Věříme, že ve výrobě zpochybňujeme status quo. Od ostatních nás odlišuje jiný způsob myšlení. Pomocí umělé inteligence a strojového učení v kombinaci s analýzou zvuku a dalších fyzikálních parametrů vyvíjíme nejmodernější řešení pro monitorování a řízení strojů a výrobních procesů.
Technologii NSW lze použít pro širokou škálu strojů, od zařízení na výrobu energie, čerpadel, kompresorů, mlýnů a různých dopravních systémů až po CNC stroje, složité systémy HVAC, roboty, svařovací a 3D tiskové stroje a mnoho dalších. Můžeme monitorovat a řídit jedno zařízení, celou flotilu strojů nebo celou výrobní linku.
Partnerství s NSW v oblasti výzkumu a vývoje přináší výrobcům OEM značné výhody, včetně snížení nákladů a rizik spojených s výzkumem a vývojem, jakož i bezpečnosti a důvěrnosti, rychlého vývoje, patentovatelných inovací, cenného duševního vlastnictví a dalších výhod.
Společnost NSW je mezinárodně uznávaná jako jedinečný inovátor v oblasti internetu věcí (IoT) a aplikací umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pro řízení procesů a prediktivní údržbu ve výrobních a zpracovatelských závodech.
Máme pověst firmy s výjimečnými schopnostmi a kreativitou při vývoji řešení s přidanou hodnotou pro naše zákazníky založených na umělé inteligenci a ML, která řeší nejnáročnější problémy v oblasti maximalizace využití zařízení a dohledu nad procesy.
Na rozdíl od jiných řešení provozní a prediktivní údržby poskytuje NSW řešení nepřetržitého monitorování v reálném čase (24 hodin denně, 7 dní v týdnu) založené na hardwaru IoT a zpracování dat pomocí umělé inteligence a ML. Snadná instalace umožňuje spustit službu během několika hodin.
Naše odborné znalosti v oblasti Edge a Fog computingu a architektury IoT nám umožňují vyvíjet řešení založená na umělé inteligenci a ML, která umožňují zpracování informací a rozhodování v reálném čase.
Použitím velmi přesné analýzy zvuku, umělé inteligence a strojového učení bylo dosaženo následujících výsledků: maximální kontrola nad kvalitou výstupu, produktivitou, spotřebou energie, bezpečností a dodržováním předpisů, snížení neplánovaných odstávek a zmetkovitosti, zvýšení kvality a snížení nákladů na údržbu v rámci celého výrobního provozu.
