Merkmale

Diagnose von Abhängigkeiten und Ursachen

Ein Benutzer kann Prozessdaten iterativ und auf sehr effektive Weise untersuchen. Mit Wedge können modernste Algorithmen zum besseren Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen innerhalb des Prozesses verwendet werden. So erhalten Sie Antwort auf Fragen, warum sich etwas so verhält.

Erkennung der Beziehungen zwischen Messungen

In Wedge kann der Benutzer auf einfache Weise Ursache-Wirkungs-Beziehungen innerhalb des Prozesses untersuchen. Dazu wählt er eine Zielmessung aus und fragt das Werkzeug nach Messungen mit ähnlichem Verhalten. Auf der Basis des Ergebnisses kann ein Benutzer eine genauere Analyse durchführen.

Wedge listet die am besten korrelierenden Messungen mit der Zielmessung auf.

Verfolgung der Ursache oder Folgen eines abnormalen Prozessverhaltens

Bei Prozessstörungen ist es wichtig, dass die Ursache schnell erkannt wird. In Wedge kann der Benutzer eine Ad-hoc-Analyse durchführen: Wählen Sie die Zielmessung aus und fragen Sie das Tool nach dem Warum.

Aufgrund von Prozessverzögerungen ist es häufig schwierig, die Ursache zu finden. Mit Wedge muss sich der Benutzer nicht um Prozessverzögerungen kümmern, da sie vom Mustererkennungs-Tool automatisch ausgeglichen werden können.

Wedge listet die am besten korrelierenden Kandidaten für die Ursache mit Zielmessung und Prozessverzögerung auf.

Es ist auch möglich, die Mustererkennung für die Untersuchung der Folgen einer Prozessänderung zu verwenden. Das ist ein sehr gute Methode zum besseren Verständnis des Prozessverhaltens.

Vorhersage und Vermeidung von Prozessstörungen

Wedge kann auch die Zukunft vorhersagen. Alle Vorhersagen basieren auf einem vom Kunden festgelegten Prozessmodell.

Beispiel 1: Vorhersage der Turmstufe basierend auf aktuellen Historiendaten (blauer Bereich = Zukunft). Beispiel 2: Restnutzungsdauer (RUL) für die Wartungsplanung (rote Linie = aktuelle Situation, grüne Linie = das ähnlichste Verhalten in der Historie).

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