Analytics, AI og Machine Learning
Optimaliser produksjonen ved å gjenkjenne mønstre for maskiner og utstyr.
Analytics, AI og Machine Learning er betegnelser for automatisert dataanalyse. Med minimal påvirkning fra mennesker kan mønstre og avvik oppdages tidlig, og du kan gjøre viktige produksjonsendringer som optimaliserer din bedrift.
Med Analytics, AI og Machine Learning kan produksjonsavvik i maskiner og utstyr raskt oppdages og kontrolleres. Du kan bli advart mot uønskede situasjoner som vibrasjoner i en motor, økende strøm- og ressursforbruk eller økende belastning. På grunnlag av historiske prosessdata gjøres beregningene automatisk, og du vil bli varslet ved avvik. Resultatet er redusert nedetid og forbedret kvalitet og fortjeneste.
Implementer en prosess for datautvinning
Planlegge
Vi starter med en gjennomgang av dine utfordringer og potensielle mål, og prioriterer et å starte med.
Forberede
Etter vi har valgt en utfordring, ressurs eller prosess lager vi en detaljert gjennomgang for å forstå tilgjengelige data.
Sammenkoble
Sammenkoblingen er der vi samler data i verktøyene vi har valgt, og legger til annen relevant data og kunnskap.
Analysere
I dette steget lar vi verktøyene kjøre, og begynner å se resultater og utfall.
Evaluere
Når vi har tilgang til resultater starter prosessen med å evaluere og finne konklusjoner.
Ulike verktøy for analyse
Vi har samlet et antall ulike verktøy for analyse. Disse inkluderer trendverktøy, statistisk basert modellering, modellbasert modellering og det siste innen AI-teknologi. Machine Learning kan være mange ting: Fra offline analyse og trending, til full nettbasert tvillingmodellering. Vi jobber sammen med GE og PTC om å samle og utvikle tilgjengelige verktøy.
Hva er data Science?
Prosessen vi har definert for å jobbe med data er en del av Data Science, siden all vitenskap skal være prosessbasert. Deretter må man lage en avhandling, hvor data bevises eller motbevises frem til datautfordringen er løst eller forbedret. Dette kan gjøres offline i et laboratorium, online på en enhet eller via digital tvillingteknologi.
Du trenger en Data Scientist
Vår erfaring er at nøkkelen til suksessfull analyse oppnås med en Data Scientist. Det kreves dyp kunnskap om de ulike verktøyene og dets forskjellige fordeler og ulemper, samt en forståelse av industriell datainnsamling og prosesser. Novotek har et team av kunnskapsrike Data Scientists som kan hjelpe deg komme i gang med ditt analyseprosjekt.
Digital tvilling, der fysisk og digitalt konvergerer
En digital tvilling er en kraftig måte å sammenslå all tilgjengelig data om en hendelse eller ressurs inn i én modell. Denne modellen kan bli tillagt analyse, prosesser og annen informasjon som kommentarer og testprotokoller. Når du har et stort antall ressurser med sin egen digitale tvilling, kan du la moderne AI-verktøy kryssreferere og analysere driftsmønstre og resultater. Resultatene kan være overraskende.
Vi hjelper deg med Analytics, AI og Machine Learning
Har din bedrift data, men mangler konklusjoner? Novotek tilbyr alt fra klassiske analyseløsninger til ny teknologi basert på AI og Machine Learning, blant annet Proficy CSense. Våre konsulenter hjelper deg med å finne rett måte å implementere riktig løsning i din bedrift.
Proficy CSense er en AI og Machine Learning-løsning fra GE Digital, verdensledende aktør innen systemer tilpasset industriell automasjon og digitalisering. Les mer om Proficy CSense på GE Digital sine nettsider.
-
Download file
-
Download file
Proficy CSense
Benytt AI og Machine Learning for å overvåke og optimalisere produksjonen.