Ana içeriğe geç
Quantiix
İletişim
Dil seçinTR
Üretim için Fiziksel Yapay ZekâEski adıyla 3dSignals

Makine sinyallerinden optimize üretimeMakine sinyallerinden optimize üretime

Quantiix, eski adıyla 3dSignals, üreticilerin gerçek zamanlı makine verisi ve operasyonel zekâ ile üretim performansını iyileştirmesine yardımcı olan yılların kanıtlanmış deneyimini getiriyor.

Quantiix, üretimin fiziksel dünyasını yapay zekâ ile birleştirir; yaşı, üreticisi ya da PLC entegrasyonu ne olursa olsun her makineden gerçek zamanlı veriyi 90 dakikaya kadar bir sürede toplar.

Bu veriyi güvenilir üretim zekâsına dönüştürerek üreticilere bugün ne olduğunu gösterir; aynı zamanda üretim performansını öğrenebilen, öngörebilen ve optimize edebilen fiziksel yapay zekâya geçişi mümkün kılar.

  • Her makine
  • Her yaşta
  • PLC entegrasyonu yok
  • 90 dakikaya kadar

Her makine, her yaşta, PLC entegrasyonu olmadan. Sahadan gerçek zamanlı veri, 90 dakikaya kadar.

90Dakikailk veriye kadar

Bizimle konuşun

Quantiix nasıl çalışır

01Nasıl çalışır

Quantiix nasıl çalışır

Bu veriyi güvenilir üretim zekâsına dönüştürerek üreticilere bugün ne olduğunu gösterir; aynı zamanda üretim performansını öğrenebilen, öngörebilen ve optimize edebilen fiziksel yapay zekâya geçişi mümkün kılar.

Makine sinyalleriYapay zekâ

Güvenilir üretim optimizasyonu

1BağlanMakineleri, insanları, veriyi ve yapay zekâyı bağlayın.

Makine. Saha. Ve size geri dönen bilgi.

  • Makine sinyallerini invaziv olmayan akım ve akustik ölçümle toplayın; PLC entegrasyonu ve üretim duruşu gerekmez.
  • Yaşı, markası ya da tipi ne olursa olsun makineleri bağlayın ve tüm üretim sahasında gerçek zamanlı bir veri katmanı oluşturun.
  • Makine sinyallerini, üretim verilerini ve operasyonel bağlamı tek bir bağlantılı görünümde toplayın.
  • Üretim sahasını, olan biteni anlaması gereken insanlarla ve yapay zekâ araçlarıyla buluşturun.
2EğitMakine örüntülerini ve bağlamı öğrenin.

Normal. Sapma. Ve arada üretilen parçalar.

  • Yapay zekâ modellerini gerçek üretim verisiyle eğitin; her makinenin ve her prosesin kendine özgü örüntülerini öğrensin.
  • Kullanıcı etiketlemesiyle üretim bilgisini kayıt altına alın; ekipler ne olduğunu ve nedenini kendisi tanımlasın.
  • Normal çalışmanın nasıl göründüğünü öğrenin: makine durumları, üretim olayları ve operasyonel bağlam.
  • Bu bilgiyi kullanarak makine sapmasını tespit edin ve üretim sırasında anormalliklere, kalite sorunlarına ve makine yıpranmasına işaret eden örüntüleri tanıyın.
3ÖngörSorunları oluşmadan önce yakalayın.

Hurda. Duruş. Hâlâ kurtarılabilecek vardiya.

  • İş emri sürerken şüpheli parçaları işaretleyin ve gelişmekte olan makine arızalarını duruştan saatler önce bildirin; ekipler harekete geçecek zamanı bulsun.
  • Sistemin öğrendiklerine dayanarak örüntüleri ve oluşmakta olan koşulları yapay zekâ ile belirleyin.
  • Yalnızca olup biteni kaydetmek yerine, olası sorunları üretimi etkilemeden önce tespit edin.
  • Üretim sonuçlarını öngörün: olası hurda, gelişmekte olan makine sorunları ve bakım ihtiyaçları.
  • Üretim ekiplerine daha erken ve uygulanabilir bilgi verin; sorun büyümeden müdahale edebilsinler.
4Optimize etÜretimi en çok etki yaratan noktada optimize edin.

Öncelik. Aksiyon. Ardından gelen performans.

  • Üretim zekâsı ve uygulanabilir içgörülerle iyileştirmenin en çok fark yarattığı yeri belirleyin.
  • Ekiplerin iyileştirme çabasını üretim performansına en büyük etkiyi yapan faktörlere yoğunlaştırmasına yardımcı olun.
  • Öğrenilen üretim örüntülerini ve öngörüleri kullanarak daha iyi ve daha hızlı karar verin.
  • Giderek daha uyarlanabilir ve sürekli optimize edilen bir üretime doğru ilerleyin.
Makine sinyalleriYapay zekâ

Güvenilir üretim optimizasyonu

  1. Bağlan

    Makineleri, insanları, veriyi ve yapay zekâyı bağlayın.

  2. Eğit

    Makine örüntülerini ve bağlamı öğrenin.

  3. Öngör

    Sorunları oluşmadan önce yakalayın.

  4. Optimize et

    Üretimi en çok etki yaratan noktada optimize edin.

Sahaya Fiziksel Yapay Zekâ

Elinizdekini bağlayın. Sıradakine hazır.

02Canlı görünüm

Canlı

Sahanız, canlı

Sahadaki her makine, durumu ve kullanılabilirliği, gerçek zamanlı güncellenir.

