На этом веб-сайте используются файлы cookie и подобные технологии (далее «файлы cookie»). Чтобы разрешить их применение в целях анализа пользования сайтом и для увеличения функциональных возможностей, нажмите кнопку «Принять». Чтобы выбрать, какие конкретно файлы cookie нам разрешается использовать, изменить ваши настройки или получить подробную информацию, нажмите кнопку «Подробнее».

Подробнее

Отклонить

Принять

Ниже вы можете активировать или деактивировать отдельные технологии, которые используются на этом сайте.
Разрешить все
Требуется

Эти файлы cookie позволяют пользоваться веб-сайтом, так как они обеспечивают работу таких основных функций, как навигация по страницам, языковые настройки и доступ к защищенным разделам веб-сайта. Так как данный веб-сайт не может работать без них надлежащим образом, вы не можете деактивировать этот вид файлов cookie.

Функциональность

Эти файлы cookie помогают нам улучшить функциональность и привлекательность нашего веб-сайта, улучшив тем самым его работу для пользователей, например, посредством сохранения ваших настроек, выбора и фильтрации или определения вашего устройства при повторном посещении веб-сайта.

Анализ

Эти файлы cookie позволяют нам и поставщикам услуг (например, компании Google посредством службы Google Analytics) получать и анализировать информацию и статистические данные о ваших действиях на веб-сайте, чтобы использовать полученные сведения для его оптимизации.

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