Нейросети помогают производителям стекла уменьшать количество брака и экономить электроэнергию.

Выявление скрытых причин потерь с помощью искусственного интеллекта в приложения Seebo.

Применение нейросетей позволило экспертам по технологическим процессам выявить скрытые причины производственных потерь и получить четкие рекомендации относительно того, как предотвратить неэффективность этих процессов.
Кроме того, производственные группы стали в режиме реального времени получать оповещения об обнаружении этих недостатков что позволило им предотвращать потери до того, как эти потери произойдут.

В целом, это позволило их производственной команде освоить производственный процесс и запустить линию на более высоком уровне эффективности, что положительно повлияло на все их ключевые показатели качества, производительности и энергопотребления и обеспечивает ежегодную экономию и дополнительную прибыль в размере 1,42 миллиона евро.

Рещение:
Искусственный интеллект, который понимает
уникальный производственный процесс
Искусственный интеллект это технология Seebo на основе нейросети, адаптированная для решения сложных проблем неэффективности процессов, обеспечения высокой точности в процессе выявление скрытых причин и рекомендации правильных действий.
Объединив и обогатив свои данные и построив цифровую модель производственного процесса, алгоритмы машинного обучения смогли понять все сложности производственного процесса и, таким образом, предоставить производственной команде точную и своевременную информацию для принятия решения.

Автоматический анализ причин возникновения производственных потерь с помощью нейросетей.

Первым шагом традиционно является объединение разрозненных источников данных с производственной линии и объедение их в единую схему, где она обогащается и очищается. Собираются все возможные данные, относящиеся к процессу - от данных о сырье, данных о процессе и качестве до данных о внешних факторах, таких как погодные условия.

После обучения нейросеть проводит автоматизированный анализ первопричин - непрерывно анализирует все потоки данных, включая сложные взаимосвязи между ними. Таким образом система Seebo может выявлять недостатки процессов, которые невозможно выявить с помощью человека, даже с помощью традиционных аналитических платформ.

Искусственный интеллект обладает высокой точностью анализа, что обусловлено использованием полной топологии завода и накопления опыта работы со всеми стадиями производства стекла.

В процессе анализа нейросеть выяснила, что всякий раз, когда температура
перемычки была меньше 1560 ° по Цельсию, и в то же время температура горячей точки была меньше 1580 ° по Цельсию, количество дефектов, связанных с плавлением, очень значительно увеличивалось.

Это чрезвычайно важное понимание, которое эксперты по процессам никогда не смогли бы понять самостоятельно, поскольку обе эти границы оставались в пределах допустимого диапазона. Причиной потерь была только уникальная комбинация этих двух конкретных диапазонов значений.

Результат.
Используя эти новые знания о своих производственных процессах, производственные команды смогли предотвратить неэффективность процессов и значительно снизить дорогостоящие производственные потери, связанные с качеством и производительностью, оптимизируя при этом потребление энергии.
Более конкретно: потери, связанные с качеством, включая дефекты, связанные с плавлением, были сокращены на 27%, что позволило сэкономить сотни тысяч евро ежегодных потерь.

Примечательно, что, несмотря на то, что результирующе стандарты качества значительно повысились, производственная линия смогла увеличить пропускную способность на 2%!

Источник Seebo