COSMO Predictive Control | Software de control predictivo

COSMO Predictive Control | Software de control predictivo

Control del proceso de autoaprendizaje en tiempo real para una calidad de producción óptima

Mis retos

La calidad de la propia producción depende de muchos factores y variables influyentes, pero a menudo no es posible asignarlos claramente. Esto puede deberse al hecho de que el ajuste manual de los parámetros de la máquina aún no ofrece resultados de producción óptimos, a pesar de que los empleados experimentados están de servicio.
 
Aquí es exactamente donde entra nuestra solución.

Cómo recibiré soporte

¿Qué tal si su empresa confía en la inspección de calidad durante la fabricación en el futuro, lo que respalda su producción con inteligencia artificial? Sus empleados pueden usar datos de sensores, parámetros de máquina y variables ambientales para crear un modelo de aprendizaje automático para la predicción de calidad en el proceso de producción. Este modelo deriva independientemente decisiones inteligentes para el ajuste de los parámetros de la máquina. 
Por lo tanto, la calidad está automáticamente en el rango óptimo y garantiza un menor desperdicio y una alta confiabilidad. Los procesos en sus empresas se automatizan aún más y la calidad del producto aumenta significativamente. Y, por último, las variables decisivas que influyen en el proceso de producción se vuelven más transparentes, eso es lo que llamamos una solución inteligente.

Mi beneficio

Con la ayuda de los datos del sensor, se entrena un modelo que mantiene la calidad de la producción en el rango óptimo con un ajuste adecuado de los parámetros de la máquina. 
El control predictivo automatiza la producción y la hace más eficiente. Se reducen las tasas de error y se ahorran recursos. Además, el control inteligente del proceso reduce los costes y mejora la calidad del producto. 
El software Mashine Learning se puede utilizar en varios campos. En producción, optimiza la calidad de los productos y ayuda a ahorrar recursos. En logística, se puede utilizar para optimizar los procesos de transporte y entrega. 
Pero el control predictivo también se utiliza en el suministro de energía y la gestión de instalaciones, lo que ayuda a reducir el consumo de energía y aumentar la fiabilidad operativa.

Obtenga información sobre diversos productos

Live monitoring of sensor measurements in raw material processing
Live monitoring of sensor measurements in raw material processing

Live monitoring of sensor measurements in raw material processing

Fiabilidad

  • Alta calidad con inteligencia artificial
  • Identificación temprana de desviaciones y errores
  • Control sobre el consumo de recursos

Resultados de producción fiablemente buenos

Digitalización del know-how

  • Digitalización de la experiencia
  • Menor dependencia de los empleados individuales
  • Transferencia facilitada de conocimientos

Información sobre los procesos de producción a los que se puede acceder en todo el mundo

Automatización

  • Formación continua del sistema
  • Sistema de alarma en caso de sensores que no funcionen
  • Ajuste automático de los parámetros óptimos de la máquina

Autoaprendizaje, sistema inteligente

Requisitos del sistema

Esta aplicación es compatible con Microsoft Azure