Proficy CSense
Proficy CSense von GE Digital verwendet Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um Prozessingenieuren die Möglichkeit zu geben, Daten verschiedenster Fertigungsbereiche zu kombinieren, Probleme und deren Ursachen schnell zu identifizieren, die zukünftige Performance vorherzusagen und die Prozesseinstellungen zu optimieren, um den Durchsatz, die Qualität und die Effizienz der Produktionsabläufe kontinuierlich zu verbessern.

Warum Proficy CSense?
- Prozessschwankungen in der Fertigung führen zu höheren Kosten, geringerer Produktivität und schlechter Qualität und verringern somit die Wettbewerbsfähigkeit der Hersteller und gefährden die Kundenzufriedenheit und den Ruf der Marke.
- Mit Proficy CSense können Prozessingenieure Daten über die gesamte Wertschöpfungskette der Fertigung hinweg kombinieren und die Prozessschwankungen mithilfe von Analytics & Machine Learning schnell und kontinuierlich verbessern.
- Dies hilft produzierenden Unternehmen, eine erstklassige Fertigung bereitzustellen, weil Durchsatz, Ertrag, Qualität, Effizienz, Kostenminimierung, die Steigerung der Kundenzufriedenheit, der Wettbewerbsvorteil und die Markenbekanntheit verbessert werden.
Herausforderungen
Herausforderungen
Kapazitätsengpässe | Viele Defekte | Lange Vorlaufzeiten |
Geringe Auslastung | Schlechte Qualität | Hohe Lagerbestände |
Mangelhafte Sicherheit | Schlechte Zuverlässigkeit | Schlechter Duchsatz |
Geringe Flexibilität | Geringe Leistungsfähigkeit | Engpässe |
Hohe Prozesskosten | Hohe Variantenvielfalt | Kundenreklamationen |
Geringere Produktivität | Fehlende Steuereungsmöglichkeiten | Hoher Ausschuss |
KI hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen!
3 Umsetzungsschritte
Die 3 Umsetzungsschritte von Proficy Csense
1. VERSTEHEN von Prozessvariationen
Nutzen von neuen Erkenntnissen aus Daten und entdecken der Hauptursachen für Schwankungen und Prozessleistung
2. REDUZIEREN von Prozessvariationen
Überwachen der Prozessleistung, um frühzeitig Abweichungen zu erkennen, Fehler und KPIs zu prognostizieren und damit Prozessschwankungen zu reduzieren
3. OPTIMIEREN des Prozesses
Empfehlungen für optimale Einstellungen vorgeben und diese direkt in die Regelung des Prozesses einfließen lassen
Nutzen
Nutzen
- Stabilere Abläufe und geringerer Verschleiß von Equipment
- Verbessern Sie Durchsatz, Ertrag, Qualität und Effizienz
- Effizienterer Energieverbrauch
- Weniger Abfall und Nacharbeit
Verwendete Algorithmen und Verfahren
Verwendete Algorithmen und Verfahren
Proficy CSense bietet unter anderem folgende Algorithmen und Verfahren für die Datenaufbereitung und Analyse
- Erkennung von Ausreißer und schlechter Datenqualität
- Statistische Darstellung
- Korrelationen
- Schnelle Fourier-Transformation
- Principal Component Analysis (PCA)
- Partial Least Square (PLS)
- Neuronal Networks
- Fuzzy Logic
- Decision Trees
- und weitere
Eigene Algorithmen und Verfahren können leicht in die Software integriert werden.
Anwendungsbeispiele
Anwendungsbeispiele
- Rasches Herausfinden der Hauptursachen von Problemen in kontinuierlicher Produktion, Batchproduktion und bei diskreten Prozessen
- Art und Herkunft von Prozessschwankungen identifizieren
- Golden Batch berechnen
- Mittelwert, Warn- und Eingriffsgrenzen berechnen
- Optimale Prozessbedingungen identifizieren und Eingriffsgrenzen berechnen
- Wie entwickelt sich die aktuelle Batchproduktion und wird die Qualität am Ende GUT sein?
- Herausfinden von Problemen bei der Batchproduktion
- Herausfinden von Problemen bei diskreten Prozessen
- Warngrenzen analysieren und optimieren
- Erwünschte und nicht erwünschte Prozessregeln identifizieren
- „Was-wäre-wenn?“-Analysen basierend auf historischen Daten durchführen
Webinar: Steigerung der Produktivität mit Machine Learning und Analytik - Live-Demo am Produkt
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