Üretim sahasındaki makine durumlarını canlı gösteren Quantiix panosu
  • Work
  • Idle
  • Off
  • Offline

03Kurulumlar

Canlı

Dünya Genelinde Kurulumlar

Dünyanın dört bir yanındaki üreticiler; üretimi optimize etmek, performansı artırmak ve gerçek zamanlı makine verisini ölçülebilir sonuçlara dönüştürmek için Quantiix'i şimdiden kullanıyor.

Quantiix'in dünya genelindeki müşteri kurulumlarının haritası
  • Yüksek kullanılabilirlik
  • Orta

04Dönüşüm

Tepkisel Üretimden Öngörülü Üretime Dönüşüm

Gelecekteki fabrika farklı görünmeyecek. Farklı düşünecek ve farklı davranacak.

Quantiix, fiziksel üretim sahasını; olan biteni anlamak, oluşmakta olan koşulları fark etmek ve bilinçli üretim kararlarını desteklemek için gereken veri, bağlam ve yapay zekâ ile birleştirir.

Bağlan

Makine. Saha. Ve size geri dönen bilgi.

Devamını okuDaha az göster
  • Makine sinyallerini invaziv olmayan akım ve akustik ölçümle toplayın; PLC entegrasyonu ve üretim duruşu gerekmez.
  • Yaşı, markası ya da tipi ne olursa olsun makineleri bağlayın ve tüm üretim sahasında gerçek zamanlı bir veri katmanı oluşturun.
  • Makine sinyallerini, üretim verilerini ve operasyonel bağlamı tek bir bağlantılı görünümde toplayın.
  • Üretim sahasını, olan biteni anlaması gereken insanlarla ve yapay zekâ araçlarıyla buluşturun.

Eğit

Normal. Sapma. Ve arada üretilen parçalar.

Devamını okuDaha az göster
  • Yapay zekâ modellerini gerçek üretim verisiyle eğitin; her makinenin ve her prosesin kendine özgü örüntülerini öğrensin.
  • Kullanıcı etiketlemesiyle üretim bilgisini kayıt altına alın; ekipler ne olduğunu ve nedenini kendisi tanımlasın.
  • Normal çalışmanın nasıl göründüğünü öğrenin: makine durumları, üretim olayları ve operasyonel bağlam.
  • Bu bilgiyi kullanarak makine sapmasını tespit edin ve üretim sırasında anormalliklere, kalite sorunlarına ve makine yıpranmasına işaret eden örüntüleri tanıyın.

Öngör

Hurda. Duruş. Hâlâ kurtarılabilecek vardiya.

Devamını okuDaha az göster
  • İş emri sürerken şüpheli parçaları işaretleyin ve gelişmekte olan makine arızalarını duruştan saatler önce bildirin; ekipler harekete geçecek zamanı bulsun.
  • Sistemin öğrendiklerine dayanarak örüntüleri ve oluşmakta olan koşulları yapay zekâ ile belirleyin.
  • Yalnızca olup biteni kaydetmek yerine, olası sorunları üretimi etkilemeden önce tespit edin.
  • Üretim sonuçlarını öngörün: olası hurda, gelişmekte olan makine sorunları ve bakım ihtiyaçları.
  • Üretim ekiplerine daha erken ve uygulanabilir bilgi verin; sorun büyümeden müdahale edebilsinler.

Optimize et

Öncelik. Aksiyon. Ardından gelen performans.

Devamını okuDaha az göster
  • Üretim zekâsı ve uygulanabilir içgörülerle iyileştirmenin en çok fark yarattığı yeri belirleyin.
  • Ekiplerin iyileştirme çabasını üretim performansına en büyük etkiyi yapan faktörlere yoğunlaştırmasına yardımcı olun.
  • Öğrenilen üretim örüntülerini ve öngörüleri kullanarak daha iyi ve daha hızlı karar verin.
  • Giderek daha uyarlanabilir ve sürekli optimize edilen bir üretime doğru ilerleyin.

05Donanım

Bir makinenin besleme kablosuna takılmış kelepçeli akım ve akustik sensörler
İnvaziv olmayan ölçüm

Kelepçeli akım ve akustik sensörler. Mevcut besleme kablolarına takılır; yeniden kablolama, PLC entegrasyonu ve üretim duruşu gerektirmez.

dEdge cihazı

Sinyal girer, zekâ çıkar. dEdge, analog makine sinyallerini dijitale çevirir ve şifreli olarak buluta yükler. Tek bir ünite çevresindeki makinelere hizmet eder, PLC entegrasyonu gerekmez.

06Avantaj

Quantiix Avantajı

Quantiix'in üretim sahasında değer yarattığı beş alan

  1. 01

    Makine Kullanılabilirliği ve Darboğazlar

    Makine kullanılabilirliğinin gerçek zamanlı izlenmesi ve darboğazların tespiti.

  2. 02

    Hata ve Hurda Tespiti

    Proses tamamlanmadan önce hatalı parçaların veya hurdanın erken tespiti.

  3. 03

    Gelişen Makine Arızaları

    Plansız duruşları önlemeye yardımcı olacak şekilde, gelişen makine arızaları için erken uyarı.

  4. 04

    İş Emri Yönetimi

    Gerçek üretim akışıyla hizalanmış iş emri yönetimi.

  5. 05

    Enerji Verimliliği

    Makine, hat ve tesis düzeyinde enerji verimliliği analizi.

  6. 90 dakikaya kadar

    İlk sensörden canlı üretim verisine; her makinede, her yaşta.

Bağla. Eğit. Tahmin et. Optimize et.

Makine verisini optimize üretime dönüştürmeye hazır mısınız?

Bizimle konuşunwww.quantiix.ai