Teenused· Tootmine · Operatiivne AI

Ennetav hooldus ja tootmise operatiivne optimeerimine — AI abil, tuginedes tootmisseadmete andmetele.

Tootmisseadmed genereerivad pidevalt vibratsiooni-, temperatuuri-, rõhu- ja energiatarbimise andmeid, kuid suur osa neist andmetest jääb kasutamata — kuni tekib rike.

Ennetav hooldus AI abil võimaldab tuvastada anomaaliaid enne rikete tekkimist, vähendada planeerimata seisakuid kuni 30–40% ning optimeerida hooldusgraafikuid tegeliku seisundi, mitte kindla ajakava alusel.

Sparkle ehitab lahenduse teie olemasolevate andmete peale — lisakohustusi ega täiendavat andmekogumist ei ole vaja.

Mida teenusepakett sisaldab

• Sensorandmete sissetoomine — OPC-UA, MQTT, REST API või failipõhine andmete import Microsoft Fabricusse
• Reaalajas anomaaliate tuvastus — statistilised ja masinõppel põhinevad mudelid
• Ennetava hoolduse mudel — hinnanguline rikkeaeg seadmete ja komponentide lõikes
• Operatiivne juhtimislaud — seadmete seisund, häired ja hooldusgraafik Power BI-s
• Häiresüsteem — automaatsed teavitused Microsoft Teamsi ja e-posti teel anomaaliate tuvastamisel

Mida te saate

• Reaalajas seadmete seisundi juhtimislaud (Power BI ja Fabric Real-Time Analytics)
• Ennetava hoolduse mudel, mis tuvastab tõenäolised rikked ja anomaaliad
• ROI mudel, mis seob kokku planeerimata seisaku vähenemise ja tunni maksumuse
• Mudeli dokumentatsioon ja üleandmispakett teie meeskonnale

Võtke ühendust

Milline teenusepakett sobib teile?

30 minutit — analüüsime teie olukorra ja soovitame parima lähenemise.

Broneeri 30-min kõne →

Tasuta · Kohustuseta · Vastame 1 tööpäeva jooksul