Für die Fertigungsindustrie mit Digitallia
Digitallia, Experte für die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, wurde von einem Fertigungsunternehmen beauftragt, das auf die Herstellung mechanischer Teile spezialisiert ist. Das Unternehmen hatte mit häufigen Unterbrechungen seiner Produktionskette aufgrund unerwarteter Ausfälle seiner Anlagen zu kämpfen.
Diese Urteile hatten folgende Auswirkungen :
– Hohe Kosten für Notfallreparaturen.
– Verzögerungen bei den Lieferungen an Kunden.
– Störungen in der Lagerverwaltung (Überbestände oder Engpässe).
Der Kunde wollte Ausfälle kritischer Anlagen mithilfe einer prädiktiven Analyselösung vorhersagen und gleichzeitig die Verwaltung der Ersatzteilbestände optimieren, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Maßgeschneidert für unsere Kunden
Entwickelte Modelle
Verfeinerte Algorithmen, trainierte KI
Durchschnittlicher Monatswert
Um einen nutzbaren ROI zu generieren
Das Volumen und die Vielfalt der Daten
Die gesammelten Daten stammten von verschiedenen an den Maschinen installierten Sensoren (Temperatur, Vibration, Druck, Nutzungsdauer) und wurden in Echtzeit generiert.
Die Genauigkeit der Vorhersagen
Es musste ein System entwickelt werden, das in der Lage ist, die Vorzeichen von Ausfällen präzise zu erkennen, um unnötige Warnmeldungen oder verspätete Eingriffe zu vermeiden (hier wurde ein maßgeschneidertes CNN-Modell verwendet, dessen Datensatz relativ klein und daher komplex war, sodass Digitallia den Datensatz mit nicht verbundenen Daten anreichern musste, um das Modell und die entwickelten Algorithmen zu füttern).
Verwaltung des Ersatzteilbestands
Eine bessere Vorhersage von Ausfällen sollte es ermöglichen, die Bestellung von Ersatzteilen zu optimieren und Überschüsse oder Engpässe zu vermeiden.
Integration in bestehende Systeme
Die Lösung musste sich reibungslos in die ERP-Software und die Produktionsmanagement-Tools (API-Webservices) integrieren lassen.
Wir haben eine maßgeschneiderte Lösung für die vorausschauende Wartung entwickelt, die auf folgenden Technologien basiert :
Erhebung und Verarbeitung von Daten
Einführung einer Plattform zur Integration der Daten aus den Sensoren der Fabrik. Diese Daten wurden bereinigt, zentralisiert und standardisiert, um eine effiziente Nutzung zu ermöglichen. Wir haben die Daten außerdem angereichert, um einen größeren Datensatz für das Training der KI zu erhalten, indem wir die nicht-digitalen Daten gekennzeichnet und bereinigt haben.
Modell für maschinelles Lernen
Entwicklung eines CNN-Modells (Convolutional Neural Network) für maschinelles Lernen, das historische Daten und Echtzeitdaten analysieren kann, um Anomalien zu identifizieren. Das Modell wurde darauf trainiert, bestimmte Muster zu erkennen, die auf eine erhöhte Ausfallwahrscheinlichkeit hindeuten, mit einer verbesserten und verbesserungsfähigen (skalierbaren) Bewertung.
Einrichtung einer Schnittstelle
Anzeige der Steuerungsdaten mit einem Benachrichtigungs- und Warnsystem in Echtzeit, Anzeige von Empfehlungen, ein Modul zur Optimierung der Ersatzteilbestände.
Integration in das ERP-System
Die Lösung wurde in das bestehende ERP-System integriert und automatisiert die Verwaltung von Ersatzteilbestellungen entsprechend den Verschleißprognosen und dem Bedarf. Zu diesem Zweck hat Digitallia eine maßgeschneiderte API mit einer übersichtlichen Dokumentation entwickelt, die es den IT-Teams des Kunden ermöglicht, die KI-Lösung mit ihren Fachanwendungen und ihrem ERP-System zu verbinden.
