Solenis™, Yapay Zeka Kullanarak Yıllık 450 Bin Dolar Elyaf Tasarrufu Sağlıyor.

HedefYapay zeka kullanarak yıllık fiber tasarruflarının kilidini açın.

<h6>Gelişim Fırsatları</h6> <p>Kuzey Amerikalı bir kağıt mendil üreticisinin baz ağırlığını optimize ederken MD mukavemetini iyileştirmesi gerekiyordu. Şirketin baz ağırlık tarayıcısı eskimiş ve güvenilir değildi, bu da üretim ekibinin bilinçli kararlar vermesini engelliyordu. Ayrıca, makaradan makaraya kalite ölçüm ortamında sınırlı proses görünürlüğü, karar verme yanıt süresini önemli ölçüde etkiler. Küçük proses değişikliklerinin birincil kalite parametresi üzerindeki ani etkisini görmeden operatörler baz ağırlığı etkili bir şekilde ayarlama konusunda güvensizdi.</p> <h6>Önerilen çözümler</h6> <p>Solenis, makine öğrenimi ve öngörücü analiz platformu olan OPTIX Applied Intelligence'ın uygulanmasını önerdi. OPTIX, her 15 ila 30 saniyede bir yüksek frekanslı veriler ileterek makine yönü kalite profili sağlar. Makine öğrenimi özelliklerini kullanan OPTIX ölçümleri, değişen makine koşulları karşısında sağlam ve doğru kalır. Uyarlanabilir öngörücü model, periyodik model ayarlaması gerektirmeden bilgilendirilmiş, anında süreç değişikliklerine, rapid değişiklik algılamasına ve süreç kontrolü optimizasyonuna olanak tanır.</p> <h6>Alınan sonuçlar</h6> <p>Bu müşteri, OPTIX'in sağladığı proses görünürlüğünden yararlanarak baz ağırlığını başlangıç değerinden %2 oranında etkili bir şekilde azaltırken MD dayanımını optimize edebildi. Baz ağırlıktaki değişiklik, yıllık lif tasarrufu potansiyelinde 450.000 $'lık bir avantaj sağladı.</p> <p><img style="max-width: 100%; width: auto; height: auto;" src="/link/72678b43eb2b46d29ba4c838ee1af4a6.aspx" alt="" width="850" height="272" /></p> <p><img style="max-width: 100%; width: auto; height: auto;" src="/link/2b1c24fac31d48378ee24757c9715e16.aspx" alt="" width="2268" height="719" /></p> <p>&nbsp;</p>