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FuttermittelrezepturLandwirtschaftKI-gestützt

Prognostizieren Sie den Endfeuchtegehalt und stellen Sie die Rezeptur auf den tatsächlichen Zielwert ein. BESTMIX Insights prognostiziert den Endfeuchtegehalt anhand der historischen Daten Ihrer Produktionslinie und empfiehlt Maschineneinstellungen, um diesen Wert im Zielbereich zu halten. Es handelt sich um ein überwachtes Regressionsmodell auf Basis von maschinellem Lernen – weder um einen Chatbot noch um ein Sprachmodell. Sein Zweck ist es, die Sicherheitsmarge zu beseitigen, für die Sie bei jeder Tonne bezahlen. Die Sicherheitsmarge, für die Sie bezahlen Der Endfeuchtegehalt schwankt von Charge zu Charge. Eine feuchte Charge verdünnt die Nährstoffkonzentration. Um die Angaben auf dem Etikett jeder Charge zu gewährleisten, fügen Rezepturentwickler der Rezeptur daher eine Sicherheitsmarge hinzu, die auf die schlechteste Charge ausgelegt ist. Diese Marge wird bei jeder Tonne, die Sie produzieren, durch den Rohstoffpreis bezahlt. „Insights“ prognostiziert die Endfeuchte, sodass die Rezeptur auf den tatsächlichen Zielwert abgestimmt werden kann, anstatt sie für den schlimmsten Fall aufzustocken. Eine konstante Feuchte ist der Mechanismus, der eine Verringerung der Sicherheitsmarge ermöglicht. Um welche Art von KI handelt es sich? „Insights“ ist ein überwachtes Regressionsmodell des maschinellen Lernens. Es lernt aus der werksinternen Historie den Zusammenhang zwischen den Anlagenparametern, der Rezeptur und den Produktionsbedingungen und prognostiziert einen Wert: den Endfeuchtegehalt des nächsten Durchlaufs. Es handelt sich weder um einen Chatbot noch um ein Sprachmodell. Die Benennung der tatsächlichen technischen Kategorie ist unser Glaubwürdigkeitsfaktor, denn sie sagt Ihnen genau, worauf Sie sich verlassen. So funktioniert es „Insights“ wertet die Prozessdaten der Anlage und die Rezepturspezifikationen gemeinsam aus. Da BESTMIX sowohl die Rezeptur als auch die Fertigprodukt-Spezifikation enthält, kann es die Leistung der Anlage mit den Anforderungen der Rezeptur in Beziehung setzen. Diese Verknüpfung bildet den Regelkreis. Es prognostiziert die Endfeuchte für den nächsten Durchlauf und empfiehlt Maschineneinstellungen auf der Grundlage derselben historischen Daten, um die Feuchte im Zielbereich zu halten.