PraxisAI

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PraxisAI는 AI 모델 구축 플랫폼을 제공합니다. 설비 모니터링, 가동 중지 예측, 생산 주문 시퀀싱 등을 지원합니다. PraxisAI로 제조 공정을 최적화하세요! 0
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What is PraxisAI?

PraxisAI는 제조팀을 위한 복잡한 인공지능 모델을 구축하는 플랫폼을 제공합니다. 핵심 기계를 모니터링하여 계획되지 않은 가동 중단을 줄이고, 불량률을 최소화하며, 근본 원인 분석을 가속화하고, AI/ML 모델의 기능 엔지니어링을 간소화합니다. PraxisAI는 데이터 소스에 연결하고, AI/ML 모델을 구성하며, 기계 모니터를 생성하고, 엔지니어링 코파일럿인 Max.e를 통해 통찰력을 제공합니다. 이 시스템은 Historian, MES, EAM, CMMS와 같은 기존 시스템과 원활하게 통합되어 데이터 중심의 제조 최적화를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

주요 기능:

  1. 자동화된 상태 기반 유지보수: 데이터 중심 접근 방식을 사용하여 기계 상태를 사전 예방적으로 모니터링하여 장비 수명을 연장하고 고장을 방지합니다.

  2. ⏱️ 고급 가동 중단 예측: 최첨단 예측 모델을 사용하여 발생하기 전에 잠재적인 기계 가동 중단을 사용자에게 알리고 사전 예방적 조치를 가능하게 합니다.

  3. 직관적인 생산 주문 순서 지정: 생산 주문 순서 지정을 위한 맞춤형 엔진을 개발하여 수동 계획 시간을 절약하고 생산 흐름을 최적화합니다.

  4. ?‍? 유지보수 관리자 어시스턴트: 완료된 유지보수 작업 지시서 검토를 간소화하고 기술자에게 효율성 향상을 위한 실시간 제안을 제공합니다.

  5. ?️ 코딩이 필요 없는 AI/ML 모델 개발: 코딩 전문 지식 없이도 사용자가 복잡한 AI/ML 모델에서 통찰력을 생성하고 이해할 수 있도록 지원하여 AI 사용을 민주화합니다.

  6. 데이터 통합을 위한 센서 및 이벤트 허브: 독점적인 방법을 사용하여 기계 센서 데이터에 효율적으로 연결하고 EAM, CMMS, ERP, MES와 같은 시스템의 상황별 데이터를 통합합니다.

활용 사례:

  1. 자동차 제조의 예측 유지보수: 자동차 제조업체는 PraxisAI를 사용하여 조립 라인의 중요 기계를 모니터링합니다. 고급 가동 중단 예측 기능은 용접 공정에 사용되는 로봇 암에 대한 잠재적인 문제를 유지보수 팀에 알립니다. 이를 통해 최고 생산 시간 동안의 값비싼 가동 중단을 피하기 위해 사전 예방적으로 유지보수를 예약할 수 있습니다.

  2. 식품 가공 공장의 생산 최적화: 식품 가공 회사는 PraxisAI의 직관적인 생산 주문 순서 지정 기능을 구현하여 다양한 제품 라인의 생산 일정을 관리합니다. PraxisAI 맞춤형 최적화 엔진은 실시간 수요, 장비 가용성 및 원자재 재고를 기반으로 순서를 자동으로 조정하여 최적의 처리량과 최소한의 전환 시간을 보장합니다.

  3. 섬유 공장의 유지보수 효율 향상: 섬유 공장은 유지보수 관리자 어시스턴트 기능을 사용하여 유지보수 운영을 개선합니다. 기술자가 직기의 작업 지시서를 완료하면 시스템은 주요 지표를 자동으로 요약하고 기록 데이터 및 모범 사례를 기반으로 제안을 제공합니다. 이는 반복적인 문제의 신속한 진단과 전반적인 유지보수 효율성 향상에 도움이 됩니다.


결론:


PraxisAI는 제조업체가 AI와 데이터 분석의 힘을 활용할 수 있도록 지원합니다. PraxisAI는 생산 프로세스를 최적화하고 가동 중단 시간을 줄이며 유지보수 효율성을 향상시킵니다. 궁극적으로 PraxisAI는 운영 효율성과 비용 절감을 크게 향상시킵니다. 제조업계는 경쟁력을 유지하기 위해 이 제품의 사용을 고려해야 합니다.


More information on PraxisAI

Launched
2024-03
Pricing Model
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Starting Price
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Tech used
Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS

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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
PraxisAI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-10.
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