DXQanalyze

Контроль производственных ритмов оборудования и установок.

Продукты семейства DXQanalyze в режиме реального времени собирают все доступные технологические данные с целью обнаружения возможных дефектов качества продукции или неизбежного износа оборудования. Основываясь на показателях качества, указанных в документации, а также используя все эти данные, сведенные в одно целое на вышестоящем уровне, система делает выводы об эффективности отдельных этапов в цепочке создания стоимости. В дальнейшем эта информация используется для автоматической коррекции производственного процесса с учетом изменяющихся условий. Продукты семейства DXQanalyze используют искусственный интеллект, т. е. машинное обучение, чтобы идентифицировать аномальные состояния и выявить соответствующие закономерности.

Преимущества

  • Комплексный набор инструментов анализа и обработки данных для специалистов любого уровня  (начинающих и опытных пользователей, а также экспертов)
  • Повышение эксплуатационной готовности оборудования и установок, снижение количества требующих доработки дефектов благодаря ускоренному устранению проблем
  • Интеграция знаний в предметной области в аналитические решения

Продукты пакета DXQanalyze

DXQequipment.analytics обеспечивает глубокое понимание различных технологических этапов и оборудования, задействованного в цепочке создания стоимости. Этот программный пакет ориентирован на улучшение всех аспектов общей эффективности оборудования (системной производительности, качества на производстве, эксплуатационной готовности). Во-первых, благодаря анализу основных причин, в котором визуализируются критические ситуации, условия их возникновения и превышение пороговых значений, DXQequipment.analytics позволяет быстрее устранять появившиеся проблемы. Во-вторых, перемещение отдельных аналитических блоков в конструкторе для создания собственных алгоритмов позволяет использовать автоматизированные аналитические методы. Применяя эти алгоритмы, можно автоматически анализировать данные и реализовать непосредственную обратную связь с оборудованием в режиме реального времени. В дальнейшем собранная база данных и принципы машинного обучения используются для поиска оптимальных настроек алгоритмов и выявления долгосрочных тенденций и закономерностей.

В комбинации с DXQplant.analytics самообучающиеся алгоритмы автоматически учатся распознавать проблемы с качеством. А в сочетании с DXQequipment.maining можно получить дополнительную информацию о необходимых работах по техническому обслуживанию.

Работа DXQequipment.analytics основана на многолетнем опыте экспертов Dürr; эта система может использоваться для самых разных видов оборудования, например, роботов для нанесения покрытий, сушильных камер и систем PT / ED.

Функции

  • Потоковая аналитика в реальном времени для обеспечения качества на производстве
  • Самообучающаяся система детектирования аномалий качества
  • Простые в использовании пользовательские интерфейсы для визуализации данных и создания аналитических моделей
  • Непрерывный сбор и анализ данных оборудования
  • Алгоритмы машинного обучения для оценки процесса окраски и прогнозирования отказов оборудования

Преимущества

  • Быстрое устранение неисправностей для повышения эксплуатационной готовности оборудования
  • Повышение доли качественных изделий с первой обработки
  • Уменьшение простоев оборудования
  • Оптимизированное обнаружение причин дефектов

Система DXQplant.analytics направлена на снижение количества дефектов, требующих доработки. Во-первых, инструменты мониторинга качества и отчеты позволяют получить ключевые показатели эффективности. Они используются для повышения транспарентности при оценке уровня качества в рамках его обеспечения. Во-вторых, интеллектуальное распознавание закономерностей позволяет выявлять системные проблемы с качеством. В дальнейшем систематически возникающие проблемы качества соотносятся с аномальными отклонениями во время технологического процесса, обнаруженными с помощью DXQequipment.analytics. Такой подход позволяет анализировать причины дефектов, а также заблаговременно выявлять и устранять эти причины.

Функции

  • Отображение данных на основе KPI, связанных с качеством продукции
  • Интеллектуальное распознавание закономерностей для систематически возникающих дефектов
  • Визуализация жизненного цикла продукта для дефектных компонентов
  • Определение первопричин на основе анализа больших данных и экспертных правил

Преимущества

  • Увеличение доли качественных изделий с первой обработки для повышения общей эффективности оборудования
  • Структурированный обзор данных качества и процессов, относящихся к компоненту
  • Поддержка при поиске взаимосвязей между дефектами и технологическими причинами
  • Комбинирование знаний в предметной области с анализом данных
keyboard_arrow_up