预见损失 的到来。
TeepTrak 的机器学习层学习每条产线上「正常」的样子，然后在偏移、悄然出现的微停机和新出现的质量问题让您损失一件产品之前就发出预警 — 并附上可能的原因。
- 基于您已采集的 TeepTrak 数据运行
- 提前预警 — 在超限前数分钟到数小时
- 可解释 — 每条预警都说明原因，而不仅是现象
异常检测 — 烘箱 B2警报信号已经在您的数据中。
您每班采集成千上万个数据点。预测今晚废品的模式就在其中 — 机器学习在您察觉之前就将其找到。
学习您的正常状态
按产线和产品建立的动态基线，源自节拍时间、停机、参数和质量。没有两条产线用同一条通用规则评判。
预测异常
趋势和模式模型在仍有时间纠正时发出预警 — 数分钟到数小时的提前量，而不是下月的事后剖析。
自我解释
每条警报都附带促成因素以及应首先查看之处。这是车间信任的洞察 — 而非乱报警的黑箱。
从原始信号到可付诸行动的预警。
模型将您已有数据转化为预见的四种方式。
捕捉缓慢的滑移
任何阈值都触发不了的周五下午温和漂移 — 在趋势转向的一刻即被标记。
找出反复出现的故障
将相似事件归类，使反复出现的根因浮现 — 即便跨班次和产品。
展示原因
每条警报都对背后因素排序，让团队从最可能的原因入手 — 而非从零开始。
清晰的追溯记录
每一个异常都连同其背景被记录 — 可用于您的持续改善例会、BI 或维护系统。
无需数据项目。它基于您已有的数据运行。
为它提供您的数据
OEE、停机、节拍时间、工艺参数和质量 — 已在 TeepTrak 中流动。无需安装任何新东西，无需额外传感器。
它学习正常状态
模型为每条产线和产品建立基线，并随条件变化持续优化。是您的工厂，而非教科书。
它提前预警
预测会出现在您的团队已在使用之处 — 仪表板、电子邮件、智能手机或 API — 每条都附带可能原因。
构建于 TeepTrak 已采集的数据之上。
它需要多少数据？
如果您已使用 TeepTrak，数据就足够了。模型基于您采集的历史进行训练，几天内即可发现模式 — 并随着数据增多持续改进。
它是黑箱吗？
不是 — 这正是关键。每条警报都对引发它的因素排序，并指出应首先查看之处，让团队基于可验证的洞察行动，而非神秘的评分。
预测会出现在哪里？
出现在您的团队已在使用之处：TeepTrak 仪表板、智能手机警报、电子邮件，或通过 API 推送到您的 BI、MES 或维护系统。
我们需要数据科学家吗？
不需要。TeepTrak 与您一起配置和调优模型。您获得提前预警和解释；机器学习由我们负责。