Après 6 mois de déploiement de la solution, notre client a constaté des améliorations significatives :
Le volume et la diversité des données
Les données collectées provenaient de capteurs variés installés sur les machines (température, vibration, pression, durée d’utilisation) et étaient générées en temps réel.
La précision des prédictions
Il fallait concevoir un système capable de détecter avec précision les signes avant-coureurs des pannes pour éviter les alertes inutiles ou les interventions tardives (modèle CNN sur mesure utilisé ici, avec un dataset assez faible donc complexe, Digitallia a dû enrichir le dataset avec des données non connectées pour nourrir le modèle et les algorithmes développés)
La gestion des stocks de pièces détachées
Une meilleure anticipation des pannes devait permettre d’optimiser les commandes de pièces, évitant les surplus ou les pénuries.
L’intégration aux systèmes existants
La solution devait s’intégrer sans friction avec les logiciels d’ERP et les outils de gestion de production (API Webservices)
Nach sechs Monaten Einsatz der Lösung stellte unser Kunde deutliche Verbesserungen fest :
Das Volumen und die Vielfalt der Daten
Die gesammelten Daten stammten von verschiedenen an den Maschinen installierten Sensoren (Temperatur, Vibration, Druck, Nutzungsdauer) und wurden in Echtzeit generiert.
Die Genauigkeit der Vorhersagen
Es musste ein System entwickelt werden, das in der Lage ist, die Vorzeichen von Ausfällen präzise zu erkennen, um unnötige Warnmeldungen oder verspätete Eingriffe zu vermeiden (hier wurde ein maßgeschneidertes CNN-Modell verwendet, dessen Datensatz relativ klein und daher komplex war, sodass Digitallia den Datensatz mit nicht verbundenen Daten anreichern musste, um das Modell und die entwickelten Algorithmen zu füttern).
Verwaltung des Ersatzteilbestands
Eine bessere Vorhersage von Ausfällen sollte es ermöglichen, die Bestellung von Ersatzteilen zu optimieren und Überschüsse oder Engpässe zu vermeiden.
Integration in bestehende Systeme
Die Lösung musste sich reibungslos in die ERP-Software und die Produktionsmanagement-Tools (API-Webservices) integrieren lassen.
Dank der maßgeschneiderten Lösung für die vorausschauende Wartung können auch Sie von einer reaktiven zu einer proaktiven Wartung übergehen. Dieses Projekt veranschaulicht, wie KI, angewendet auf die Analyse von Industriedaten, einen direkten Einfluss auf die Leistung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen im Industriesektor haben kann.
Digitallia, Experte für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, hat mit einem renommierten Architekturbüro in der Region Auvergne-Rhône-Alpes zusammengearbeitet, das sich auf hochwertige Wohn- und Gewerbeprojekte spezialisiert hat. Das Büro wollte die Entwurfsphase beschleunigen und gleichzeitig innovative Designs anbieten, die den Vorlieben der Kunden entsprechen.
Digitallia, Experte für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, hat mit Ma prime CEE zusammengearbeitet, einem Unternehmen, das sich auf die Unterstützung von Privatpersonen und Gewerbetreibenden bei der Beantragung von Fördermitteln für energetische Sanierungen spezialisiert hat. EcoRenov Solutions verwaltet Zehntausende von Anträgen für Programme wie MaPrimeRénov’, Energieeinsparungszertifikate (CEE) und andere Subventionen im Zusammenhang mit energetischen Sanierungen.
Digitallia, Spezialist für maßgeschneiderte Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz, wurde von einem unabhängigen Hotelbetreiber aus Südfrankreich beauftragt, einer unabhängigen Hotelkette mit rund zwanzig Häusern. Angesichts der zunehmenden Konkurrenz durch große internationale Ketten und Online-Buchungsplattformen wollte unser Kunde seine Auslastung und seine Einnahmen maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.
Vous souhaitez du conseil en intelligence artificielle, développer une IA sur mesure ou mettre en place une brique d’IA existante sur le marché ? Nous vous aidons à profiter des aides financières à votre disposition.
Wir sind Architekten und Entwickler maßgeschneiderter Künstlicher Intelligenz.
Wir begleiten Sie bei Ihren KI-Projekten.
