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Sight Machine使用AI深度分析制程 提供实时视觉化分析与可操作见解

Sight Machine平台主要用途是质量改善、预测资产失误、预测维护、减少停机、提高产能利用率等。Sight Machine

总部位于旧金山(San Francisco)的制造分析新创企业Sight Machine试图提供一个使用人工智能(AI)的制造分析平台,以数据的获取、优化和脉络化来提供实时的视觉化与可行和可操作的见解。

根据Counterpoint报导,该公司的FactoryTX平台为制造商提供了从生产设备和云端当中获取机器数据的弹性化。其不同的工具能让多重工厂的物联网(IoT)数据得以快速部署和集中化管理。分析的见解可以实时地产生,并且结合生产数据、设备数据、流程质量(process quality)数据以及已安装的ERP数据,进一步处理和利用人工智能和机器学习来产生有价值的见解。

该平台的关键优势在于不仅创造了资产的数码分身(digital twin),而且也创造了流程的数码分身。透过该平台,工厂管理得以追踪材料、人员、机器以及流程。另一优势是可以集成不同制造商、ERP、历史和其它来源的数据,进一步在所有制造部门提供可行的见解。

Sight Machine平台主要用途是质量改善、预测资产失误、预测维护、减少停机、提高产能利用率、减少报废、提升首次合格率、提高生产力和整体设备效能(OEE)。

Sight Machine产品在市场上有竞争者,例如ERP和MES供应商,他们正透过将人工智能和机器学习集成到ERP/MES平台来扩展其产品组合,以提供有价值的制造分析见解。主要公司包括SAP、甲骨文(Oracle)、Netsuite和Epicor,其它的提供MES软件的公司有ABB、西门子(Siemens)、Dassault Systems和洛克威尔自动化(Rockwell Automation)等。

Sight Machine认为这些公司的平台只使用他们所有软件来提供优化的制造见解。Sight Machine则集成了这些来源和其它传感器和系统而来的数据,在其平台累积了获取的数据,对测试的数据应用了机器学习和人工智能算法,进一步产生见解来改善生产、质量、设备效率和物料流(material flow)。

Sight Machine平台可用于连续或离散的制造商,经过优化可以在亚马逊(Amazon)AWS、Google云端平台和微软(Microsoft)的Azure等平台上运行,此外也可与系统集成商(SI)例如富士通(Fujitsu)等配合,支持广泛的部署。


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