Co oferujemy?
Smart Foundry realizuje wdrożenia systemów sztucznej inteligencji dla odlewnictwa:
- Smart Quality
Smart Quality umożliwia optymalizację jakości odlewów poprzez opracowanie systemu sztucznej inteligencji bazującego na algorytmach uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego (sieci neuronowe). W celu opracowania takiego modelu należy monitorować proces produkcyjny oraz monitorować parametry jakościowe odlewu np. poprzez testy szczelności. Konieczne jest włączenie w linię produkcyjną systemu znakowania odlewów w celu połączenia jakości z parametrami procesu. Opracowany model należy cyklicznie dotrenowywać w miarę dostarczania nowych danych produkcyjnych. Tak opracowany model opakowany będzie w dedykowanym systemie webowym spełniającym wszelkie standardy bezpieczeństwa udostępnionym w chmurze lub wdrożonym u klienta.
Dzięki wdrożeniu systemu Smart Quality można aktywnie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji optymalizować wskaźniki KPI – Key Performance Indicator. Jednym z głównych wskaźników w procesie produkcyjnym jest OEE – Overall Equipment Effectiveness, który jest równy iloczynowi dostępności, wydajności i jakości.
OEE = Availability * Performance * Quality
- Availability - dostępność
- Performance - wydajność
- Quality - jakość
Dzięki wdrożeniu systemu SMART QUALITY do procesu produkcyjnego możemy aktywnie optymalizować wskaźniki w tym OEE, a nie tylko je monitorować.
Optymalizacja procesów produkcyjnych dla żeliwa, staliwa, metali nieżelaznych
Wymagania:
- Dostęp do parametrów produkcyjnych procesu
- Dostęp do parametrów jakościowych odlewu powiązanych z procesem produkcyjnym
Dysponując zestawem parametrów produkcyjnych połączonych z jakością wyrobów można zoptymalizować proces produkcyjny poprzez zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego i/lub uczenia głębokiego. Optymalizacja procesu zmniejszy ilość braków, poprawi jakość odlewów oraz zwiększy wydajność produkcji. Optymalizacja procesów produkcyjnych zwiększa konkurencyjność przedsiębiorstwa oraz pozwala wypracować większe zyski.
SzczegółyOptymalizacja procesów HPDC, LPDC
Wymagania:
- Dostęp do parametrów procesu poprzez sterownik PLC maszyny ciśnieniowej
- Dostęp do parametrów jakościowych odlewu powiązanych z procesem produkcyjnym
W momencie, gdy można połączyć parametry procesu produkcyjnego z jakością odlewu, można zastosować optymalizację procesu poprzez wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i/lub uczenia głębokiego. Optymalizacja jakości wyrobów w procesach ciśnieniowych przynosi bardzo duże oszczędności w postaci wyższej jakości wyrobów, mniejszej ilości wadliwych odlewów, co bezpośrednio przekłada się na oszczędność energii, czasu, co ma wpływ na wydajność oraz konkurencyjność przedsiębiorstwa.
SzczegółyOpracowujemy strategie wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach w różnych obszarach
W pierwszej kolejności przeprowadzamy audyt przedsiębiorstwa i szukamy możliwych obszarów, gdzie można wdrożyć sztuczną inteligencję do wspomagania decyzji. Kolejnym krokiem jest opracowanie raportu i przedstawienie oferty partnerowi. Następnie uzgadniamy z partnerem warunki współpracy oraz obszary, w których wdrożymy systemy sztucznej inteligencji
Skrócenie czasu cyklu w procesach HPDC, LPDC przy zachowaniu wysokiej jakości
Skrócenie czasu cyklu przy zachowniu wysokiej jakości odlewów w procesach HPDC i LPDC umożliwia zwiększenie wydajności produkcji, poprzez wykonywanie odlewów w krótszym czasie przez co można wykonać ich więcej.
Tworzenie nowych materiałów o specyficznych właściwościach
Bazując na wynikach klienta (skład chemiczny stopu, parametry procesu modyfikacji, parametry obróbki cieplnej, właściwości mechaniczne, elektryczne, itp.) tworzymy dedykowane rozwiązanie do tworzenia nowych materiałów o bardzo specyficznych właściwościach oczekiwanych przez klienta.
Inne obszary gdzie można wdrożyć sztuczną inteligencję
Wymienione powyżej obszary wdrażania systemów sztucznej inteligencji nie są wyczerpujące. Opracowujemy dedykowane rozwiązania na życzenie klienta.