The OPTIMIZER

The OPTIMIZER 구동됩니다. rhobot.ai

rhobot.ai 데이터를 구성하고, 프로세스를 최적화하고, 기계, 프로세스 및 시설을 더 잘 자동화하여 수율, 품질, 가동 시간, 효율성 및 전반적인 수익 성과를 높일 수 있는 엣지 네이티브 AI/ML 도구 모음을 제공해요.<br/><br/>AI에 사용할 데이터를 준비하셨다면 저희 솔루션은 몇 달이 아니라 며칠 만에 작동해요.데이터에 대한 준비가 안 되셨다면 저희가 도와드릴 수 있고, 경쟁 우위를 지키기 위해 클라우드나 제3자에 노출되지 않고도 사이트에 있는 민감한 데이터를 보호하는 감사 가능한 기록 시스템을 통해 지속적으로 개선되는 AI/ML 프로세스를 구현해 드릴 수 있어요.

자세히 알아보기 rhobot.ai

왜 그럴까요 복잡한 운영의 모든 측면에 대한 AI/ML 최적화.?

인공지능의 힘은 확률론적 (결정론적/공학적 접근이 아닌) 접근법에서 비롯돼요.OPTIMIZER는 복잡한 실제 시설의 언어를 구사해요.공장 현장에서 시끄럽고 복잡한 데이터를 가져와서 프로세스 입력과 프로세스 매개변수의 변화가 수율, 품질, 가동시간, 효율성, 경제적 성과 측면에서 결과에 어떤 변화를 가져올지 예측할 수 있게 해줘요.물리적 입력 (레시피) 과 제어 파라미터 (PLC 설정값) 가 적은 프로세스를 상상해 보세요.이들 각각을 1% 씩 상향 또는 하향 조정하려고 하면 수천 가지 조합이 금방 나올 수 있어요. 테스트하는 건 불가능해요.The OPTIMIZER가 답을 제공해요.

이점

수율, 품질, 가동시간, 처리량, 효율성, 그리고 최종 경제적 성과를 위한 프로세스 최적화.
새로운 지적 재산권과 경쟁 우위.AI/ML로 지속적인 개선에 참여하면 입력 조합과 프로세스 설정에 대해 새로운 것을 알게 되고 새로운 IP로 경쟁 우위를 높일 수 있어요.

주요 기능

실제 공장 데이터를 사용한 다중 모델 분석과 메타 데이터 분석.

이런 확률론적 접근은 엔지니어링 시뮬레이션하고 이상적이고 결정론적인 평가보다 성능이 뛰어나죠.우리 솔루션을 사용하면 잡음이 많은 실제 데이터와 결과를 사용하여 최적의 예측 적합치를 찾을 수 있어요. 예측 적합치는 시간이 지남에 따라 변하기 때문이죠.

기계, 프로세스, 시설에 대한 감사 가능한 ML 기록.

물리적 장비와 프로세스가 시간이 지남에 따라 조건부 변화나 변동이 있기 때문에 지속적으로 최적화하려면 지속적이고 추가 가능한 접근 방식이 필요해요.어떻게 그런 일이 일어나는지에 대한 기록은 운영팀에 중요한 지식이고 비즈니스에 귀중한 통찰력을 줄 수 있는 새로운 데이터 세트예요.