Jungle AI - ai tOOler
Меню Закрити
Jungle AI
☆☆☆☆☆
Запобігання простою машин (1)

Jungle AI

Покращення продуктивності машин за допомогою ШІ.

Інформація про інструмент

Jungle AI надає інтелектуальні інструменти, які допомагають покращити продуктивність машин і зменшити простої, роблячи операції більш плавними та ефективними.

Jungle AI розробила різноманітні інструменти на основі ШІ, спеціально спрямовані на підвищення продуктивності машин. Серед їхніх видатних рішень - Canopy та Toucan, які зосереджені на підвищенні часу безвідмовної роботи машин і наданні точних прогнозів потужності відповідно. Основна мета Jungle AI - мінімізувати простої та запобігти втратам у виробництві, що вони досягають, пропонуючи реальні інсайти про те, як працюють активи.

Щоб надати ці інсайти, інструменти Jungle AI ретельно аналізують поведінку машин разом з історичними даними. Це допомагає їм виявити будь-які проблемні області та передбачити можливі відмови обладнання до їх виникнення. Canopy, один з їхніх ключових інструментів, відзначається в ідентифікації проблем продуктивності, які потребують термінової уваги. Він використовує методи машинного навчання для аналізу даних, зібраних з датчиків машин, постійно навчаючись для оптимізації продуктивності.

Ще одна чудова риса Jungle AI - це те, як легко їхні інструменти впроваджуються. Немає потреби в додатковому обладнанні; програмне забезпечення безшовно інтегрується з існуючими джерелами даних. Їхні рішення є універсальними і можуть бути застосовані в різних галузях, включаючи вітрову енергетику, сонячну енергію, виробництво та морські сектори. Однак вони особливо виділяються в покращенні продуктивності вітрових електростанцій, виявляючи потенційні втрати генерації електроенергії та запобігаючи простою турбін через проактивне виявлення проблем, таких як виявлення перегріву.

Клієнти, які використовують інструменти Jungle AI, поділилися, що вони відчувають покращене управління активами та більшу оперативну ефективність, демонструючи позитивний вплив цих інноваційних рішень.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Простий у налаштуванні
  • Додаткове обладнання не потрібно
  • Для машин з датчиками
  • Командне вирішення проблем
  • Може бути налаштовано з відстані
  • Знижує витрати на обслуговування
  • Покращує продуктивність судна
  • Не потрібно ручного маркування
  • Швидка налаштування продукту
  • Розширені інструменти візуалізації
  • Підвищує продуктивність вітрових електростанцій
  • Виявляє перегрів
  • Оптимізовано для вітрових електростанцій
  • Зменшує непотрібні сповіщення
  • Легкий у використанні
  • Виявляє втрати генерації
  • Використовує методи машинного навчання
  • Вирішує проблеми до їх виникнення
  • Розуміє, як працюють машини
  • Вирішує проблеми з продуктивністю
  • Аналізує історичні дані
  • Керує активами
  • Надає оперативні інсайти
  • Відстежує продуктивність у реальному часі
  • Знижує кількість хибнопозитивних результатів
  • Покращує ефективність машин
  • Точні прогнози потужності
  • Сповіщає про змінні ситуації
  • Доведено ефективним на різних наборах даних
  • Зосереджується на проблемах продуктивності
  • Запобігає поломкам
  • Збільшує час безвідмовної роботи машин
  • Прогнозує відмови обладнання
  • Підходить для різних галузей
  • Контекстні сповіщення, які змінюються

Мінуси

  • Не специфічно для деяких галузей
  • Фільтровані
  • Залежить від поточних датчиків
  • Висока залежність від минулих даних
  • не всі сповіщення відображаються
  • Немає навчання з міченими даними
  • Контекстні сповіщення можуть заплутати користувачів
  • Немає інтеграції з апаратним забезпеченням
  • Сповіщення лише в реальному часі
  • Тільки віддалене розгортання