Análise pela RMG
A funcionalidade dos equipamentos e a maior complexidade de operação associada aumentam a cada geração de equipamentos. Ao mesmo tempo, a experiência dos usuários está diminuindo. A disposição de manter funcionários experientes nos números necessários está diminuindo. Com a reposição de vagas, surge uma lacuna cada vez maior em termos de experiência no manuseio dos diferentes equipamentos.
A exigência mais importante para os equipamentos de medição é a segurança de sua disponibilidade, idealmente combinada com um tempo de aviso prévio quando for necessária a interação com os equipamentos ou mesmo a realização de serviços de manutenção. Pode-se presumir que os equipamentos operam dentro dos limites permitidos pela lei de calibração (ou melhores).
Próximo passo da automação!
A abordagem analítica da IA é identificar casos de erros ou limitações. O algoritmo está constantemente trabalhando para melhorar a si mesmo. O aprendizado é tão importante para as capacidades de análise da IA quanto o “treinamento”. Isso é fundamental para o nível em que o sistema pode se desenvolver.
O sistema de IA Drift Monitor é baseado em um algoritmo de IA e é usado para monitorar a condição de medidores de gás ultrassônicos e cromatógrafos gasosos de processo. O objetivo aqui é detectar mudanças e deteriorações iminentes o mais cedo possível, antes que os limites de erro sejam excedidos.
A representação do estado implícito por meio da lógica de semáforo para cada equipamento individual no terminal da sala de controle permanece a mesma, mas é transmitida pelo monitor de desvio a cada alteração de estado. O sistema de IA Drift Monitor está disponível no local ou como uma instalação na nuvem. A definição de local refere-se ao uso dos servidores e do ambiente de TI da própria empresa. Entretanto, se for escolhida a opção “Software como Serviço” (modelo em nuvem), os dados ficam armazenados no sistema do provedor. A solução em nuvem tem vantagens em termos de manutenção e responsabilidade operacional. O algoritmo de IA também pode aprender com casos de erro que ocorrem com outros clientes, mesmo que os dados estejam estritamente separados. Somente o algoritmo aprende. Todos os aspectos da política de privacidade são seguidos.
Informe-se sobre a AI-Analytics da RMG e dê o próximo passo na automação!
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