Ethon 的人工智能平台实时了解和解释生产偏差，指导团队优化成本、质量和速度。它通过建立互联的工厂环境、应用因果人工智能和提供特定角色的指导来找到根本原因、优化流程并自动进行检查。
客户获得的价值高达...
减少了 80% 的废品，
操作员生产率提高 25%，
节省了超过2000万美元的工厂成本，
各站点的投资回报率小于 3 个月
自动找出每个 “事情” 背后的 “原因”：通过自动根本原因分析和生产可追溯性的工作流程，识别并解释生产问题的根本原因。
识别并消除隐性浪费：通过识别隐藏的效率低下并根据因果关系计算最佳设定值，提高各生产线的阶梯变革生产力。
像最佳操作员一样运行每个流程：使用实时仪表板、基于规则的监控、早期故障检测和自主过程控制来协调生产线。
自动检查产品、表面和组件：使用任何工业相机检测细微的表面缺陷、复杂的装配错误和产品质量的不规则之处。
通过使用 Causal AI 和计算机视觉来识别根本原因、优化流程和规模改进，减少浪费，确保糖果、CPG、乳制品、食用油、软饮料、啤酒厂、糖和替代蛋白的质量始终如一。
通过将 Causal AI 和与硬件无关的视觉检测相结合，来检测缺陷、优化工艺参数并快速适应新产品变体，从而提高产量并减少消费电子制造中的返工。
通过整合不同的数据源和因果人工智能来提高化学品制造效率，从而提高中心线粘度。检测隐藏的过程交互，优化批次设定值并将人工返工减少 70%，从而提高首次通过率和显著节省单位成本。
通过为工程师提供一键式根本原因分析，最大限度地减少金属生产中的报废和返工。使用 Causal AI 将领域专业知识与上游工艺数据联系起来，将不合规格的生产减少 70%，节省超过 100 万欧元的费用，同时保护运营免受劳动力短缺的影响。