DXQanalyze

Sienta el latido de sus máquinas e instalaciones.

La familia de productos DXQanalyze permite registrar de forma integral todos los datos de proceso disponibles con el objetivo de identificar en tiempo real posibles defectos de calidad en el producto o el desgaste inminente de los equipos. En un nivel superior, los datos agregados permiten al sistema sacar conclusiones sobre la operación de las etapas individuales a lo largo de la cadena de valor, basándose en la calidad de producto documentada. En el futuro, esta información se utilizará para ajustar automáticamente el proceso para hacer frente a estas condiciones cambiantes. Los productos de la familia DXQanalyze emplean inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para identificar anomalías y derivar patrones.

Ventajas para Ud.

  • Completa selección de herramientas de análisis para todos los niveles de experiencia de científicos de datos (principiantes, avanzados o expertos)
  • Disponibilidad de equipos/instalaciones y coeficiente de primera ejecución mejoradas gracias a una solución de problemas más rápida
  • Conocimiento de la materia integrado en soluciones analíticas

Productos de DXQanalyze

DXQequipment.analytics ofrece una visión exhaustiva de las distintas etapas de proceso y las instalaciones implicadas a lo largo de la cadena de valor. El objetivo del paquete de software es mejorar todos los aspectos de la eficiencia general de los equipos (rendimiento del sistema, calidad de producción o disponibilidad de equipos). En una primera etapa, DXQequipment.analytics contribuye a solucionar problemas más rápido con un análisis de fallos y causas  que permite visualizar situaciones críticas, patrones detectados y umbrales rebasados. En segundo lugar, se consigue un análisis automatizado gracias a un generador de análisis mediante la función ""arrastrar y soltar"" para crear algoritmos propios. Con la implantación de tales algoritmos, los datos se pueden analizar automáticamente y se puede enviar una respuesta directa a la máquina en tiempo real. En el futuro, los datos históricos y el aprendizaje automático permitirán conseguir una parametrización óptima de algoritmos y detectar tendencias y patrones a largo plazo.

En combinación con DXQplant.analytics, los algoritmos de autoaprendizaje aprenderán automáticamente a identificar problemas de calidad. Junto con DXQequipment.maintenance se ofrece más información sobre tareas de mantenimiento detectadas.

DXQequipment.analytics se basa en los conocimientos expertos de Dürr y está disponible para distintos tipos de equipos, como robots de aplicación, hornos o sistemas TTS/KTL.

Funciones

  • Análisis de flujo en tiempo real para garantizar la calidad de la producción
  • Detección de anomalías de calidad con autoaprendizaje
  • Front-end fácil de usar para visualización de datos y creación de modelos de análisis
  • Adquisición y análisis permanentes de datos de equipos
  • Algoritmos de aprendizaje automático para evaluar el proceso de pintura y predecir fallos en los equipos

Ventajas para Ud.

  • Solución de errores más rápida para mejorar la disponibilidad de los equipos
  • Coeficiente de primera ejecución mejorado
  • Menores tiempos de inactividad de los equipos
  • Identificación optimizada de las causas de los fallos

DXQplant.analytics tiene como objetivo mejorar el coeficiente de primera ejecución de un sistema de producción. En una primera etapa, los paneles e informes de calidad muestran indicadores clave de rendimiento para mejorar la transparencia del estado de calidad de los productos dentro de un círculo de calidad. En la segunda etapa se detectan los problemas de calidad sistemáticos empleando reconocimiento inteligente de patrones. En el futuro, los problemas sistemáticos de calidad se correlacionarán con desviaciones de procesos facilitadas por DXQequipment.analytics, lo que permitirá realizar un análisis de las causas de los fallos y una solución temprana de los problemas.

Funciones

  • Paneles para KPI de la instalación relevantes para la calidad
  • Reconocimiento inteligente de patrones para defectos de calidad sistemáticos
  • Visualización del ciclo de vida de producto para las piezas afectadas
  • Indicación de causas principales basada en análisis de datos masivos y reglas expertas

Ventajas para Ud.

  • Coeficiente de primera ejecución mejorado para aumentar la eficiencia general de los equipos (OEE)
  • Vista estructurada de datos de proceso y calidad relacionados con la pieza
  • Soporte para encontrar correlaciones entre defectos de calidad y causas en el proceso
  • Conocimiento de dominio asociado al análisis de datos