Üretim Tesisleri ve Prosesleri

Makineleri daha verimli kullanabilmenizi, üretim kesintilerini önlemenizi ve ürünlerinizin kalitesini artırmanızı sağlamak için üretim süreçlerinizi optimize ediyoruz. Bunu yapmak için mevcut en gelişmiş Büyük Veri ve AI teknolojisini kullanıyoruz. Şirketinizin makine ve üretim verilerini, analizlerimiz için veri tabanı olarak kullanıyoruz ve gerektiğinde sizin için de erişebilir ve işleyebiliriz. Ayrıca kendi uzmanlarınızın bilgi ve deneyimlerinden yararlanır ve bunları analizlerimize dahil ederiz.

Endüstri 4.0'a ve "dijital fabrikaya" giden yolda size bu şekilde rehberlik ediyoruz. "Dijital fabrika" içinde, bileşenleri, süreçleri ve verileri dahil olmak üzere ürünler veya parçalar "dijital ikizler" olarak adlandırılır ve genellikle IoT platformlarında kullanıma sunulur. Bununla birlikte, bunlar gibi bulut tabanlı çözümler evrensel olarak kullanılamaz: Yüksek gecikme süresi ve veri koruması gerektiren uygulama senaryolarında, merkezi olmayan veri işleme ve dağıtılmış öğrenme kullanmak genellikle daha avantajlıdır. "Uç Bilgi İşlem"in ihtiyaç duyulan yerlerde bilgi işlem gücü sağladığı yer burasıdır. Yazılım mimarimiz ve merkezi olmayan öğrenme uzmanlarımız, bireysel koşullarınız için en uygun çözümü geliştirmenize yardımcı olur.

Makine Öğrenimi üretime uygulanacaksa, ilgili alan ve uzmanlık bilgisini otomatikleştirilmiş bir forma entegre ederek sistematik bir prosedür modeli geliştiriyoruz. Bu daha sonra öğrenme prosedürlerini tipik üretim sorunlarına uyarlayarak veri analizine uygulanır. Zaman serisi analizleri oluşturma ve görüntü ve ses analitiği için teknoloji yapı taşlarını kullanma konusundaki uzun vadeli deneyimimiz, yoğun merkezi olmayan öğrenme araştırmamızla birleştiğinde, üretime hazır çözümlerin hızlı bir şekilde geliştirilmesi gerektiğinde bize teknolojik bir avantaj sağlıyor.

Örnek: Tek Ürün Fabrikası için Üretim Planı

X Ürününü üretmek için bir iş kurmayı düşündüğünüzü varsayalım. X için her biri 270$'dan haftada 40 adede kadar bir pazar olduğunu belirlediniz. Her bir birimin üretimi 100 $'lık hammadde, 1 saat A tipi işçilik ve 2 saat B tipi işçilik gerektirir. Kullanabileceğiniz sınırsız miktarda hammaddeniz var, ancak saatte 50 $ maliyetle A işçiliği için haftada yalnızca 80 saat ve saat başına 40 $ maliyetle haftada 100 saat B işçiliği. Diğer tüm giderler göz ardı edildiğinde, maksimum haftalık kâr nedir?

Bu probleme başlamak için, üretim tesisi boyunca hammadde ve iş gücü akışını gösteren bir akış diyagramı çizelim.

Bu çalışma, çok ürünlü bir üretim tesisinin basit bir modeli için karı maksimize etmek üzere doğrusal programlamanın kullanımını göstermektedir. Çözümleri hesaplamak için glpk çözücü ile modeli temsil etmek için Pyomo'yu kullandık.

Vermemiz gereken temel karar, her hafta kaç birim veya Ürün X üreteceğimizdir. Bu bizim x olarak gösterdiğimiz karar değişkenimiz. Haftalık gelirler daha sonra 270$x olur. Maliyetler, hammaddelerin değerini ve her bir emek biçimini içerir. Haftada x birim üretirsek, toplam maliyet $40x olur. bu, üretilen her X biriminden kazanılan bir kar olduğu anlamına gelir, bu yüzden mümkün olduğu kadar çok üretelim.

