AI quy trình sản xuất
Đọc tín hiệu trước khi phát sinh lỗi.
AI agent giảm tổn thất tại hiện trường sản xuất bằng dự báo bất thường thiết bị, kiểm tra ngoại quan qua hình ảnh và truy vết nguyên nhân tỷ lệ đạt.
Vấn đề tại hiện trường
Có lẽ hiện nay bạn đang làm như vậy
- Chỉ biết thiết bị bất thường sau khi đã dừng
- Tiêu chuẩn kiểm tra khác nhau tùy người kiểm tra
- Ngay cả sau đó cũng không xác định được nguyên nhân giảm tỷ lệ đạt
Việc đảm nhận
Phần agent phụ trách
Dự báo bất thường thiết bị
Tìm các mẫu khác thường trong xu hướng cảm biến và cảnh báo trước khi dừng.
Kiểm tra ngoại quan
Phán định lỗi bằng hình ảnh và loại bỏ chênh lệch giữa người kiểm tra.
Truy vết nguyên nhân tỷ lệ đạt
Kết nối biến quy trình với tỷ lệ lỗi để chỉ ra điều kiện nào làm kết quả xấu đi.
Kiểm tra tiêu chuẩn thao tác
Ghi lại khác biệt giữa thao tác tiêu chuẩn và thao tác thực tế để để lại điểm cải thiện.
Hiệu quả kỳ vọng
Điều gì thay đổi
- Dừng ngoài kế hoạch
- -40%
- Chênh lệch kiểm tra
- Được xử lý
- Xác định nguyên nhân
- Trong ngày
Sau khi đo bằng dữ liệu thực tế trong giai đoạn áp dụng thử, chúng tôi xác định lại chỉ tiêu mục tiêu.
Luồng triển khai
Đưa vào bằng bốn bước
- 1
Liên kết dữ liệu thiết bị
- 2
Học phạm vi bình thường
- 3
Kiểm chứng trên 1 dây chuyền
- 4
Mở rộng dây chuyền
Ngành khác
Hiện trường khác sử dụng như sau
Hãy kiểm tra liệu có áp dụng được cho hiện trường của bạn
Trước tiên chúng tôi xem với dữ liệu đang tích lũy hiện nay thì có thể làm đến đâu.