Brug data til at optimere din virksomhed
Har du data? Så har du mulighed for at optimere din virksomhed og udnytte potentialet af AI.
AI og maskinlæring hjælper dig med at optimere dine processer og måske endda sætte skub i den grønne omstilling.
Ved at udnytte dine allerede eksisterende data, kan du benytte maskinlæring (AI) til at:
- Optimere og automatisere processer
- Reducere energiforbruget
- Mindske overproduktion
- Prædiktiv vedligeholdelse og alarmering
Hvorfor bruge maskinlæringsmodeller (AI) i din virksomhed?
Maskinlæring og AI er en hurtigt udviklende teknologi, og virksomheder der omfavner den, vil være godt rustet til fremtiden. Maskinlæring og AI kan analysere store mængder af data for at identificere mønstre og tendenser som ellers kan være uoverskuelige for mennesker at se. Med en maskinlæringsmodel kan vi hjælpe dig med at træffe bedre og mere oplyste beslutninger i din virksomhed.
I Neurospace specialiserer vi os i at udvikle og træne maskinlæringsmodeller til at udvikle og vækste virksomheder. Vi har lavet modeller som har forudset nedbrud i transmissionssystemer, lavet computer vision til at sikre kvalitet, reduceret energiforbrug og dermed hjulpet virksomheder til en mere bæredygtig produktion.
Hvordan skal vi hjælpe dig med at fremtidssikre din virksomhed?
Vi er specialister i blandt andet forudsigelsesmodeller. Hos Neurospace tager vi altid udgangspunkt i business casen, fordi vi ønsker at løse reelle problemer som kan skabe værdi. Anvendelserne af maskinlæring (AI) spænder vidt. Modeller kan implementeres i områder lige fra finans og forretning til forsyningsindustri og produktion.
Læs hvordan vi succesfuldt har implementeret AI og maskinlæring
OWLS - Optimal Vaccum Vapour Level Setpoint
- Stort skalering potentiale
- Modellen reducerer energiforbruget på krystallisation udstyr, så de anvender en mere energieffektiv damp, når det er muligt.
- Modellen blev implementeret i januar 2024 og har allerede haft en positiv indvirkning på produktionen
At vi gennem modellen fandt et uudnyttet potentiale i, at takttiden omkrings krystalitionsapperaterne ofte ikke blev udnyttet fuldt ud. Den viden skaber et optimeringspotentiale på 7-43%.
Estimating Remaining Useful Life on a Steam Lock
- Kunden skal være bedre til at dokumentere forskellige typer nedbrud
- De har muligvis ikke så mange nedbrud som de troede og at nedbrud formentlige er pludselige
- Der er potentiale for prædiktiv vedligeholdelse
At vi brugte historiske data om nedbrud til at estimere, hvornår et nyt nedbrud vil forekomme. Løsningen gør det muligt at planlægge vedligeholdelse uden for kritiske produktionsperioder.
Predicting Optimal Temperature in the Transmission System
- Forudsige den optimale forsyningstemperatur 12 timer frem i tiden
- Øge effektiviteten om foråret og efteråret, når vejret er særligt omskiftelig
- Potentielt reducere forsyningstemperaturen med i gennemsnit 5,4 grader
Er blandt andet at kunne levere en grønnere og mere klimaneutral fjernvarme
