Industrie
❯
Amélioration produit
❯Optimisation de la consommation de ferroalliage pour une entreprise de production d'acier
Solution d'IA pour identifier rapidement les défauts lors du processus d'assurance qualité sur les pales d'éoliennes
Pour:
Fabricant
But:
Détecter les défauts des produits en inspectant les données de numérisation des tests non destructifs.
Objectif:
Autre
Décryptage IA des magnétogrammes
Pour:
Fabricant
But:
Transport de pétrole et de gaz. Solution d'IA pour identifier rapidement les défauts lors du processus d'assurance qualité sur un pipeline de terrain.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Tirer parti de l'IA pour améliorer la qualité de l'adhésif
Pour:
Industries manufacturières; fournisseurs et acheteurs; environnement
But:
Fabrication par lots/continue/discrète (déployée dans plus de 75 lignes de fabrication dans plus de 10 pays ; identifier spécifiquement les contributeurs à la qualité ; prédire les défaillances potentielles de la qualité).
Objectif:
Autre
Amélioration de la productivité de la fabrication de semi-conducteurs
Pour:
Dirigeants d'entreprises de fabrication de semi-conducteurs
But:
Analyse des données extraites des équipements de production et amélioration de la productivité sur la base de l'analyse.
Objectif:
Autre
Conception générative de pièces mécaniques
Pour:
Organisations, concepteurs, clients, utilisateurs finaux
But:
Aidez les ingénieurs en mécanique à concevoir des pièces plus légères, plus solides et de meilleure qualité.
Outil de classification automatique pour le noyau de taille réelle
Pour:
Fabricant, géologue
But:
Exploration pétrolière et gazière, classification des types de roches, saturation en huile, carbonate et fracture selon les images de base
Objectif:
Autre
Extraction d'informations à partir de fiches de contrôle industriel marquées à la main
Pour:
Entreprises de fabrication, inspecteurs de machines, ingénieurs
But:
Localisation et cartographie des zones machine, flèches et texte, pour extraire les informations des fiches d'inspection étiquetées manuellement.
Optimisation de la consommation de ferroalliage pour une entreprise de production d'acier
Pour:
Sidérurgie, industrie sidérurgique
But:
Recommandation pour la consommation optimale des ferroalliages par le traitement du four poche lors de la sidérurgie secondaire.
Objectif:
Autre
De nouvelles simulations d'apprentissage automatique réduisent les besoins énergétiques des tissus de masque N95
Pour:
Entreprises de fabrication de tissus de masques à haute densité, dans ce projet 3M en particulier.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D
Solution d'IA pour calculer la quantité de matière contenue à partir des données de mesure de la spectrométrie de masse
But:
Calcul de la quantité de matière contenue à partir des données de mesure de spectrométrie de masse à l'aide de la chromatographie.
Objectif:
Réduire les coûts
Optimisation de la consommation de ferroalliage pour une entreprise de production d'acier
Pour:
Sidérurgie, industrie sidérurgiqueObjectif:
AutreProblème adressé
Réduire l'utilisation de ferroalliages dans les usines métallurgiques tout en maintenant les normes de qualité des alliages pour l'acier. Amélioration de l'efficacité de la production.
But du cas d'usage
Recommandation pour la consommation optimale des ferroalliages par le traitement du four poche lors de la sidérurgie secondaire.
Description
Le domaine d'application de Datana Smarts concerne l'optimisation des processus de fabrication. La solution augmente la productivité des équipements, supprime largement le facteur humain et réduit la consommation d'énergie et de ressources matérielles. L'utilisation conjointe de modèles technologiques physico-chimiques et de modèles d'apprentissage automatique annule les inconvénients mutuels et renforce les avantages des modèles. Datana Smart utilise des données historiques, notamment : les spécifications des nuances d'acier ; résultats d'analyses chimiques; les exigences de composition chimique et les normes d'utilisation des ferroalliages.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre