精度。

可靠

基于时间和基于状态的监测。使用目标变量的动态期望范围持续进行后台监测。

自定义

可调节异常检测灵敏度。可自定义警告和警报。

moneo SmartLimitWatcher提供了设置向导，因此使用非常简单。只需5步，就可激活该智能监测工具，而无需专家协助。

moneo SmartLimitWatcher的AI可以以不同方式用于状态监测领域中的过程监测：监测可比的机器组件或者监测单独的附加部件或参数。

要求：
相连的机器组件集成在同一过程或相同的设备中，且相互之间存在物理依赖关系。其优点是仅需少量的传感器或参数来检测异常。

要求：
为了检测偏差，必须对足够多的待监测组件参数进行记录。这种通用方法非常适合处理广泛的监测问题。

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