Промышленность
Используйте данные, которые уже даёт ваше производство.
Разверните систему на одном сервере, найдите сигнал, скрытый в данных за годы работы, и начните действовать уже через несколько дней.
Скорость заложена в архитектуру
От сырых данных до рабочей модели за считаные дни.
Данные остаются у вас
On-premise или частное облако. Производственные данные и данные датчиков никогда не покидают вашу инфраструктуру.
Рассчитан на большие объёмы
Обрабатывает миллиарды показаний датчиков в день на стандартном сервере.
Наш подход
Создано под реальные задачи промышленности.
Работает в вашей инфраструктуре — on-premise или в частном облаке, разворачивается за считаные дни и нативно подключается к производственным системам, ERP и системам хранения технологических данных, которые у вас уже есть.
Anatella | Движок подготовки данных
Подключение к любым источникам
Датчики, ПЛК, архивы технологических данных, ERP и производственные журналы — в том формате, в котором они уже есть.
Очистка и объединение на полном объёме данных
Миллиарды строк разнородных данных агрегируются и сверяются без выборок.
Один пайплайн, один сервер
От сырых файлов до набора данных, готового к моделированию, — без отдельного ETL-инструмента и без кластера.
Modeler / Предиктивный движок
Автоматический отбор переменных
Из тысяч переменных-кандидатов остаются те, которые действительно предсказывают результат.
Алгоритмы соревнуются — решает математика
Несколько моделей сравниваются между собой, и лучшая выбирается по статистическим критериям.
Встроенный Drift Report
Сигнализирует, когда модель теряет точность из-за изменения условий, — до того, как это обернётся неверным решением.
РЕШЕНИЯ
Как это выглядит в продакшене.
94 % отказов предсказано за 30 минут до сбоя
Предиктивное обслуживание развёрнуто менее чем за неделю на аэрокосмической производственной линии, работающей круглосуточно.
Точность 97 % по дефектам, классификация менее чем за 12 секунд
AGC в реальном времени распределяет дефекты стекла, найденные лазерным сканированием, между подходящими заказчиками.
Точность 98 % при прогнозировании отказов двигателей самосвалов
SANY выявляет отказ двигателя в течение часа по 355 переменным с датчиков.
1,3 млн евро дополнительной выручки, 19,6 млн евро сэкономлено на ремонте
GX Labs прогнозирует отказы насосов на 5000 удалённых скважинах — до остановки скважины.
Более 1400 датчиков моделируются в каждом стресс-тесте аккумулятора
Volvo определяет, какие переменные приводят к деградации аккумуляторов электромобилей при тепловом ударе.
Решённые проблемы
Что производители решают с помощью TIMi.
Сигнал теряется в шуме
Критически важные сигналы теряются в терабайтах логов, показаний датчиков и производственных записей.
Решения принимаются слишком поздно
К тому моменту, когда аномалия попадает в отчёт, потери уже неизбежны.
Модели, которые расходятся с реальностью
Модель, настроенная под одни условия, незаметно теряет точность, когда меняются процесс, сезон или среда.
Данные разрознены по командам
У служб обслуживания, качества и инжиниринга свои данные, которые моделируются по отдельности или не моделируются вовсе.
FAQ
Частые вопросы.
Для чего TIMi используют в промышленном производстве?
Производители используют TIMi, чтобы прогнозировать отказы оборудования до того, как они произойдут, классифицировать производственные дефекты в реальном времени и ускорять испытания в рамках НИОКР. Среди внедрений — Safran (предиктивное обслуживание в аэрокосмическом производстве), AGC (классификация дефектов при производстве стекла), Sany (прогнозирование отказов двигателей карьерных самосвалов), GX Labs (прогнозирование отказов насосов на нефтяных скважинах) и Volvo (НИОКР аккумуляторов для электромобилей).
Что делает TIMi, когда модель со временем теряет точность?
Встроенный в TIMi Drift Report сигнализирует об изменении точности модели. Так было у Sany, когда модель, обученная летом, деградировала зимой: инженеры смогли развернуть отдельные модели для каждого сезона.
Может ли TIMi прогнозировать отказы оборудования без установки новых датчиков?
Да. Для Safran TIMi построил модель предиктивного обслуживания только на существующих производственных данных, без новых датчиков: она выявляет 94 % отказов за 30 минут до сбоя.
Может ли TIMi работать on-premise на промышленном объекте?
Да. TIMi работает on-premise или в частном облаке, на стандартных серверах, в том числе на удалённых объектах — например, на нефтяных скважинах GX Labs.
Справится ли TIMi с зашумлёнными или ненадёжными данными датчиков?
Да. Для AGC TIMi смоделировал тепловую динамику печи при 1400 °C, где физические датчики деградируют и дают зашумлённые данные, с которыми традиционные инструменты не справляются.
Какой объём производственных данных может обработать TIMi?
Для Safran TIMi обработал 10 млрд строк производственных данных, из которых менее 0,5 % относились к реальным поломкам, и нашёл в них сигнал отказа.
УБЕДИТЕСЬ САМИ
Не верьте нам на слово.
Запустите TIMi на собственных данных в бесплатной пробной версии или закажите живую демонстрацию.
