Prediktiv analys för tillverkningsindustrin

Inom tillverkningsindustrin är tidiga varningar om avvikelser i energiförbrukningen avgörande för att förebygga driftstopp och optimera underhåll. Tillsammans med SenseNode utvecklade vi en AI-baserad lösning som analyserar tidsseriedata för att upptäcka onormala mönster.

Genom att träna modellen att förstå sitt eget normala beteende kan vi identifiera både plötsliga avvikelser och långsamma förändringar i energianvändningen. Detta skapar nya möjligheter för proaktiv övervakning och effektivare energihantering i industrin.

Vad vi gjort

• Analyserat energi-konsumtionsdata från tillverkningsprocesser
• Tränat en AI-modell som identifierar och klassificerar avvikelser i tidsseriedata
• Lagt grunden för prediktivt underhåll baserat på energimönster

Affärsnyttan

Med den nya lösningen kan industriföretag:

• Förebygga driftstörningar och produktionsstopp
• Optimera underhållsinsatser genom att agera innan problem uppstår
• Minska energislöseri och kostnader genom snabbare reaktion på ineffektiva mönster

Det här projektet visar hur AI och tidsseriedata tillsammans kan skapa verklig affärsnytta – och ta energihanteringen till nästa nivå.

Vi kodar framtiden – genom att se avvikelser innan de blir ett problem.