Name: DataControl – Platforma AI do analizy i wizualizacji danych przemysłowych
Brand: DataControl

DataControl nie narzuca gotowych szablonów. Do każdego wdrożenia dobieramy metody analityczne adekwatne do specyfiki procesu i rodzaju danych — od klasycznej statystyki procesowej po głębokie sieci neuronowe LSTM i analizę Monte Carlo.

Punkt wyjścia

Analiza danych procesowych i produkcyjnych

Zanim cokolwiek zaprojektujemy, musimy zrozumieć Twoje dane. Sprawdzamy, co faktycznie jest mierzone, jak wyglądają rozkłady wartości, gdzie pojawiają się braki i co się z czym koreluje. To etap, który eliminuje domysły — od którego zaczynamy każde wdrożenie.

EDA Korelacje KPI / OEE Statystyki opisowe

Uczenie bez nadzoru

Klasteryzacja i grupowanie danych

Czasem dane grupują się w naturalne klastry, których nikt wcześniej nie definiował — tryby pracy maszyny, typy defektów, profile zużycia energii. Algorytmy grupowania to pokazują bez konieczności ręcznego etykietowania historycznych rekordów.

K-Means DBSCAN Hierarchical t-SNE

Deep Learning

Predykcja trendów – sieci LSTM

Dane szeregów czasowych mają pamięć — to, co dzieje się teraz, zależy od tego, co było wcześniej. Sieci LSTM uczą się tych zależności i prognozują, dokąd zmierza temperatura, ciśnienie czy wydajność — z wyprzedzeniem od minut, godzin czy dni.

LSTM Szeregi czasowe Prognozowanie Rolling window

Wczesne ostrzeganie

Detekcja anomalii

Model uczy się, jak Twoja maszyna lub proces zachowuje się normalnie — i zgłasza, gdy coś zaczyna odbiegać od normy. Nie musisz ustawiać ręcznych progów alarmowych. System sam wykrywa nieprawidłowości i wysyła powiadomienie, zanim dojdzie do awarii lub odrzutu.

Isolation Forest Autoencoder Z-score LOF

Detekcja wąskich gardeł

Analiza istotności cech

Która zmienna najbardziej wpływa na jakość produktu? Gdzie faktycznie tracisz wydajność? Analiza istotności cech odpowiada na te pytania liczbowo — nie intuicją. Wskazuje, którymi parametrami warto się zająć w pierwszej kolejności.

SHAP Feature Importance PCA Permutation

Analiza ryzyka

Analiza Monte Carlo

Zamiast jednej prognozy dostajesz rozkład możliwych wyników — z prawdopodobieństwem każdego z nich. Przydatne przy planowaniu produkcji, ocenie ryzyka przekroczenia norm jakościowych i analizie „co jeśli" dla różnych scenariuszy procesowych.

Symulacje MC Analiza ryzyka Wrażliwość Scenariusze

DataControl
Platforma AI do analizy i wizualizacji danych

Trzy etapy pipeline —
od źródła danych do decyzji operacyjnej

Pobieranie danych

Przetwarzanie i normalizacja

Algorytmy ML i AI

Wizualizacja i raporty

Dane zostają u Ciebie

Algorytmy dobrane
do Twojego problemu produkcyjnego