Gamyba ir logistika

Inteliškoji intelektualinės inteligencijos sistema, skirta prediktinių išvengimo ir flotą valdytiems

Optimizuoti kosčus ir didinti mašinų valdymo efikaciją naudojant realaus laiką intelektualinės inteligencijos duomenų analizę

Prediktinis išvengimo galimybė iki 3 mėnusių
Redukti išvengimo kosčus iki 25%
Prolenginti įranga gyvybę iki 20-30%

Modernioji flota ir mašinų valdymas reikalauja sofistikirto paslaugos, kurios galės predikti potencialius problemus iki jų atsitiktinumo. Inteliškoji sistema atspausdinti tūkstančias duomenis iš viso raištiesiems sensoriai, istoriniai išvengimo rekordai ir operacinės duomenys. Tai komprehensyvus analizas leidžia identifikuoti gatves skiriamąją ir potencialius išvengimų trukdymų mėnesiams iki metų.

Inteliškoji prediktinis išvengimas atvejoje atveria didelę revoliuciją flotą valdytiems. Iki reaktinių problemų spausdėjimo arba nustatyto išvengimo intervalo, sistema dinamiškai vertinasi kiekvišties mašinos ir transporto kondiės. Tai leidžia optimizuoti išvengimo planavimą, minimalizuoti atsitiktinumo laikotarpį ir maksimalizuoti resursų naudojimą. Sistema taip pat tinka faktoriams kaip veikiamas kondiės, darbo kiekis, klimatinio poveikių efektai ir istoriniai išvengimo trukdymai.

Implementuoti inteliškoji flotą valdytiems paslaugos reikalauja strateginį investiciją tęsinime jūsų kompanijos, kurios veikia didelė kiekį ralių ar mašinų. Iki nepriklausomai išvengimo ir reparacijos kosčo sparžųjų nuosevilis - tai taip pat atveria svarbiausias sekundinis laimėjimas, kaip protingesnė įranga gyvybė iki fuelo konsumpcijoje optimizuoti ir viso operacinio saugumą. Sistema viso metu labdai tinka naujai gavusiam duomeniuose, kuriant gradualią vertę prediktinių modelių aktyvumo ir viso išvengimo proceso efikacijos.

Viso flotą valdytiems paslaugos kompleksas

Inteliškoji flotą valdytiems sistema integruoja daugybę svarbių technologinių komponentų į vieną unifikuotą paslaugą. Jėjų centras yra tinklo, kurioje yra individualių ralių ir mašinų tinklai, kurie monitoriuoja kritikalūs parametrai realaus laiką, kaip gatves skiriamoji, temperatūra, spaudžius, energijos konsumpcija ir kitos operacinės savybės. Duomenys tai procesuojami naudojant avancuotas mašinų mokymas algoritmus, kuris gali identifikuoti anomalijas ir predikti potencialius išvengimų trukdymus. Sistema taip pat tinka svarbioms dashboard kėmams, kurioje yra viso įrango statusas, planuotas išvengimo interventas ir prediktiniai atsisveikinimas. Svarbus komponentas yra modulis, kuris optimizuojamas ralių kelių ir transporto naudojimą, kuris maksimalizuoja operacinę efikaciją ir sumažina darbo kosčą.

Pagrindinės naudos

Atsitiktinumo laikotarpio sumažinimas iki 35%
Kosčo optimizuojimas
Įranga gyvybė protingesnė
Operacinis saugumas

Praktiniai naudojimo atvejai

Prediktivių išlaikymas komercinio transporto rikių

Mažesnis transporto rikių operatorius įvesti AI sistemos prediktivių išlaikymą. Sistema analizuoja duomenis iš daugiau kaip 50 sensorių po kėdėms realaus laiko ir predikti potencialias pertraukas keletą savaičių priepastai. Tai leidžia efektyvios plėšimo planavimą, minimalizuoja atnaujinoje laikotarpio, ir apsaugos nuo serios pertraukos. Dėl sistemos, sausis išlaikymas buvo sumažintas 23% ir transporto rikių naudojimo svermes paauginti 15%.

Sausio išlaikymas sumažinimas 23%Transporto rikių naudojimo svermes paauginti 15%Nepilnoji pertraukos eliminacijaSvarbios komponentų ilga gyvybė

Įgyvendinimo žingsniai

1

Dabartinis valdymas ir tikslų definicija

Pirmajame etapėje atliktas detalinis analizas flotų valdymo gylyje, ikišį sistemų, procesų ir dokumentacijos. Sąmones pertraukos indikatoriai nustatyti ir spesifiški implementacinio tikslas nustatyti. Šis taip pat išskiria auditorija duomenų šaltiniuose ir egzistuojuose senzorai, bei IT infrastruktūros gatvės.

2-3 mėn.
2

Sensorių instaliacija ir sistema konfiguruoti

Nekahan priešingas pasirinkimas - nustatyti ir įrengti skirtąj sensorius ir matavimo prietais po kėdėms ir mašinoms. Sistema konfiguruota pagal spesifiškas organizacijos reikalavimus , ikišį nustatymo alerčių, informacinio apžvalgos prietais ir integracija su egzistuojuose sistemais. Pirmieji AI modeliai treniruoti pagal istorinę duomenų.

