Analizar y evaluar datos de máquinas - Comprender mejor la producción
Sus datos muestran lo que ha sucedido. Machine Designer le ayuda a entender por qué.
Los datos de las máquinas registrados contienen un conocimiento valioso sobre su proceso de producción. Sin embargo, es crucial evaluar sistemáticamente estos datos de máquina y reconocer las interrelaciones entre muchas mediciones individuales que son relevantes para la calidad, la productividad y la estabilidad del proceso.
Machine Designer le ayuda a analizar y evaluar los datos de las máquinas, investigar los períodos de producción, comparar tendencias y hacer visibles las anomalías en sus datos de máquina.
¿Qué preguntas pueden responder los datos de su máquina?
Evaluar datos de máquinas
¿Por qué fue mejor este período de producción?
Compare períodos y reconozca diferencias en el comportamiento del proceso.
¿Qué ha cambiado antes de una interrupción?
Investigue los valores de las máquinas antes y durante eventos de producción notables.
¿Qué variables de proceso cambian conjuntamente?
Encuentre relaciones entre los estados de las máquinas y los valores de proceso.
¿Qué distingue la producción buena de la producción mala?
Compare los estados de producción y busque diferencias características.
Del evento de producción de vuelta a las causas
Una interrupción, un problema de calidad o un período de producción inusual es, en primer lugar, solo el resultado visible. La pregunta clave es: ¿Qué fue diferente antes?
Machine Designer le permite clasificar los valores de las máquinas registrados en el tiempo y compararlos entre sí. De este modo, puede investigar paso a paso qué variables de proceso están relacionadas con un evento.
¿Y qué pasa cuando las interrelaciones se vuelven demasiado complejas?
Cuantos más valores de máquinas y eventos de producción se tengan en cuenta, más difícil será reconocer relaciones relevantes solo a través de un análisis manual. Aquí es donde Machine Designer puede dar el siguiente paso y utilizar métodos de Machine Learning e IA para investigar patrones y factores influyentes en los datos de producción registrados.