Esisoftware sviluppa applicativi di AI per prevenire i guasti e le anomalie di processo, pianificare la produzione, ottimizzare la logistica e la produzione.
Consente di integrare i sistemi MES per monitorare e prevedere in tempo reale le anomalie di processo che potrebbero causare difetti al prodotto.
Consente di utilizzare dati storici per prevedere produttività, scarti e puntualità degli ordini, validando in anticipo la fattibilità del piano di produzione.
Consente di trasformare le descrizioni testuali delle anomalie in categorie standard, riducendo errori e rendendo i dati subito utilizzabili.
Consente di calcolare automaticamente tempi e costi di produzione integrando dati CAD/PDM con lo storico del MES.
L’AI ottimizza lo stoccaggio ed i percorsi di magazzino, analizzando vendite e rotazioni, riducendo gli spostamenti ed i tempi di prelievo.
Consente l’ottimizzazione delle ricette produttive, migliorando qualità e costi delle materie prime nel rispetto delle specifiche richieste.
L’applicativo si integra con i sistemi MES per monitorare e prevedere in tempo reale la probabilità che un prodotto (macchina o impianto) completato presenti difetti una volta immesso sul mercato o non superi il controllo qualità finale.
Consente di trasformare i dati storici complessi in previsioni concrete e attuabili per l'attuale piano di produzione.
L’ app che utilizza algoritmi di ML che analizzano lo storico dei:
Output 1 - Produttività e scarti previsione di fabbrica dettagliata
Il sistema genera una previsione quantificabile per l'attuale periodo di produzione.
Output 2 – Convalida ordine per ordine (On-Time delivery)
L'AI valuta la fattibilità di ogni singolo ordine nel piano.
Spesso gli operatori di linea registrano anomalie con descrizioni in testo libero, rendendo la categorizzazione lenta, soggetta a errori ed incoerente.
Con Esi-AI Categor(IA) è possibile trasformare l'input descrittivo non strutturato in dati categorizzati, precisi ed utilizzabili in tempo reale.
L’applicazione di Intelligenza Artificiale di Esisoftware suggerisce e seleziona automaticamente la categoria di anomalia più appropriata a partire da una semplice descrizione testuale inserita dall'operatore. In questo modo, si avrà un notevole incremento di efficienza ed una significativa riduzione di errori.
Grazie a questo applicativo, le ricette ed i processi produttivi vengono ottimizzati in modo intelligente.
L’obiettivo è quello di massimizzare l'efficienza, ridurre gli scarti e garantire la qualità attraverso l'apprendimento storico.
L’applicazione analizza i dati storici per fornire raccomandazioni basate sull'evidenza, non sull'intuizione.
Il motore di similitudine identifica rapidamente i "gemelli" tra gli ordini di produzione passati e correnti.
Grazie all’ apprendimento continuo, ogni nuovo work order completato affina l'accuratezza del sistema.
L’applicativo si integra con il MES per lavorare in sinergia con i sistemi di gestione della produzione esistenti.
L’applicativo, attraverso algoritmi di machine learning, analizza lo storico di:
In questo modo, il software è in grado di ottimizzare la mappa con le ubicazioni di magazzino e potrà calcolare lo spazio che l’operatore dovrà percorrere per trasferire le UdC dalla stiva suggerita alla baia di carico. Inoltre, le indicazioni che verranno fornite saranno finalizzate ad ottimizzare il percorso totale.
L’applicativo ha l’obiettivo di ottimizzare le ricette di produzione. È stato progettato da Esisoftware per il settore manifatturiero a processo o per le linee di assemblaggio/miscelazione che utilizzano formulazioni complesse. L'obiettivo è quello di massimizzare la qualità del prodotto finale e/o minimizzare il costo/utilizzo delle materie prime, mantenendo le specifiche richieste.
Quando viene introdotta una nuova ricetta che utilizza componenti già noti e addestrati, l'AI parte da un "livello di conoscenza" elevato, riducendo drasticamente i tempi di calcolo e di ottimizzazione per la nuova formula.
Questa App spinge la produzione verso la formulazione autonoma e standardizzata, dove l'AI funge da "chimico digitale" che regola le proporzioni dei componenti da utilizzare nella produzione con la massima efficienza.
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