Features

Edge Analytics

Während das rechenaufwendige Training der Modelle auf der Hauptkomponente von SCRAITEC durchgeführt wird, wertet das gelernte Modell direkt auf der Edge-Komponente die Daten an der Anlage aus. Somit stellen auch große und hochfrequente Datenmengen kein Hindernis dar.

Weitere Vorteile:

• Bessere Skalierbarkeit
• Kosteneinsparungen bei der Nutzung von cloudbasierten Diensten durch Minimierung des Datentransfers
• Latenzminimierung

In der Wahl der Hardware für die Edge-Komponente sind Sie völlig frei. Es gibt nur minimale Hardware- und Softwareanforderungen, um einen reibungslosen Betrieb gewährleisten zu können.

Global Health & SCRAITEC Visualisierungstools

Das gelernte digitale Modell beobachtet, interpretiert und wertet in Echtzeit die Eingangssignale Ihrer Anlage aus. Die Ergebnisse der Predictive Maintenance sowie Predictive Quality Analyse stehen Ihnen unter anderem in einem einzigen visualisierten Wert zur Verfügung: dem Global Health. Ab einem kritischen Bereich, den Sie definieren können, wird eine Anomalie ausgelöst und eine Benachrichtigung verschickt.

SCRAITEC bietet Ihnen weitere nützliche Visualisierungstools. Machen Sie Trends, Muster und Zusammenhänge in Ihren Daten sichtbar. Somit gewinnen Sie neue Erkenntnisse.

Datenanbindung & Datensätze

Verbinden Sie Ihre Anlage über industrielle Standardprotokolle (z.B. MQTT oder OPC-UA) mittels intuitiver Konfiguration. Dabei kann flexibel eingerichtet werden, woher die Daten kommen und wohin die Analyseergebnisse geschickt werden. Die Daten Ihrer Anlagen können aufgenommen, visualisiert und analysiert werden.

Sie können die gesammelten Daten oder Datenbestände aus anderen Systemen als Lernbasis für die KI nutzen. Hierfür steht Ihnen die Datensatzverwaltung mit allen notwendigen Funktionalitäten zur Verfügung:

• Datenansicht
• Featureauswahl
• Annotieren von Daten

On Premises | Cloud | Hybrid

Der modulare Aufbau von SCRAITEC ermöglicht große Flexibilität in der Softwarearchitektur:

• On Premises: Das Lernen der Modelle findet bei einer On Premises Lösung in einer Ihrer lokalen Recheninstanzen statt. Die Instanz kommuniziert mit der lokalen Komponente an der Anlage oder Maschine und stellt Informationen für Benutzerschnittstellen bereit.
• Cloud: Die Hauptkomponente von SCRAITEC läuft in einer Cloud Ihrer Wahl.
• Hybrid: Die Komponenten von SCRAITEC werden On Premises sowie in der Cloud betrieben. So können beispielsweise komplexe Rechenaufgaben der lokal installierten Komponente zum Modelltraining auf skalierbare Cloud-Instanzen ausgelagert werden.

Human-in-the-Loop

SCRAITEC erkennt automatisiert Anomalien an Ihren Anlagen und stellt sie für manuelle Diagnosen und Klassifikationen zur Verfügung. Detektierte Anomalien können beispielsweise als Störungsfall oder Wartungsbedarf klassifiziert werden. Durch die zusätzliche Integration von der Erfahrung und dem Wissen Ihrer Techniker, Ingenieure und Prozessverantwortlichen wird eine stetig wachsende Wissensbasis der SCRAITEC Algorithmen geschaffen.

Benachrichtigung

Mit der Benachrichtigungsfunktion können Sie die wichtigsten Aktivitäten in der Plattform dokumentieren, archivieren, verwalten und beispielsweise per E-Mail weiterleiten. Dabei sind Anomaliemeldungen besonders wichtig: Bei jeder Anomaliedetektion wird eine Benachrichtigung inkl. folgender Funktionalitäten generiert:

• Datenvisualisierung der Anomalie
• Automatische Ursachenanalyse
• Diagnostik- und Klassifikationstool

Parametrisierbare Künstliche Intelligenz

Die in SCRAITEC integrierten Algorithmen können Sie durch individuelle Parametrierung für Ihren Anwendungsfall optimieren. Wir liefern die für Sie optimal voreingestellten Default Parameter. Je nach Bedarf können Sie diese in der SCRAITEC Benutzeroberfläche (User Interface) einfach selbst anpassen. Dafür benötigen Sie kein tiefgehendes Data Science Wissen.

Ursachenanalyse

Zu jedem anormalen Verhalten Ihrer Anlage wird automatisch eine Ursachenauswertung erzeugt. Sie zeigt an, welche Messstellen ausschlaggebend für die vorliegenden Anomaliemeldungen sind. Die zusätzliche Visualisierung der Daten unterstützt Sie dabei, den Anomalien auf den Grund zu gehen und wichtige Zusammenhänge zu erkennen.