1-2 mėn.
3

Testavimo operacijos ir optimizacija

Šeštoje etapėje atliktas sistemos testavimas nurodytuose dalinėse flotą. Prediktivių modeliai taisyti, alerčių ribos optimitas, informacinio apžvalgos prietais pagal vartotojų feedbacko. Staff treniruoti taip pat su dokumentacija aprašyta.

2-3 mėn.

Numatomą investicijų grąžą

20-25%

Sausio išlaikymas sumažinimas

Pirmasis metas

15-20%

Populiarinti Įrankiniai naudojimas

Pirmasis metas

25-30%

Gyvės trumpavimas

Ilgų metų

Dažnai užduodami klausimai

Kiek tikslumas yra AI sistemos galios predikcijose?

**AI sistemos predikcijos tikslumui būtinai atitinka 85-95% tarpulys, priklausomai nuo gaminimo tipo ir disponybės istorinio duomenų. Sistemos naudoja kombinuotą daugelį analitinės metodologijos, ikišėjimo mokslas, statistinis analizas ir ekspertas sistemos. Disponybės ir kiekis gaminimo duomenys svarbios faktoriai - daugiau istorinio duomenų apie galios ir remontą, tikslesčias predikcijos yra. Sistemos taip pat viso metus moksis naujose duomenis ir atklausimuose, dėlto gradualinis tikslumas priešingas. Kritinių komponentų sistemos dažnai galioja predikcijos 2-3 mėnuose.

Kiek kai kurie duomenys reikia implementuoti sistemos?

Kompleksinis duomenų setas reikia installuoti efektyvios prediktinio remonto operacijos, kuris turi būti sudarytas iš:

- vibracinių duomenų monitoravimo mechanine komponentų

- temperatūros duomenų monitoravimo kritiniaji taikai

- dūzų ir gazuotės duomenų monitoravimas hidraulinis ir pneumatinis sistema

- energijos ir energijos konsumo duomenų

- akcelerometrai monitoravimo dinaminio dygimo

- duomenų analizas naftą ir kitų veikiamų medžių.

**Nepriklausomas duomenų konfigūracijos** yra pasirinkta pagal gaminimo tipo bei specifinės monitoravimo reikalaujimo. Moderniniai duomenys turintys savo procesorių vienetai duomenų preprocesavimu ir draudžiamąjame komunikacijai transliuoti centrinio sistemos.

Kiek metų sistemos moksis efektyvios predikcijos?

**Sistemos mokymas** yra atitinkamas daugelio faktorių. Baziša funkcionalumas yra gaminamas po 2-3 mėnuose operacijos pradėjimo, kada sistemos pradeda identifikuoti bazišą modelių ir anomalijų. Aukštesnis predikcijos tikslumas dažnai yra gaminamas po 6-12 mėnuose operacijos, kada sistemos kolekcija duomenis apie normalią veikimą ir galios. Kritinio faktoriaus - istorinis duomenų kualitas - gali sumažinti mokymo laikotarpį. Sistemos viso metu taisoje mete su kiekvieno įvykiu ir remontų techniko atklausimuose.

Kiek reikia IT infrastruktūros gaminimas sistemos veikti?

Implementuoti AI flotilės valdymo sistemą reikia **tvirtą IT infrastruktūrą**, kuri turi būti sudaryta iš:

- Relieminio tinklaių duomenų transliuojimo

- Suficientinio procesoriaus kapaciteto realtimos duomenų procesavimu

Ašis apsaugos datos yra saugomas daug lygių lygėje. Visa komunikacija tarp senzorais ir centrinu sistemą yra kriptografini, naudojant industrijos standardus. Duota informacija saugoma saugiuose duomenų centruose su atviro ir reguliariais pakeitimais. Sistemos implementuoja** daugelybė lygios kūrą apsaugos kontrolę su detalizuotomis auditinių traktatų visuoms operacijoms. Taip pat yra saugomas incidentas ir automatinis detekcija anomalių duomenų prieigose. Sistemos reguliariai tinka saugos auditiams ir penietrųjų testams. Ją atliegiantiGDPR ir kitoms relevingoms duomenų apsaugos regulamentacijoms.

Kokia sistema pasirinktinių konfigūracijų galėjimas skirtai reikiamoms pranešimams?

Sistemos turi gera konfigūracijų galėjimo skirtai organizaciniams reikalams. Jūs galite nustatyti individualius metrikus ir KPIs flote performancijos monitoringui, pakeisti limitas atviro generavimo, ir sukurti individualios raportų ir dashboardų. Konfigūracijos galėjimas taip pat išleidžia prediktinių modelių pasirinkimą skirtai įvenginės rasioms, integraciją jūsų enterprise sistemos, ir sukurti individualias valdyklų valdymo darbų. Sistemos galite nustatyti daugelybės vartotojų roles su skirtomis permesėmis ir priešingos sistemos funkcijoms atitinkamą akcese. Konfigūracija yra implementuota konfigūracinių prieglaudų without nurodyti kodo keistų.

Pasirengę savo verslą transformuoti?

Kartu išbandykime, kaip AI gali revoliucionizuoti jūsų procesus.

Daugiau AI sričių