DXQanalyze

Sentire il battito cardiaco dei vostri macchinari e impianti.

La famiglia di prodotti DXQanalyze consente una creazione di registri completa di tutti i dati di processo disponibili con l’obiettivo di identificare eventuali difetti della qualità del prodotto o l’usura imminente dell’attrezzatura in tempo reale. A un livello sovraordinato, i dati aggregati consentono al sistema di trarre delle conclusioni circa la gestione delle singole fasi lungo la catena di produzione  sulla base della qualità del prodotto documentata. Nel futuro, queste informazioni verranno utilizzate automaticamente per regolare il processo al fine di affrontare le condizioni di cambiamento. I prodotti che fanno parte della gamma DXQanalyze utilizzano l’intelligenza artificiale, ovvero l’apprendimento automatico, al fine di identificare le anomalie e individuare dei modelli.

Vantaggi

  • Una selezione di tool di analisi completa per analisti di tutti i livelli (neofiti, utenti avanzati, esperti)
  • Maggiore disponibilità di attrezzature e impianti e tasso di prima esecuzione più elevato grazie a una risoluzione più rapida dei problemi
  • Conoscenza di dominio integrata in soluzioni analitiche

Prodotti di DXQanalyze

DXQequipment.analytics fornisce uno sguardo approfondito in diverse fasi di processo e nell’attrezzatura lungo l’intera catena di valore. Il pacchetto software punta a migliorare tutti gli aspetti dell’efficienza generale dell’attrezzatura (prestazioni del sistema, qualità della produzione, disponibilità dell’attrezzatura). In una prima fase, DXQequipment.analytics supporta una più rapida risoluzione dei problemi con l’analisi delle cause principali visualizzando situazioni critiche, percorsi effettuati e soglie superate. In secondo luogo è possibile un’analisi automatizzata fornendo un creatore di analisi drag-and-drop per creare algoritmi propri. Con la distribuzione di tali algoritmi è possibile analizzare automaticamente i dati e ottenere in tempo reale un feedback alla macchina. In futuro, i dati storici e l’apprendimento automatico verranno utilizzati per individuare una parametrizzazione ottimale degli algoritmi e tendenze e percorsi a lungo termine.

In combinazione con DXQplant.analytics, gli algoritmi di autoapprendimento verranno utilizzati automaticamente per individuare i problemi di qualità. Oltre a DXQequipment.maintenance vengono fornite ulteriori informazioni sulle attività di manutenzione rilevate.

DXQequipment.analytics si basa sull’esperienza di Dürr ed è disponibile per diversi tipi di attrezzature, ovvero robot di applicazione, forni, sistemi PT/ED.

Funzioni

  • Analisi streaming in tempo reale per garantire la qualità della produzione
  • Individuazione delle anomalie della qualità con l’autoapprendimento
  • Frontend facili da usare per la visualizzazione dei dati e la creazione di modelli analitici
  • Acquisizione permanente e analisi dei dati delle attrezzature
  • Algoritmi di apprendimento automatico per valutare il processo di verniciatura e prevedere anomalie alle attrezzature

Vantaggi

  • Risoluzione guasti più veloce per aumentare la disponibilità dell’impianto
  • Tasso di prima esecuzione più elevato
  • Riduzione dei periodi di fermo delle attrezzature
  • Identificazione ottimizzata delle cause principali

DXQplant.analytics punta a migliorare il tasso di prima esecuzione di un sistema di produzione. In primo luogo, dashboard e report di qualità mostrano indicatori KPI al fine di migliorare la trasparenza dello stato della qualità del prodotto all’interno di un ciclo di qualità. Secondariamente, i problemi di qualità sistematici vengono individuati utilizzando un riconoscimento intelligente del percorso. In futuro, i problemi di qualità sistematici verranno correlati ad anomalie di processo derivate da DXQequipment.analytics, consentendo un’analisi delle cause principali e una precoce risoluzione delle anomalie.

Funzioni

  • Creazione di dashboard per KPI di impianti rilevanti per la qualità
  • Individuazione di percorsi intelligenti per difetti sistematici della qualità
  • Visualizzazione del ciclo di vita del prodotto dei pezzi interessati
  • Indicazione delle cause principali sulla base dell'analisi di big data e regole create da esperti

Vantaggi

  • Tasso di prima esecuzione migliorato per aumentare l’OEE
  • Panoramica strutturata di dati di processo e qualità legati ai pezzi
  • Assistenza nell’individuazione di correlazioni tra difetti di qualità e cause del processo
  • Conoscenza del dominio collegata all’analisi dei dati