Deviazioni individuate prima che diventino fermi macchina.

Il rilevamento anomalie controlla i dati dei sensori con metodi statistici consolidati e modelli di machine learning standard, e lascia che i tuoi esperti etichettino ciò che vedono.

Prenota una demo Come funziona il livello dati

Cosa fa

  • Sensori sorvegliati in tempo reale

    Le anomalie rilevate sono mostrate sull'andamento della misura, mentre si verificano.

  • Prima la statistica

    Gli z-score mobili segnalano i valori che si allontanano dal comportamento recente della misura.

  • Machine learning standard

    Modelli non supervisionati come Isolation Forest assegnano un punteggio a una prova dopo la sua fine, e la somiglianza con gruppi di prove passate aggiunge contesto.

  • Modelli per un processo

    Un modello dedicato copre la qualità della saldatura.

  • Gli esperti nel processo

    Gli esperti etichettano le anomalie e aggiungono le loro valutazioni, e il modello migliora con il loro riscontro.

I dati su cui poggia

Come ogni modulo, legge il modello di sito ISA-95 condiviso. Nulla viene copiato in un database separato.

  • Variabili dei sensori sottoscritte da ogni macchina
  • Macchine dal modello di sito
  • Etichette aggiunte dagli esperti

Cosa misura

  • Anomalie rilevate ed etichettate
  • Punteggio di anomalia per prova
  • Statistiche di ogni misura: media, deviazione, minimo, massimo e andamento

Guarda DigiFactor sui tuoi dati.

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