Provocările mele

Calitatea producției tale proprii este afectată de o mulțime de factori și variabile, dar deseori este dificil să le identifici în mod clar. Acest lucru se poate datora setării manuale a parametrilor mașinii, care nu asigură întotdeauna rezultate optime de producție, chiar dacă personalul cu experiență este prezent.

Soluția noastră intră în scenă exact în astfel de situații.

Cum voi fi sprijinit

Ce părere ai despre o companie care se bazează pe inspecția calității în timpul procesului de producție în viitor, oferindu-ți astfel un sprijin inteligent bazat pe inteligență artificială pentru producție? Echipa ta va putea utiliza datele provenite de la senzori, parametrii echipamentului și variabilele de mediu pentru a dezvolta un model de învățare automată pentru a prognoza calitatea în procesul de producție. Acest model va lua decizii inteligente în mod independent pentru configurarea parametrilor mașinii.

Astfel, calitatea este automat menținută în intervalul optim, asigurând pierderi minime și fiabilitate ridicată. Procesele din compania ta continuă să fie automatizate, iar calitatea produselor crește în mod semnificativ. În cele din urmă, variabilele cheie care influențează procesul de producție devin mai transparente - aceasta este esența unei soluții inteligente.

Beneficiile mele

Cu ajutorul senzorilor, este instruit un model care menține calitatea producției în intervalul optim, cu o setare adecvată a parametrilor mașinii.

Controlul predictiv automatizează producția și o face mai eficientă. Ratele de eroare sunt reduse și resursele sunt salvate. În plus, controlul inteligent al procesului reduce costurile și îmbunătățește calitatea produselor.

Mashine Learning poate fi utilizat în diverse domenii. În producție, optimizează calitatea produselor și ajută la economisirea resurselor. În logistică, poate fi utilizat pentru optimizarea proceselor de transport și livrare.

Controlul predictiv este folosit și în furnizarea de energie și gestionarea facilităților, contribuind la reducerea consumului de energie și la creșterea fiabilității operaționale.