AI กระบวนการผลิต
อ่านสัญญาณก่อนเกิดของเสีย
เอเจนต์ AI ที่ลดความสูญเสียในไซต์การผลิตผ่านการคาดการณ์ความผิดปกติของอุปกรณ์ การตรวจภายนอกจากวิดีโอ และการติดตามสาเหตุอัตราผลผลิต
ปัญหาในไซต์งาน
ตอนนี้คุณน่าจะทำแบบนี้อยู่
- รู้ความผิดปกติของอุปกรณ์หลังเครื่องหยุดแล้วเท่านั้น
- เกณฑ์ตรวจต่างกันตามผู้ตรวจ
- แม้ภายหลังก็ยังระบุสาเหตุที่อัตราผลผลิตลดลงไม่ได้
สิ่งที่ทำ
ส่วนที่เอเจนต์รับผิดชอบ
คาดการณ์ความผิดปกติของอุปกรณ์
หารูปแบบที่ต่างจากปกติในแนวโน้มเซนเซอร์และแจ้งก่อนหยุดเครื่อง
ตรวจสอบภายนอก
ตัดสินข้อบกพร่องจากวิดีโอและลดความแตกต่างระหว่างผู้ตรวจ
ติดตามสาเหตุอัตราผลผลิต
เชื่อมตัวแปรกระบวนการกับอัตราของเสียและชี้ว่าแย่ลงภายใต้เงื่อนไขใด
ตรวจมาตรฐานการทำงาน
บันทึกความต่างระหว่างงานมาตรฐานกับงานจริง และเหลือจุดปรับปรุงไว้
ผลที่คาดหวัง
อะไรเปลี่ยนไป
- การหยุดที่ไม่ได้วางแผน
- -40%
- ความแปรปรวนการตรวจ
- แก้ไข
- ระบุสาเหตุ
- ภายในวันเดียวกัน
หลังวัดด้วยข้อมูลจริงในช่วงทดลองใช้แล้ว จึงกำหนดเป้าหมายใหม่
ลำดับการนำไปใช้
นำไปใช้ในสี่ขั้นตอน
- 1
เชื่อมต่อข้อมูลอุปกรณ์
- 2
เรียนรู้ช่วงปกติ
- 3
ตรวจสอบสายการผลิต 1 สาย
- 4
ขยายสายการผลิต
อุตสาหกรรมอื่น
ไซต์อื่นใช้งานแบบนี้
ตรวจสอบว่าใช้กับไซต์ของคุณได้หรือไม่
เราจะตรวจดูก่อนว่าข้อมูลที่คุณสะสมอยู่ตอนนี้ทำได้ถึงไหน