TECHNOLOGIE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

AUSSERGEWÖHNLICHE
DENKWEISEN.

Lang vorbei sind die Zeiten, als Systeme künstlicher Intelligenz (KI) Hardware mit Ausmaßen eines Lagerhauses und spezielle Teams von Computerwissenschaftler erforderten. KI-Software und -Automatisierungslösungen werden hauptsächlich bei digitalen IIoT-Transformationen eingesetzt, um schnell zu „lernen“, wie eine Maschine funktioniert, und systemische Optimierungschancen aufzuzeigen, die auf den Prozessen und „internen Zuständen“ einer Produktionslinie, eines Gerätes oder einer Maschine beruhen.

Daneben wird KI dazu verwendet, die Datenerfassung auf verständliche und effektive Ebenen zu reduzieren. Funktionen zur Vorverarbeitung automatisierter Daten sind ebenfalls vollständig in Echtzeit konfigurierbar und können so abgestimmt werden, dass ungleiche Konstruktionspipelines aufgegliedert und visualisiert werden. Ziel des Einsatzes von KI ist es, Systeme so weit wie möglich zu automatisieren, um das Element Mensch am Rande des Gerätes zu reduzieren oder ganz zu entfernen.

Die KI von relayr wird von hochmodernen Algorithmen für maschinelles Lernen angetrieben, die sich vollständig konfigurieren lassen, um den speziellen Bedürfnissen jedes Kunden gerecht zu werden. Unter Beschränkung auf die Konstruktionskosten und die Kosten für Spezialisten bedeuten flexible Softwaretechnologien, dass unsere KI-Systeme jede Produktionslinie und jedes Gerät „kennenlernen“ können, um zeilenweise Gesamtergebnisse oder detailgenaue gerätebezogene Ergebnisse zu liefern.

KI und automatisierte Systeme werden in zwei Hauptbereichen verwendet. Automatische Kalibrierung ermöglicht die nicht überwachte Anwendung von Algorithmen zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten, um Engpässe, Problempunkte und zu optimierende Bereiche ausfindig zu machen. Mit KI werden auch die Erstellung und Kalibrierung von Datenreihen für den Einsatz von Algorithmen für ein Vorhersagesystem automatisch trainiert. Dadurch werden vorausschauende Wartung und vor dem Ereignis stattfindende Problemlösungen ermöglicht. Die Dashboards am Front-End verfügen über eine Infrastruktur mit Etikettsammlung, um eine Ereignisdokumentation nach vorgefertigten oder Wunschregeln oder nach Integrationen von Drittanbietern zu erstellen.

Was aber bedeutet all das für Sie und Ihre Reise der digitalen Transformation? Es gibt drei grundlegende Funktionsbereiche und Prozesse aus dem ganzen Branchenspektrum, für die relayr KI und automatisierte analytische Systeme empfiehlt und einsetzt.

DIE VORTEILE
FÜR IHRE BRANCHE.

PRODUZENTEN VON
INDUSTRIELLEN GERÄTEN

Mit KI-Lösungen können gefertigte Geräte mit sofort einsatzbereiter Intelligenz, die vorausschauende Wartung für Endverbraucher von Geräten und Maschinen ermöglicht, verbessert werden. Software kann die Hersteller mit Informationen zum unsachgemäßen Gebrauch von Produkten, zu fehlerhaften Betriebsparametern, sogar zum fehlerhaften Einsatz von Geräten auf der Seite des Kunden versorgen.
Die Daten werden dann bewertet und gebündelt, um leicht verständliche Übersichten zu liefern, die Ihnen die Kontrolle über die Lebenszyklen von Geräten oder Equipment geben. Die Ergänzung um Funktionen für vorausschauende Wartung und Instandhaltung ist ein primäres Alleinstellungsmerkmal sowohl für Hersteller als auch für Kunden. Die Vorteile für die Kunden sind offensichtlich. Auf Herstellerseite erlauben diese Funktionen jedoch den Herstellern, ihren Kunden Uptime-Garantien, Leistungsgarantien und erweiterte, zielgruppenorientierte Wartungswarnmeldungen anzubieten. KI- und Analysedaten verschaffen den Herstellern auch eine Chance, denn diese können mit KI die FuE-Abteilung bei künftigen Produkten unterstützen sowie Leistungsbenchmarks und Benchmark-Tests für die aktuellen Produkte vorlegen.

BETREIBER VON
INDUSTRIELLEN GERÄTEN

Die Selbstlernfunktionen zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten bei KI-Systemen für Produktionslinien können je Gerät und/oder je Produktionslinie angepasst werden, um in Echtzeit Muster von Unregelmäßigkeiten zu signalisieren oder bei Fehlfunktionen zu warnen. Die Fehlerursachenanalyse je Gerät oder je Produktionslinie ist der Schlüssel zur Erkennung der primären Art und Weise, wie die Maschinen einer Produktionslinie funktionieren. Software zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten kann auch einfach dahingehend abgeändert werden, dass sie Engpässe an Produktionslinien erkennt, um angesichts der drastischen Auswirkungen auch kleiner unentdeckter Verlangsamungen beträchtliche Ressourcen und Zeit einsparen zu können.

Als Alternative können selbstkalibrierende Vorhersagesysteme die Wahrscheinlichkeit künftiger Probleme oder Ausfälle je Gerät und/oder je Produktionslinie kennzeichnen, was eine effektive Wartungsplanung ermöglicht. Systematische Analysen erlauben die Optimierung von Eingaben für separate oder fortlaufende Produktionsprozesse und geben damit Betrieben die Möglichkeit, Wunschergebnisse zu minimieren oder zu maximieren. Das ist besonders hilfreich, wenn man versucht, den Stromverbrauch oder den Durchsatz der Verarbeitungslinie zu optimieren oder zu harmonisieren.

SERVICE-UNTERNEHMEN
INDUSTRIELLER GERÄTE

In digitalen serviceorientierten Umrüstungsprojekten sind Fähigkeiten für vorausschauende Wartung, basierend auf KI-Diagnosedaten, ein zentrales Ziel. Intelligente Systeme für maschinelles Lernen bieten Fehlerursachenanalytik, um eine optimale Zuteilung von Ressourcen und Fachwissen zu ermöglichen. Vorhersagesysteme minimieren die Anzahl korrigierender und regelmäßiger Wartungen und fördern die Migration von präventiver oder gar reaktiver auf geschäftlich positive Wartung. Das Wissen darüber, was in der Zukunft passiert, könnte auch Chancen eröffnen, mit Ersatzteilen zu handeln oder die Lieferkette neu anzupassen, um akuten anstatt geplanter Bedürfnisse gerecht zu werden.

Die KI-Prognose und die Fehlerursachenanalyse gehen weg von reaktiver Verwaltung und legen die Macht über Ressourcen und Arbeitskräfte zurück in die Hände der Manager und Betriebsingenieure. Die Macht über künftige Risiken bindet die Geschäftsprozesse in die KI-Systeme und die KI-Systeme als festen Bestandteil der künftigen Geschäftsentwicklung ein.

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