Analytics by RMG
La funcionalidad de los dispositivos y la mayor complejidad asociada aumentan con cada generación de dispositivos. Al mismo tiempo, la experiencia de los usuarios es cada vez menor. El deseo de las empresas de mantener mantener por décadas el número de empleados experimentados está disminuyendo. Cuando se ocupa una nueva vacante, hay un creciente vacío de experiencia en el manejo de los diversos dispositivos.
Probablemente el requisito más importante de los dispositivos de medición es la seguridad de su disponibilidad, idealmente emparejada con una alerta temprana si hay necesidad de interacción con los dispositivos o incluso de llamadas de servicio. Puede suponerse que los dispositivos funcionan dentro de los límites (o mejor) permitidos por la ley de calibración.
¡El próximo paso de la automatización!
El enfoque de AI-Analytics consiste en reconocer los errores o límites. El algoritmo trabaja constantemente en su propia mejora. El aprendizaje es tan importante para las habilidades de AI-Análisis como el "entrenamiento". Esto es decisivo para el nivel al que el sistema puede desarrollarse.
El Drift-Monitor del sistema de IA se basa en dicho algoritmo de IA y se utiliza para controlar el estado de los dispositivos de los tipos medidores de gas ultrasónicos y cromatógrafos de gases de proceso. El objetivo es notar los próximos cambios y deterioros tan pronto como sea posible, incluso antes de que se superen los límites de error.
La visualización del estado implícito utilizando la lógica del semáforo para cada dispositivo individual en el terminal de la sala de control es transmitida por el Drift-Monitor cada vez que el estado cambia. El sistema de IA Drift-Monitor está disponible como una instalación in situ o como una instalación en la nube. La definición de "on-premises" se refiere al uso de los propios servidores de la empresa y su propio entorno informático. Sin embargo, si se elige la variante "Software as a Service" (modelo de nube), los datos se mantienen en el sistema del proveedor. La solución de la nube tiene ventajas en términos de mantenimiento y responsabilidad operativa. El algoritmo de IA también puede aprender de los casos de error que se producen en otros clientes, aunque los datos están estrictamente separados. Sólo el algoritmo aprende. Se aplican todos los aspectos de la política de privacidad.
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