MachineMetrics已连接到数千台机床，使我们的数据科学家能够建立可以预测质量缺陷和延长工具寿命的算法。机床操作员使用操作员界面在刀具故障或质量缺陷发生时使用操作员界面标记数据。我们的ML / AI算法检测从每台机器收集的数百个数据项中的模式，可以在它们再次发生之前检测这些问题并在发生故障之前停止机器。
检测在工具中发生初始应力骨折时，并提醒操作员在失败或休息之前将它们脱离佣金。
可以检测到由于材料，环境和切割差异导致的工具磨损的增加，允许您每次都运行工具到全年。
当工具被破坏时，它们就不能正确地工作。通过刀具颤振检测减少不良光洁度和不完整的切削。
直接从机器控制或传感器数据中利用高频数据。将此数据用作时间序列或机器学习模型的输入。
将自定义算法部署和管理到MachinImetrics边缘设备，该设备处理和分析源以检测潜在故障。
当一个算法被触发时，通过提醒/通知工厂工人来传递操作人员的行动，或者在设备故障前自动停止机器的运行。
知道问题是不够的。预测通知允许合适的人立即采取行动。更好？部署边缘应用程序以在算法检测到问题时自动停止机器。
识别可能导致机器或工具在发生前一小时的机器或工具的异常行为。
预测灾难性的机器故障，通过在问题建立到这一点之前通过检测和停止机器来引起植物的安全问题。
对于OEM和工具提供商的远程诊断和维护建议，可以在不现场访问的情况下解决工具的问题。