Kaç tane birimin üretilebileceğini sınırlayan üç kısıtlama vardır. Haftada en fazla 40 birim için pazar talebi var. Haftada x = 40 birim üretmek A İşçiliği için haftada 40 saat ve B İşçiliği için haftada 80 saat gerektirecektir. Vardığımız sonuç, piyasa talebinin 'en kısıtlayıcı kısıtlama' olduğudur. Bu çıkarımı yaptıktan sonra, geri kalanı inceleme ile çözülebilecek basit bir problemdir.

Üretim Planı: Ürün Y

Pazarlama departmanınız Y adlı yeni bir ürün için planlar geliştirdi. Ürün her biri 210 dolardan satılıyor ve yapabildiğiniz her şeyi satabilmenizi bekliyorlar. Ayrıca, yalnızca 90 $'lık ham madde, saatte 50 $'dan 1 saatlik A İşçiliği türü ve saatte 40 $'dan 1 saatlik İşçilik B gerektirdiği için yapımı daha ucuzdur. Potansiyel haftalık kâr nedir?

Veri hesaplamamızdan sonra Y'nin birim başına karının daha küçük olduğunu görüyoruz. Bu nedenle, X yerine Y üretme kararı, Y'yi daha büyük miktarlarda üretme yeteneğine dayanmalıdır. X ürünüyle karşılaştırıldığında, toplam 2.400 $ kar için haftada 80 birim üretebilir ve satabiliriz.

Üretim Planı: Karma Ürün Stratejisi

Şimdiye kadar X ürününü üreterek haftada 1.600$ ve Y ürününü üreterek haftada 2.400$ kazanabileceğimizi öğrendik. Daha iyisini yapmak mümkün mü?

To answer this question, we consider the possibilty of manufacturing both products in the same plant. The marketing department assures us that product Y will not affect the sales of product X. So the same constraints hold as before, but now we have two decision variables, x ve y. .

Emeğin artan değeri nedir?

Optimum çözüm, İşçi A ve İşçi B'ye karşılık gelen kısıtlamaların kesiştiği noktada bulunur. Bunlar aktif kısıtlamalardır. Her iki türden de ek emek eklemek karı artıracaktır. Buna karşılık, X ürünü için talep kısıtlaması optimumda etkin değildir, bu nedenle X ürünü için talebi artırmaya çalışmak boşa çaba olacaktır.

Bu, ek kaynaklar mevcutsa kârın ne kadar artacağı gibi önemli bir soruyu geride bırakır. Bakalım bir saatlik ek Çalışma A varsa ne olacak.

Optimizasyon başarıyla sonlandırıldı.

x = [ 19. 62.]

objective = -2620.0

Ek bir A İşçiliği saati karı 20 $ artırır. A İşçiliği için 50 $/saatlik taban maliyet, amaç fonksiyonuna dahildir. Bu nedenle ek A İşçiliği için 50$ + 20$ = 70$/saat'e kadar ödemeye razı olmalıyız.

Teklifimiz ?

Görüntü Analizi hizmetimiz ile görüntülere farklı filtreler uygulayabilir ve histogram haritası elde edebilirsiniz. Anaplatform görüntü hizmeti, analiz, görselleştirme ve algoritma geliştirme için kapsamlı bir referans standart algoritmaları seti ve iş akışı uygulamaları sağlar. Derin öğrenme ve geleneksel görüntü işleme tekniklerini kullanarak görüntü segmentasyonu, görüntü iyileştirme, gürültü azaltma, geometrik dönüşümler ve görüntü kaydı gerçekleştirebilirsiniz. Toolbox, 2D, 3D ve keyfi olarak büyük görüntülerin işlenmesini destekler.

• Yoğunluk Dönüşümü
• Histogram İşleme
• Uzamsal Filtreleme
• Frekans Alanında Filtreleme
• Doğrudan Ters Filtreleme
• Renk Dönüşümü
• Bağlı Bileşenleri Etiketleme
• Genişleme ve Erozyon
• Hızlı Dalgacık Dönüşümü
• Histogram Haritası
• Resim parçalama

Görüntüyü analize yükleyin (jpg)