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