We use cookies and similar technologies on this website ("Cookies"). In order to allow their use to analyze website usage and to enhance functionality, please click on “Accept”. To change the settings and select which specific Cookies we are allowed to use, or to obtain more detailed information, please click on “Details”.

Details

Deny

Accept

Below, you can activate/deactivate the individual technologies that are used on this website.
Consent to all
Required

These Cookies make a website usable by providing basic functions such as page navigation, language settings, and access to protected areas. As the website is unable to function properly without them, you cannot opt out of this kind of Cookies.

Functionality

These Cookies help us to improve the functionality and attractiveness of our websites, and your user experience by saving, for example, your settings, and selections as well as filters, and to recognize your device on subsequent visits.

Analysis

These Cookies allow us, and the service providers (e.g. Google via the Google Analytics service) to collect and analyze information and statistics about your interaction with our website. This helps to optimize our website using the findings obtained.

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 задействованного в нем оборудования по всей цепочке создания стоимости. Этот программный пакет ориентирован на улучшение всех аспектов общей эффективности оборудования (производительности системы, 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 прямую обратную связь с оборудованием в режиме реального времени. Модуль Advanced Analytics использует архивные данные и принципы машинного обучения для поиска оптимальных настроек алгоритмов, выявления долгосрочных тенденций и закономерностей. Приложение, в основе которого лежит искусственный интеллект, работающий в комбинации с информационными технологиями и компетенцией в области машиностроения, идентифицирует источники неисправностей и определяет оптимальное время для технического обслуживания. Оно находит взаимозависимости в производственной линии и в процессе самообучения адаптирует необходимые алгоритмы.

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