ข้ามไปยังเนื้อหา

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. 1

    เชื่อมต่อข้อมูลอุปกรณ์

  2. 2

    เรียนรู้ช่วงปกติ

  3. 3

    ตรวจสอบสายการผลิต 1 สาย

  4. 4

    ขยายสายการผลิต

อุตสาหกรรมอื่น

ไซต์อื่นใช้งานแบบนี้

ตรวจสอบว่าใช้กับไซต์ของคุณได้หรือไม่

เราจะตรวจดูก่อนว่าข้อมูลที่คุณสะสมอยู่ตอนนี้ทำได้ถึงไหน