“随着物联网和众多联网设备的出现,海量的数据被获取。然而,这些数据如果不能用于支持决策过程,就毫无价值。通过人工智能应用(AIoT)实时地处理和评估, 进行多维度的智能分析, 比较,并通过机器学习,独立解决未来的任务,避免错误并优化流程”iTAC软件公司董事会成员Martin Heinz解释说。
因此,真正能为用户带来价值的物联网需要人工智能,而人工智能又需要物联网提供数据来源。iTAC的AIoT也基础于这种共生关系,在一个中央的、可扩展的平台上实现流体数据分析和批量分析,如此MOM数据便可实现可预测的生产。iTAC.MOM.Suite利用了最新的IIoT技术。iTAC.IIoT.Edge软件是整体MOM系统(制造运营管理系统)的一部分,但也可以作为一个独立的解决方案使用,并在短时间内实现制造过程的显着改善。它可以将IIoT数据与MES数据结合起来,形成平面数据结构,并实时分析这些数据。这些数据包也可以转移到客户使用的其他分析或机器学习(ML/AI)工具中,也能整合其他平台上创建的人工智能模型。
“在分析领域,基于机器学习和人工智能的应用能够实现比传统技术和算法更复杂和更高质量的分析。例如,人工智能可以在数据中找到复杂的模式,得出结论,从而进行预测”Martin Heinz解释说。
通过使用iTAC的边缘解决方案,可以为先进和数字化的制造业开发许多物联网应用,例如,基于机器学习和人工智能的“设备故障预测”, 使设备异常故障可能减少70%。另一个应用是自动过滤检测误报, 大多数使用AOI的SMT生产线都在与高误报率作斗争, 人工智能可以用来准确区分真正的缺陷和误报, 这可以将操作员的人工复判工作减少60%,降低成本并提高产量。
iTAC的方案提供各种可能性, iTAC建立了一个应用案例库,使客户能够更快速地实施这些应用。