Predictive Operational Analytics
שימוש חכם בנתוני הייצור, המכונות IoT) ,ERP) ושרשרת האספקה כדי לייעל ולשפר את הביצועים.
העתיד כבר כאן!
סל פתרונות לסביבת ייצור ותפעול,
באמצעות טכנולוגיה מתקדמת של למידת מכונה
פותח על ידי צוות מדעני נתונים שלנו
מבוסס על פלטפורמת הניתוח SPSS Modeler של IBM
שיפור תפוקה
ואיכות המוצר
על ידי שימוש בכלי ניתוח כדי להפחית תקלות ולשפר את הייצור.
זיהוי חריגות
וחיזוי תקלות
על ידי שימוש בגישות מוגדרות לאיתור, חיזוי והבנת כישלונות.
הגדלת הביצועים
במינימום זמן
על ידי שימוש חכם בדטה.
פיתוח מיוחד של
Genius Data Science
מהפכת המידע המביאה סל פתרונות לסביבת ייצור ותפעול
במפעלים ובתעשיה, סביבת הייצור הינה מנוע קריטי המשפיע על רווחיות הארגון. אתגרי סמנכ"ל התפעול, האיכות והייצור הם לייצר יותר, באיכות טובה יותר ובעלות נמוכה יותר.
מלאי מיותר או חסר, תקלה המפתיעה ומשביתה את המכונה ואת קו הייצור או פחת ונפל בתוצר הסופי, כמו גם תכנון לקוי של תו"ע והקווים, עלולים לגרום נזקים כבדים.
כמענה לאתגרים אלו פיתחנו את Predictive Operational Analytics (POA). מערכת חכמה מבוססת AI & machine learning המבצעת:
הבנת גורמי הכשל בפעילות המכונות או התוצר הסופי.
חיזוי וזיהוי מוקדם של תקלות בקו הייצור או במכונה, על בסיס נתוני הסנסורים הנמדדים באופן שוטף, וזיהוי הדפוסים והשינויים המתרחשים תמיד לפני ארוע תקלה. התראה מוקדמת זו, המקדימה משמעותית את התראות מערכות השו"ב, מאפשרת לך להיערך ולא לקבל החלטות בהפתעה.
חיזוי מוקדם של תקלות מתקרבות וצורך בתחזוקה, מאפשר לך לבצע תחזוקה מונעת ולא תחזוקת שבר.
זיהוי רגיש ומדוייק של כל שינוי וחריגה מהתנהגות תקינה, ללא צורך בידיעת החוקים המגדירים התנהגות תקינה. המערכת לומדת מההיסטוריה מהי ההתנהגות התקינה והרצויה, של כל הסנסורים וביחסים ביניהם במצבים שונים של המכונה, ויודעת להתריע על חריגה.
ניטור שוטף של הסנסורים המשמעותיים לתופעות קריטיות, שליחת התראות כולל תצוגה גרפית חכמה.
ניתוח אמינות סנסורים דיגיטליים או אנלוגיים והתראה על סנסורים החשודים שאינם תקינים ואינם משדרים נתונים אמינים.
בקרת איכות תהליכים בשיטת Six Sigma. המערכת יודעת להתחבר למכשירי המדידה ולמערכת ERP ובעלת מימשק ידידותי המותאם לתחנות ה- QA בקווי הייצור. היא משרתת הן את מפעילי המכונות והן את מהנדסי הפיתוח ומאפשרת להם לחקור את סיבות הכשל או הסטיה מגבולות התהליך והבקרה.
זיהוי מוקדם של צריכת אנרגיה חריגה בהתחשב בכל הפרמטרים והתנאים.
בהתחשב במשאבי רצפת הייצור, אילוצים, דרישות התפוקה. המערכת מייצרת תו"ע ושיבוץ אופטימלי תוך עמידה באילוצים מורכבים.
מהפכת המידע המביאה סל פתרונות לסביבת ייצור ותפעול
במפעלים ובתעשייה, סביבת הייצור הינה מנוע קריטי המשפיע על רווחיות הארגון. המטרות של סמנכ"ל התפעול וסמנכ"ל האיכות והייצור הם לייצר יותר, באיכות טובה יותר ובעלות נמוכה יותר.
מלאי מיותר או חסר, תקלה המפתיעה ומשביתה את המכונה ואת קו הייצור או פחת ונפל בתוצר הסופי, כמו גם תכנון לקוי של תו"ע והקווים, עלולים לגרום נזקים כבדים.
כמענה לאתגרים אלו פיתחנו את Predictive Operational Analytics (POA). מערכת חכמה מבוססת AI & machine learning המבצעת:
הבנת גורמי הכשל בפעילות המכונות או התוצר הסופי.
חיזוי וזיהוי מוקדם של תקלות בקו הייצור או במכונה, על בסיס נתוני הסנסורים הנמדדים באופן שוטף, וזיהוי הדפוסים והשינויים המתרחשים תמיד לפני ארוע תקלה. התראה מוקדמת זו, המקדימה משמעותית את התראות מערכות השו"ב, מאפשרת להיערך ולא לקבל החלטות בהפתעה.
חיזוי מוקדם של תקלות מתקרבות וצורך בתחזוקה, מאפשרת לבצע תחזוקה מונעת ולא תחזוקת שבר.
זיהוי רגיש ומדוייק של כל שינוי וחריגה מהתנהגות תקינה, ללא צורך בידיעת החוקים המגדירים התנהגות תקינה. המערכת לומדת מההיסטוריה מהי ההתנהגות התקינה והרצויה של כל הסנסורים וביחסים ביניהם במצבים שונים של המכונה, ויודעת להתריע על התנהגות חריגה.
ניטור שוטף של הסנסורים המשמעותיים לתופעות קריטיות, שליחת התראות כולל תצוגה גרפית חכמה.
ניתוח אמינות סנסורים דיגיטליים או אנלוגיים והתראה על סנסורים החשודים שאינם תקינים ואינם משדרים נתונים אמינים.
בקרת איכות תהליכים בשיטת Six Sigma. המערכת יודעת להתחבר למכשירי המדידה ולמערכת ERP ובעלת מימשק ידידותי המותאם לתחנות ה- QA בקווי הייצור. היא משרתת הן את מפעילי המכונות והן את מהנדסי הפיתוח ומאפשרת להם לחקור את סיבות הכשל או הסטיה מגבולות התהליך והבקרה.
זיהוי מוקדם של צריכת אנרגיה חריגה בהתחשב בכל הפרמטרים והתנאים.
בהתחשב במשאבי רצפת הייצור, אילוצים, דרישות התפוקה. המערכת מייצרת תו"ע ושיבוץ אופטימלי תוך עמידה באילוצים מורכבים.