Wie kann KI Ihnen dabei helfen, eine optimale Cloud-Lösung für Fertigungsprozesse zu finden und diese zu erhalten?

FALLSTUDIE

"Als unser Entwicklungspartner beim Aufbau des Kerns unseres Produkts hat Aliz [unsere] Leitprinzipien vollständig übernommen, als wäre es ihr eigenes Projekt. Sie entwickelten eine einzigartige, flexible Architektur und arbeiteten mit uns zusammen, um ein Produkt zu entwickeln, das heute von Kunden und Marktanalysten gleichermaßen für seinen kundenorientierten Ansatz, die flexible Datenstruktur und die Geschwindigkeit der Front-End-Visualisierung gelobt wird."

Panalyt
Kunde
Lily Woods - Startux X Webflow Template

“The best place to work”

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Lily Woods
Creative Director
Sam Houston - Startux X Webflow Template

“I love working at Startux X”

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Sam Houston
VP of Product

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Awesome Clients

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Wie unsere maßgeschneiderten Lösungen Ihnen helfen

DIE GÄNGIGSTEN ALIZ CLOUD-LÖSUNGEN FÜR DIE FERTIGUNG

Prädiktive Instandhaltung

Prädiktive Analysen, die sich auf ML-Technologie stützen, können das Potenzial, Frühindikatoren für Qualitätsprobleme zu finden, deutlich erhöhen. Anstelle einer Modellierung mit altmodischer Mathematik, die sich stark auf quantitatives Fachwissen stützt, kann eine auf KI basierende Lösung zum optimalen Zustand des Wartungsprozesses führen und Verluste verhindern oder sogar den Umsatz maximieren.

Die Nutzung von Risiken in Instandhaltungsprozessen ist ohne aufwändige Forschungs- oder Durchführungsarbeiten möglich.

Prozessoptimierung

Ein Optimierungsprozess umfasst die Erkundung der Werte von zahlreichen Variablen, die (innerhalb einiger Einschränkungen) neu eingestellt werden können. Durch den Einsatz von ML-Routinen werden bei der Erforschung der Prozesse bestimmte Schemata entdeckt.

Durch die Nutzung dieser Einstellungen können die gewünschten KPI erreicht werden, ohne dass die eigentlichen Abbildungsfunktionen manuell skizziert werden müssen, was ein hohes Maß an quantitativem Wissen in einigen speziellen Bereichen (z. B. Thermodynamik, Strömungslehre) erfordern würde.

Optimierung der Qualität

Verbesserung der Qualität entsteht durch Optimierung von Prozess- und Kontrollkennzahlen.
Dies führt dazu, dass weniger fehlerhafte Produkte verkauft werden.

Lösungen für die Produktion

Erfolgreich bei mehreren Zielkonflikten

Da sich die gewünschten KPI oft widersprechen, kann dies punktuell zwar schnell zu einem lokalen Bestwert führen, jedoch auch zu einem suboptimalen Zustand. Die Optimierung mit einer KI-Lösung kann dieses Risiko vermindern. Aufgrund der iterativen Modellierungs- und Simulationsphasen über alle Ziele hinweg führt sie trotz solcher Hindernisse zu einer fein abgestimmten Optimierung

Verwaltete Dienstleistung

Die Lösung läuft in einem SaaS-Modell. Das bedeutet, Sie müssen nicht in Server investieren, kein Geld für die Wartung ausgeben, keine Ressourcen für die Einrichtung des Systems bereitstellen und ebenso wenig wird der Start durch Warten auf die Implementierung verzögert. Sie können sofort loslegen, indem Sie historische Sensordaten sammeln und diese über die Webschnittstelle oder API hochladen.

Agnostische Lösung für die Infrastruktur

Die Lösung ist herstellerunabhängig, sie erfordert kein bestimmtes IoT-Gerät und keine bestimmte Plattform. Sie können außerdem jede Art von Sensoren benutzen, da wir unabhängig von Hersteller und Modell arbeiten. Die Lösung umfasst eine automatische Datenbereinigung sowie Assistenzdienste und erfordert nur ein leichtes Feature Engineering, bei dem Sie von unseren Data-Engineering-Experten unterstützt werden.

Einfach zu bedienen

Sie können die Daten entweder über eine leichtgewichtige API oder über die Schnittstelle unserer Webanwendung einlesen und die Einstellungen der Lösung verwalten.

Die Phasen der Anmeldung für unsere Cloud-Lösungen in der Produktion

Dateneingabe

Sie treffen einen Berater, der Sie bei der Aufbereitung Ihrer Daten unterstützt. Dann erhalten Sie Ihre Sensordaten, die Sie in das gewünschte Format umwandeln und mit unserer API oder Webanwendung einlesen können.

Zieldokumentation

Füllen Sie eine Dokumentvorlage aus, die auf der Grundlage Ihrer historischen Sensordaten erstellt wurde, um über Ihre Ziele und gewünschten KPI zu informieren.

Modellierung

Die Lösung erstellt automatisch ein Modell zur Simulation der KPI. Dann wird das KI-Modell trainiert, um den Algorithmus anzupassen, der Ihre Einstellungen auf Grundlage der Ziele optimiert.

Optimieren

Nehmen Sie neu generierte Daten auf. Der Algorithmus verarbeitet diese und Sie erhalten den Wertesatz für optimale Einstellungen des Produktionsprozesses.

Umschulung und Wartung

Um die gewünschten Ergebnisse und KPI aufrechtzuerhalten, müssen kontinuierlich neue Sensordaten eingespeist werden, um den Algorithmus weiterhin zu trainieren. Dies kann ohne großen Aufwand über die Weboberfläche erfolgen oder mit Hilfe unserer API automatisiert werden.

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