Proficy CSense
Proficy CSense verwendet Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um Prozessingenieuren die Möglichkeit zu geben, Daten verschiedenster Fertigungsbereiche zu kombinieren, Probleme und deren Ursachen schnell zu identifizieren, die zukünftige Performance vorherzusagen und die Prozesseinstellungen zu optimieren, um den Durchsatz, die Qualität und die Effizienz der Produktionsabläufe kontinuierlich zu verbessern.
Warum Proficy CSense?
- Prozessschwankungen in der Fertigung führen zu höheren Kosten, geringerer Produktivität und schlechter Qualität und verringern somit die Wettbewerbsfähigkeit der Hersteller und gefährden die Kundenzufriedenheit und den Ruf der Marke.
- Mit Proficy CSense können Prozessingenieure Daten über die gesamte Wertschöpfungskette der Fertigung hinweg kombinieren und die Prozessschwankungen mithilfe von Analytics & Machine Learning schnell und kontinuierlich verbessern.
- Dies hilft produzierenden Unternehmen, eine erstklassige Fertigung bereitzustellen, weil Durchsatz, Ertrag, Qualität, Effizienz, Kostenminimierung, die Steigerung der Kundenzufriedenheit, der Wettbewerbsvorteil und die Markenbekanntheit verbessert werden.
3 Umsetzungsschritte
Die 3 Umsetzungsschritte von Proficy Csense
1. VERSTEHEN von Prozessvariationen
Nutzen von neuen Erkenntnissen aus Daten und entdecken der Hauptursachen für Schwankungen und Prozessleistung
2. REDUZIEREN von Prozessvariationen
Überwachen der Prozessleistung, um frühzeitig Abweichungen zu erkennen, Fehler und KPIs zu prognostizieren und damit Prozessschwankungen zu reduzieren
3. OPTIMIEREN des Prozesses
Empfehlungen für optimale Einstellungen vorgeben und diese direkt in die Regelung des Prozesses einfließen lassen
Webinar: Steigerung der Produktivität mit Machine Learning und Analytik - Live-Demo am Produkt
Mehr Details finden Sie unter folgenden Links.
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