Tesis ve fabrikalarınızın tüm iş süreçlerini otomasyon ortamına taşıyarak uzaktan ve kolay kontrol avantajı sağlayan Viravist SCADA™ sistemi ile dijital dönüşümünüzde önemli bir aşama sağlamayı hedefliyoruz.
Görüntü işleme ve yapay zeka teknolojisiyle özgün olarak geliştirdiğimiz Viravist VisorLevel™ sistemi ile flotasyon yönteminin kullanıldığı tesislerde oransal vanalara otomatik müdahale ederek selüllerin anlık seviye kontrolünü yapar ve üretimin en verimli olacağı seviyede kalmasını sağlar.
Görüntü işleme ve yapay zeka teknolojisiyle özgün olarak geliştirdiğimiz Viravist TenorAnalysis™ sistemi ile kamera ve elektronik donanımlarla flotasyon yöntemiyle ayrıştırılan Bakır(Cu),Çinko(Zn),
Antimuan(Sb),Nikel(Ni) vb. elementlerin tenörünü anlık olarak tespit edip operatöre bilgi verirken otomatik kimyasal dozajlama sağlayıp üretim verimliliğini arttırır.
Endüstriyel otomasyon, üretim süreçlerinde insan müdahalesini en aza indirerek verimliliği, güvenliği ve kaliteyi artıran sistemlerin entegrasyonudur. Sensörler, kontrol üniteleri, yazılımlar sayesinde üretim hatları daha hızlı, hassas ve kesintisiz çalışabilir.
Günümüzde fabrika, maden gibi birçok sektörde kullanılan endüstriyel otomasyon çözümleri, maliyetleri düşürmenin yanı sıra iş süreçlerini optimize ederek sürdürülebilirliği de destekler.
Sensörlerden gelen analog verilerin dijital sinyallere dönüştürülerek PLC, mikrodenetleyici veya endüstriyel bilgisayarlar tarafından işlenmesi sürecidir. Bu sayede sistemler, verileri analiz edip kararlar alarak makineleri veya süreçleri otomatik olarak kontrol edilir.
Kameralar veya sensörler tarafından alınan görsellerin dijital olarak analiz edilerek nesne tanıma, kalite kontrol, yönlendirme ve hata tespiti gibi işlemler için kullanılmasıdır. Bu sayede üretim hatlarında insan müdahalesine gerek kalmadan otomatik kararlar alınabilir.
Üretim süreçlerini optimize etmek, arıza tahmini yapmak, kalite kontrolü sağlamak ve sistemleri otonom hale getirmek için veri analizi ve öğrenme algoritmalarını kullanan teknolojidir. Bu sayede makineler, geçmiş verilerden öğrenerek daha akıllı ve verimli kararlar alabilir.