Technologia i innowacje

Nowe rozwiązania

AI & Robotyka System samouczących się robotów przemysłowych

System samouczących się robotów przemysłowych

Opracowaliśmy przełomowy system sterowania dla robotów przemysłowych, wykorzystujący algorytmy uczenia maszynowego do adaptacji do zmieniających się warunków produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Technologia ta umożliwia robotom samodzielne dostosowanie parametrów pracy bez konieczności ręcznego programowania, co znacząco redukuje czas przestojów i zwiększa elastyczność produkcji. Testy przeprowadzone w środowisku przemysłowym wykazały 40% poprawę wydajności i 65% redukcję czasu konfiguracji w porównaniu z konwencjonalnymi systemami robotycznymi. Obecnie wdrażamy to rozwiązanie u wiodącego producenta elektroniki, gdzie roboty samodzielnie optymalizują procesy montażu precyzyjnych komponentów.

trending_up W fazie implementacji 2025
Energy Tech Inteligentny system zarządzania energią

Inteligentny system zarządzania energią

Stworzyliśmy kompleksową platformę do zarządzania energią w zakładach przemysłowych, która łączy zaawansowaną analitykę danych z algorytmami predykcyjnymi do optymalizacji zużycia energii w czasie rzeczywistym. System monitoruje tysiące punktów pomiarowych, identyfikuje wzorce zużycia energii i automatycznie dostosowuje parametry pracy urządzeń w celu minimalizacji kosztów energii przy zachowaniu optymalnej wydajności produkcji. Pilotażowe wdrożenie w zakładzie przetwórstwa metali przyniosło 28% oszczędności energetycznych i redukcję emisji CO2 o ponad 1200 ton rocznie. Dzięki modułowej architekturze, platforma może być zintegrowana z istniejącymi systemami zarządzania przedsiębiorstwem, zapewniając holistyczne podejście do efektywności energetycznej.

check_circle Wdrożono 2024
Digital Twin Zaawansowane cyfrowe bliźniaki

Zaawansowane cyfrowe bliźniaki

Rozwinęliśmy technologię cyfrowych bliźniaków do nowego poziomu, integrując dane historyczne z modelowaniem predykcyjnym w celu tworzenia dynamicznych symulacji systemów produkcyjnych z bezprecedensową dokładnością. Nasze cyfrowe bliźniaki nie tylko odzwierciedlają stan obecny instalacji, ale również przewidują przyszłe zachowania systemów w oparciu o rozbudowane modele matematyczne i symulacje Monte Carlo. Platforma umożliwia inżynierom testowanie scenariuszy "co-jeśli" w przestrzeni wirtualnej, optymalizację parametrów produkcyjnych i identyfikację potencjalnych wąskich gardeł bez ryzyka związanego z eksperymentami na rzeczywistych instalacjach. Technologia ta została zastosowana przy projektowaniu nowej linii produkcyjnej dla producenta komponentów lotniczych, co skróciło czas uruchomienia o 35% i zredukowało koszty wdrożenia o 42%.

sync W ciągłym rozwoju 2024-2025

Jak działają nasze systemy

Technologia i innowacje w praktyce

Architektura zintegrowanych rozwiązań przemysłowych

Nasze systemy opierają się na trójwarstwowej architekturze, łączącej urządzenia brzegowe (czujniki, sterowniki, aktuatory) z lokalną warstwą przetwarzania danych oraz centralną platformą analityczną w chmurze. Na poziomie warstwy brzegowej, specjalistyczne czujniki przemysłowe IoT zbierają tysiące punktów danych na sekundę, monitorując parametry takie jak temperatura, wibracje, ciśnienie czy zużycie energii z dokładnością do 99,8%. Lokalne jednostki przetwarzania brzegowego (edge computing) przeprowadzają wstępną analizę danych, identyfikując wzorce wymagające natychmiastowej reakcji i redukując opóźnienia do mniej niż 10 milisekund, co jest kluczowe dla krytycznych procesów produkcyjnych. Centralna platforma w chmurze agreguje dane ze wszystkich warstw, wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do identyfikacji długoterminowych trendów, predykcji potencjalnych awarii i optymalizacji globalnych parametrów produkcyjnych, tworząc zamknięty obieg ciągłego doskonalenia.

Mechanizmy adaptacyjne i samouczące

Sercem naszych rozwiązań są zaawansowane mechanizmy adaptacyjne, umożliwiające systemom samodzielne dostosowywanie się do zmieniających się warunków produkcyjnych bez konieczności ręcznej rekonfiguracji. Wykorzystujemy wielowarstwowe sieci neuronowe z mechanizmem uwagi (attention mechanism), które analizują korelacje między tysiącami parametrów procesu, identyfikując nieoczywiste zależności i adaptując modele predykcyjne w czasie rzeczywistym. Nasze algorytmy reinforcement learning umożliwiają systemom eksperymentowanie z parametrami procesu w bezpiecznych granicach, systematycznie optymalizując wydajność i jakość produkcji poprzez metodyczne testowanie różnych konfiguracji i uczenie się na podstawie rezultatów. Dzięki technologii transferu wiedzy (transfer learning), doświadczenia i wzorce zidentyfikowane w jednej instalacji mogą być szybko adaptowane do podobnych procesów w innych lokalizacjach, drastycznie przyspieszając wdrażanie optymalnych praktyk operacyjnych i minimalizując czas potrzebny na osiągnięcie pełnej wydajności w nowych implementacjach.