AI & MACHINE LEARNING

L'ANNÉE DE
AI & ML POUR
OUTILLAGE

Formez et déployez votre IA & Machine Learning sur la plate-forme expérimentée eMoldino.

AI & MACHINE LEARNING

L'impact sur l'outillage

Les grandes entreprises s'appuient sur la puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour utiliser au mieux leurs données volumineuses et non structurées et pour identifier les modèles et les relations cachées dans les points de données.

La plateforme d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique d'eMoldino utilise des données d'outils dynamiques pour élaborer des solutions de classification, de prévision et de diagnostic qui fournissent des informations sur l'efficacité de production de l'outil, sa durée de vie utile restante et son état de santé. En tirant parti de la puissance des algorithmes d'IA et de ML sur les données que nous collectons par nos capteurs, nous fournissons des solutions telles que la maintenance prédictive des outils, la prévision des risques de livraison et la prévision de la qualité des pièces.

AI & MACHINE LEARNING

Conventionnel vs.
Apprentissage machine

Les algorithmes traditionnels ne parviennent pas à trouver des modèles et des relations non linéaires dans les grandes données. D'autre part, les algorithmes ML trouvent des règles pour classer les données ou faire des prédictions basées sur des modèles appris sans être explicitement programmés pour le faire.

Une autre différence importante est la quantité de données qui peuvent être traitées. Par souci de précision, plus le volume de données est important, plus la précision des modèles basés sur l'apprentissage machine est élevée, car les algorithmes s'entraînent sur des ensembles d'observations plus importants et sont moins sujets au surajustement. Pour les algorithmes traditionnels, y compris les méthodes statistiques, plus de données signifie plus de difficultés car la généralisation d'une règle devient plus difficile en raison de la présence de processus stochastiques dans de grands ensembles d'observation.

APPLICATIONS

Atténuer les risques grâce à des modèles prédictifs.

Tout le monde souhaite que les affaires se déroulent comme prévu. Cependant, des accidents se produisent toujours et ils font payer des péages aux personnes qui ne sont pas préparées. Nos modèles prédictifs vous indiquent ce qu'il faut préparer et quand le faire.

Predictive Maintenance

Predictive Part Delivery Risk

Predictive Part Quality Management

By leveraging and enabling AI & ML capabilities in our platform, we can identify anomalous behaviors within a  production pattern. This algorithm then converts the data into useful insights that are utilized for predictive maintenance. Commonly-known for preventing downtime and other mishaps by effectively predicting when and where tooling failure might occur, also to predict the occurrence of failure by performing maintenance.

By leveraging predictive algorithms, OEMs can forecast future performances with past performances. This type of predictive analysis assists us in understanding how long it will take manufactures to complete their tasks and complete the delivery, helping us answer questions such as;

  • how long will it take for task completion.

  • will we meet the scheduled release date?

  • do we have the capacity to request more products?

AI & ML can predict the quality of produced parts and notify when ever there is a potential high risk of low-quality parts. The prediction of part quality is crucial because an abnormal production pattern can lead to an occurrence of failure in the manufactured parts after a certain period of time.

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Tooling Big Data

Les grandes entreprises adoptent l'idée de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique parce qu'elles offrent une solution directe aux problèmes suivants : données écrasantes, flux de données sans fin et incapacité à identifier des modèles cachés et des corrélations entre de grandes quantités de données.

Les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique d'eMoldino examinent les données d'outillage recueillies sur une longue période de temps. Cela permet au système d'apprendre à identifier et à classer des modèles dans de grands volumes de données et de construire un modèle prédictif. Par rapport à la méthode conventionnelle, l'apprentissage machine peut automatiquement affiner les algorithmes actuels pour une plus grande précision et pour atteindre des résultats optimaux.

 

RENCONTRER NOS EXPERTS

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Progression de l'IA et de l'apprentissage machine avec eMoldino

L'Institut coréen de technologie industrielle (KITECH) se concentre sur la recherche et le développement de technologies de fabrication utilisant les TI et l'intelligence artificielle. eMoldino s'est associé à KITECH pour utiliser des données de grande taille et une technologie d'avant-garde en matière d'IA et d'apprentissage automatique dans le domaine des moules et matrices intelligents. 
Jason Kim, Ph.D. de KiTECH est le conseiller technologique en chef d'eMoldino qui dirige une équipe d'experts responsables de la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la plate-forme eMoldino. Avec le soutien et le leadership de M. Kim, eMoldino a investi plus de deux ans dans le co-développement de la principale plate-forme de données d'outillage de l'industrie alimentée par la technologie d'IA et d'apprentissage automatique.
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Notre objectif n'est pas seulement de fournir un service, mais aussi de faire avancer l'industrie en matière de progrès technologique.

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