Proficy CSense von GE Digital verwendet Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um Prozessingenieuren die Möglichkeit zu geben, Daten verschiedenster Fertigungsbereiche zu kombinieren, Probleme und deren Ursachen schnell zu identifizieren, die zukünftige Performance vorherzusagen und dadurch die Prozesseinstellungen zu optimieren, um den Durchsatz, die Qualität und die Effizienz der Produktionsabläufe kontinuierlich zu verbessern.
Abbildung aus CSense Datenimport / Mergen der Datenquellen
Proficy CSense ist ein für IngenieureInnen einfach bedienbares Werkzeuges, welches auf die Anforderungen der Industrie zugeschnitten ist. Neben den Funktionen zur Analyse und Vorhersage von Ereignissen (CSense Troubleshooter) bietet die Software die automatische Erstellung von Digitalen-Zwillingen basierend auf Ihren Daten (CSense Architekt) und die Möglichkeit zur Ausführung der Modelle und Optimierungsalgorithmen in Echtzeit (CSense Runtime). Hierbei stehen diverse Schnittstellen wie z.B. OPC UA zu Verfügung, um direkt den Datenaustausch mit Ihrem System zu ermöglichen.
Abbildung: Digitaler Zwilling in CSense
Mit Proficy CSense müssen Sie kein Data Scientist sein, um von den Vorteilen der Datenanalyse und KI/ML zu profitieren.
Für die Modellerstellung/Datenanalyse ist kein Coding erforderlich. Csense führt Sie schrittweise durch diesen Prozess.
Es besteht die Möglichkeit bestehende ML-Modelle / Scripts über ONNX in CSense zu integrieren oder den vollen Umfang von Python zu nützen.
Nutzen:
Nutzen Sie die künstliche Intelligenz und Maschine Learning, um die Prozessschwankungen in der Produktion zu minimieren und damit den Weg freizumachen hochqualitative Produkte herzustellen. Damit kann z.B. auf Schwankungen der Rohstoffqualität in Echtzeit reagiert werden. Oder Sie realisieren durch Optimierung von energieintensiven Regelkreisen, wie z.B. in Aufheizprozessen oder bei der Kühlung, große Einsparungen im Energieverbrauch. Weiters ermöglicht Machine Learning die Erstellung von Vorhersagen, um Verbraucher und Erzeuger intelligent zu schalten und Lastspitzen zu vermeiden bzw. Energie zielgenau zur Verfügung zu stellen.
- Erhöhung der Qualität Ihrer Erzeugnisse
- Senkung des Energieverbrauchs
- Erhöhung der Nutzungsdauer von Maschinen
- Vermeidung von Stillständen durch Predictive Maintenance
- Reduktion der Lastspitzen
- Bedarfsgerechte Steuerung von Maschinen
- Reduktion von Ausschuss
- Einsparung von Anlagenteilen durch virtuelle Sensorik
- Erkennen von schlecht eingestellten Regelkreisen
Ergebnisse:
Mit den erzielten Qualitätsverbesserungen, den Energie- und Rohstoffeinsparungen und der Durchsatzsteigerung spart Proficy CSense Geld und Ressourcen und trägt zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit und damit zum Erfolg Ihres Unternehmes bei.
- Verbesserung der Wettbewerbssituation
- Steigerung des Gewinns
- Schonung von Ressourcen & Klima
Sie haben niemanden, der sich bei Ihnen mit diesem Thema beschäftigen kann? Kein Problem - wir übernehmen gerne Ihre Data Science-Challenge.
Nähere Informationen
Datenblatt
