Ethon 的 AI 平台即時了解並解釋生產偏差，指導團隊優化成本、品質和速度。它透過建立連線的工廠前後關聯、應用因素人工智慧，並提供特定角色指引，尋找根本原因、最佳化流程並自動化檢查。
客戶獲得高達... 的價值
減少 80% 廢料，
提高 25％ 的操作員生產力，
節省 20 萬美元以上的工廠成本，
跨網站投資報酬率 <3 個月
自動找到每個「什麼」背後的「原因」：使用工作流程識別並解釋生產問題的基本原因，以進行自動化根本原因分析和生產可追溯性。
識別並消除隱藏浪費：透過識別隱藏的效率不足，並根據因果關係計算最佳設定點，在整個生產線上提供逐步變更生產力。
像您最好的操作員一樣執行每個流程：使用即時儀表板、以規則為基礎的監控、早期故障偵測和自主流程控制來協調生產線。
自動檢查產品、表面和組件：使用任何工業相機檢測細微的表面缺陷、複雜的組裝錯誤以及產品品質不規則。
在西門子 Rastatt，EthoNai 的檢驗員在 150,000 次檢查和 200 個產品變體中提供 100％ 的瑕疵偵測功能，在幾分鐘內完成新產品，而不是幾天就能完成新產品
使用 Causal AI 和計算機視覺來識別根本原因、優化流程和擴展改進，減少糖果、CPG、乳製品、食用油、軟飲料、啤酒廠、糖和替代蛋白質的廢棄物並確保質量一致。
結合 Causal AI 和無硬體的視覺檢測，以檢測瑕疵、最佳化製程參數，並快速適應新產品變體，以提高產量並降低消費性電子產品製造中的重工。
透過將不同的資料來源和原因人工智慧整合至中心線黏度，以提高化學製造效率。偵測隱藏製程互動、最佳化批次設定點，並將手動重工減少 70%，從而提高第一次通產量並大幅節省單位成本。
通過為工程師提供一鍵式根本原因分析功能，將金屬生產中的廢料和重工減少。利用原因人工智慧連接領域專業知識與上游流程資料，降低 70% 超出規格的生產，並節省 1 萬歐元以上的節省，同時保護營運免受勞動力短缺。