Sight Machine

Sight Machine là nền tảng dữ liệu AI công nghiệp sử dụng AI để phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc được thu thập từ các cảm biến và thiết bị sản xuất được lắp đặt trên dây chuyền sản xuất của nhà máy, thực hiện bảo trì dự đoán và trực quan hóa theo thời gian thực. Nó được thiết kế để tích hợp trạng thái hoạt động của nhiều nhà máy và nhiều dây chuyền vào một bảng điều khiển duy nhất, cho phép bạn phát hiện ngay các điểm nghẽn và những bất thường về chất lượng. Đây là một nền tảng dành cho sản xuất DX bao gồm mọi thứ, từ quản lý KPI ​​cho bộ phận kỹ thuật sản xuất, bộ phận kiểm soát chất lượng và quản lý nhà máy đến phát hiện bất thường cho người vận hành tại chỗ.

Các tính năng chính

Nền tảng dữ liệu tích hợp (Vận hành/Xây dựng) tích hợp dữ liệu được thu thập từ PLC, SCADA, MES và ERP trong vài tuần, rút ngắn đáng kể quá trình chuẩn bị dữ liệu mà trước đây phải mất từ 3 đến 6 tháng. Trực quan hóa hoạt động theo thời gian thực hiển thị OEE, thời gian chu kỳ và năng suất trên cơ sở từng dòng một, đồng thời cung cấp thông báo cảnh báo trong trường hợp có bất thường, cho phép tạo báo cáo hàng ngày, trước đây phải mất 2 đến 3 giờ, mới hoàn thành trong vài phút. Các AI agent bảo trì dự đoán tìm hiểu độ rung, nhiệt độ và kiểu hiện tại của thiết bị, đồng thời phát hiện các dấu hiệu hỏng hóc vài ngày đến vài tuần trước khi hỏng hóc. Bằng cách sử dụng trợ lý AI tổng quát, bạn có thể chỉ cần hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, "Dòng nào có tỷ lệ sai sót cao nhất vào tuần trước?" và kết quả phân tích sẽ được trả lại cho bạn.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Giá cả không được tiết lộ và dựa trên báo giá riêng cho doanh nghiệp (trên cơ sở hợp đồng hàng năm). Khi so sánh với PTC ThingWorx và Siemens MindSphere dựa trên các thông số kỹ thuật công khai, các điểm khác biệt của Sight Machine có thể được tóm tắt là "tốc độ tích hợp dữ liệu (sẽ hoạt động sau vài tuần)" và "sản xuất các AI agent dành riêng cho ngành". Nếu thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch có thể giảm 20% mỗi năm ở một nhà máy cỡ trung bình (doanh thu 10 tỷ yên Nhật), ROI sẽ được tính là 30 triệu đến 80 triệu yên Nhật mỗi năm, bao gồm chi phí bảo trì và tổn thất cơ hội. Các bạn lưu ý khi giới thiệu hệ thống này cần chuẩn bị các cảm biến tại hiện trường và tổ chức quy ước đặt tên dữ liệu.

Người dùng dự định

Nó phù hợp cho các bộ phận công nghệ sản xuất, bộ phận kiểm soát chất lượng và bộ phận xúc tiến DX của các công ty sản xuất có nhiều nhà máy, nhiều dây chuyền. Nó đặc biệt tương thích với các công ty đã cài đặt SCADA/MES nhưng vẫn đang ở giai đoạn chưa thể sử dụng dữ liệu. Mặt khác, khoản đầu tư ban đầu có thể không có giá trị đối với các nhà máy dây chuyền đơn, quy mô nhỏ hoặc các địa điểm cần bắt đầu lắp đặt cảm biến.

Nền tảng phân tích dữ liệu AI chuyên dùng cho ngành sản xuất. Trực quan hóa dữ liệu vận hành được thu thập từ các cảm biến của nhà máy và thiết bị sản xuất trong thời gian thực, xác định các quy trình tắc nghẽn và cải thiện OEE. Các chức năng bảo trì dự đoán tìm hiểu mô hình hư hỏng của thiết bị có thể giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến ​​và hỗ trợ tích hợp dữ liệu với MES và hệ thống kiểm soát chất lượng. Mặt khác, giao diện người dùng chỉ bằng tiếng Anh, không có bản địa hóa tiếng Nhật, giá cả là báo giá riêng cho doanh nghiệp nên khó thực hiện đối với các nhà máy vừa và nhỏ. Lý tưởng cho các bộ phận công nghệ sản xuất và kiểm soát chất lượng trong các ngành sản xuất đang hướng tới các nhà máy thông minh.