+128% mehr Produktivität im Laserauftragsschweißen
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt einen Prozess allein mit qualitativem Feedback der Anwender einstellt.
Beim Ringspinnen müssen die Maschineneinstellungen für jeden neuen Garntyp neu gefunden werden. Die Garnqualität wird dabei vor allem subjektiv beurteilt, Labormessungen sind aufwendig und teuer. Das machte die Einrichtung langwierig.
aiXopts Small-Data KI kommt auch ohne quantitative Messwerte aus: Sie lernt allein aus dem qualitativen Feedback der Anwender, ob die Qualität besser oder schlechter geworden ist, und findet daraus die passenden Prozessparameter. Der Aufwand für Labormessungen sinkt deutlich, die Einrichtung wird um rund 50 % schneller.
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt die Fehlerquote in einem High-Volume-Prozess senkt.
Wie aiXopt einen verfahrenstechnischen Prozess mit mehreren Komponenten, Betriebspunkten und Sicherheitsgrenzen optimal einstellt, ohne die Anlage zu gefährden.
Wie aiXopt die Regelkreise einer bestehenden Fräsmaschine auf wechselndes Maschinenverhalten einstellt und so das Maximum aus der vorhandenen Hardware holt.
Wie aiXopt eine mehrzonige Temperaturregelung über den gesamten Betriebsbereich einstellt, statt für einen einzigen Betriebspunkt.
Wie aiXopt eine Bahnregelung über verständliche Ziele einstellbar macht, statt über Reglerparameter, die nur Experten verstehen.
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