Новости и события

Экосистема IICD

Интегрированная система для управления корпоративными данными

Датчик  → Плата → ML алгоритмы анализа данных → Серверная обработка и агрегация данных → Пользовательский интерфейс

Аппаратная часть

Сделано в РФ:Плата разработана на базе НИИ РФ 

Точный график:Последовательная обработка сигнала алгоритмами ML  

Встроенный Wi-Fi:Для быстрой интеграциии работы без сервера

DFM/EMC/ESD: Cпроектирована по правилам разработки

50 раз/с:Снимает данные для детального анализа  

Непрерывная работа: Предусмотрено бесперебойное питание

Алгоритмичное ПО для платы

Внедренные модели математических алгоритмов ML и низкая агрегация данных — дает нам возможность определение паттернов операций в любой сфере деятельности и на любом оборудовании

Серийные паттерны

Фрезерные, токарные, гибочный, эрозийные и другие операции с автоматическим поиском и фиксацией

Не серийные паттерны

Сварочное оборудование, пилы, ручное оборудование

## Web-интерфейс

Контроль производства с моментальной интеграцией

Помощь ML алгоритмов:Определение паттернов операций, загруженности производства

Анализ:Детальная история по работе оборудования/оператора/партиям

Понимание ситуации:За 1–2 клика видно «узкое место» смены или сотрудника

Контроль:Автоматическая фиксация отклонений в реальном времени

Освоение:Передовые практики IT отрасли с интегрированными библиотеками обучения пользователей

Цифровой терминал

Введение событий по вашему предприятию

Вы можете понять почему оператор меняет детали не за 2, а за 10 минут...Как часто оборудование находится на обслуживании, определить узкие места в оборудовании, причины простоя сотрудников. Введение понятия «эффективный и неэффективный простой»

Паттерны событий: Отмечайте только долгие простои, алгоритм ML определит короткие

Простои: Разделяем плановые/технологически паузы и потери

Помощь МЛ-алгоритмов: Прогноз поломок и износа, рекомендаций режимов, подсчет инструмента

Распределение ролей: Смены и календари в быстром доступе, связка «человек — оборудование»

Цифровые места: Больше данных для решения, шаг в Индустрию 4.0

KPI: Определение лучшего, худшего сотрудника, рейтинги