MELSOFT MaiLab

MELSOFT MaiLab je alat za analizu podataka u proizvodnim okruženjima pomoću umjetne inteligencije. MELSOFT MaiLab omogućuje predviđanje kvalitete proizvoda i preventivno održavanje.

Problematika u današnjoj proizvodnji:

  • Operateri rade na osnovi iskustva i teško prenose znanje na mlađe operatere;
  • Zamijene dijelova stroja se često izvode i kada nije potrebno zbog straha od mogućeg zastoja proizvodne linije;
  • Postavke strojeva u proizvodnji se često mijenjaju u ovisnosti od vanjskih čimbenika ili kvalitete sirovine, a promjene izvršava operater na osnovu prethodnog iskustva.

MELSOFT MaiLab je alat za analizu podataka koji dodatno poboljšava proizvodnju zamjenjujući iskustvo i intuiciju operatera digitalnom tehnologijom i olakšavajući integraciju ključnih parametara u upravljačke sustave.

Korisnost MELSOFT MaiLab alata:

Smanjenje troškova integracijom umjetne inteligencije

  • Kako odabrati optimalno vrijeme zamijene dijelova strojeva i koje parametre pratiti?
  • Generiranje modela umjetne inteligencije za preventivno održavanje zahtijeva opsežno znanje, pripremu i testiranje modela.

Prijenos znanja sa iskusnih operatera na novu generaciju

  • Potrebno je digitalizirati znanje iskusnih operatera i napraviti prijenos znanja na mlađe operatere pomoću umjetne inteligencije.

Poboljšana produktivnost i kvaliteta proizvoda


  • Iako postoje obučeni operateri za kontrolu kvalitete proizvoda, svaki operater se razlikuje i nema uniformnosti podataka, može li se ovaj problem riješiti pomoću umjetne inteligencije?

Analiza i dijagnostika podataka u četiri koraka:

Preduvjet - prikupljanje podataka

Ispitajte koje podatke treba prikupiti, na koji način i u kojem obliku. MaiLab podržava:

  1. CSV
  2. OPC UA
  3. Baze podataka
  4. ME FA Connector

1. korak - stvaranje skupa podataka (Offline)

Učitajte podatke koje treba analizirati u Mailab i registrirajte ih. Registrirani skup podataka može biti vizualiziran u tablicama ili grafikonima.

MaiLab - stvaranje skupa podataka

2. korak - stvaranje AI modela (Offline)

Odaberite jednu od unaprijed konfiguriranih AI metoda i stvorite umjetnu inteligenciju izvođenjem učenja na učitanom skupu podataka.

Mailab - stvaranje AI modela

3. korak - stvaranje zadatka (Realtime)

Stvorite postupak za dijagnostiku podataka, modificirajte AI prema potrebi i postavite zadatak koji će umjetna inteligencija izvršavati te konfigurirajte izlazne rezultate analize.

Mailab - stvaranje zadatka

4. korak - izvršavanje i nadzor

Pokrenite izvršavanje zadatka te pratite rezultate umjetne inteligencije na grafičkom zaslonu u obliku grafikona i tabličnog prikaza. Softver će sugerirati parametre prema postavljenoj AI metodi.

Mailab - izvršavanje i nadzor

Različiti alati za analizu podataka za rješavanje svih izazova:

Automatsko podešavanje parametara

Duboko učenje / Deep learning

Mailab - automatsko podešavanje parametra

Metoda analize koja automatski dizajnira i trenira lagane neuronske mreže.

Otkrivanje odstupanja od normalnog rada

MT metoda (Mahalanobis - Taguchi)

Mailab - otkrivanje odstupanja od normalnog rada

Metoda analize koja izračunava stupanj abnormalnosti MT metodom.

Otkrivanje neočekivanih valnih oblika

Prepoznavanje sličnih valnih oblika

Mailab - otkrivanje neočekivanih valnih oblika

Metoda analize koja ocjenjuje proizvode dobrim ili lošima prema sličnosti s normalnim podacima valnog oblika.

Mailab - Python script

Kontaktirajte nas preko info@rbt-technologies.hr za više informacija o MaiLab AI alatu.