Desafío Optimizar procesos de producción de líneas de montaje automatizadas.	Solución Use marco de aprendizaje de máquina y Mathematica para crear modelos adaptativos a partir de datos provistos por el sistema de monitorización de planta de fabricación.	Sistema de producción automatizado de taller
Beneficios Cree automáticamente modelos computacionales interpretables Maximice eficiencia de equipos y calidad de producto Gane más información de los complejos procesos de automatización para continuas mejoras	La ventaja de Mathematica Lenguaje de programación declarativo describe tareas de aprendizaje de máquina Combina herramientas para aprendizaje de maquina con modelado estadístico y matemático Integración sin fisuras con plataformas de software de automatización

Cada vez más, nuestros objetos más esenciales, autos, electrónicos y muebles del hogar y del trabajo, están hechos por procesos automatizados. Es imposible restaurar estos complejos sistemas sin el soporte correcto de decisión o recuperación automatizada. Determinar esta información crítica requiere aprendizaje de máquina.

Permitiendo que las máquinas mejoren sus procesos

La aplicación de Mathematica marco de aprendizaje de máquina (MLF) del desarrollador uni software plus es una solución innovadora para estos sistemas. MLF permite que las máquinas mejoren sus propios procesos basándose en datos de eventos previos y otras estadísticas y ayuda a crear modelos que sean entendibles y rápidos computacionalmente.

MLF es una parte integral de sistemas de producción para grandes fabricantes que dependen de sus capacidades de extracción de datos y de modelado. Compañías como AMS Engineering, un proveedor de sistema para líneas de montaje altamente automatizadas que cuenta a Bosch, Braun y a Moeller entre sus clientes interesados, usan MLF para mejorar eficiencia general de equipos y los procesos de fabricación.

Optimización de líneas de montaje

Una línea de montaje determinada puede tener fácilmente más de 30 módulos de procesamiento con cientos de parámetros que cambian con cada uno de los frecuentes rediseños de producto. Los descriptores y resolvedores comprensivos de Mathematica se combinan con los rápidos creadores y evaluadores de modelos de MLF registrando factores como diseño de producto, disponibilidad de equipos, eficiencia de producción e índice de calidad para mejorar continuamente la "inteligencia" de la máquina.

Mathematica y MLF son utilizados a través de todo el proceso automatizado de montaje automatizado, desde la creación y pruebas de los modelos correctos fuera de línea hasta ser una parte integral de los sistemas de administración de talleres durante la producción. "El poder de Mathematica como plataforma comprensiva es aún subestimado", dice Herbert Exner, presidente de uni software plus. "El sistema híbrido nos deja programar fácilmente tareas complejas, resolver resultados y vincularnos sin problemas con otros entornos. Así es cómo hemos diseñado marco de aprendizaje de máquina".

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