Booth: A614
Thông tin công ty / Company Information
Roylabs là một công ty chuyên thu thập dữ liệu thiết bị tại nhà máy dựa trên dữ liệu lớn (big data), đồng thời tiến hành nghiên cứu & phát triển (R&D) và phát triển các giải pháp liên quan đến công nghệ dữ liệu lớn và AI. Các giải pháp này cung cấp khả năng giám sát sản xuất/thiết bị theo thời gian thực và suy luận dựa trên học sâu (deep learning) để bảo trì dự đoán thiết bị và quản lý chất lượng.
Chúng tôi đang thực hiện các dự án nghiên cứu và phát triển các giải pháp riêng dựa trên nhiều công nghệ xu hướng CNTT khác nhau như công nghệ IoT để liên kết thiết bị, xử lý ETL để kiểm soát luồng dữ liệu, công cụ dữ liệu lớn sản xuất (Document, Time Series, Graph), kỹ thuật dữ liệu dựa trên DL (Deep Learning) (mô hình hóa dựa trên CNN, RNN, v.v.), và khung BE, FE dựa trên Node.js cho các dịch vụ ứng dụng, tập trung vào các công nghệ cốt lõi DT trong các ngành sản xuất và dịch vụ.
Các công nghệ chính
Công nghệ thu thập và tiền xử lý dữ liệu mô hình AI
Công nghệ AIoT (công nghệ mô hình AI trọng lượng nhẹ, công nghệ điện toán biên – Edge Computing)
Công nghệ IIoT
Công nghệ Digital twin
Roylabs is a company that collects manufacturing site equipment data based on big data and conducts R&D and solution development related to big data and AI technology that provides real-time production/equipment monitoring and deep learning-based inference for equipment predictive maintenance and quality management.
We are conducting research projects and developing our own solutions based on various IT trend technologies such as IoT technology for equipment linkage, ETL processing for data flow control, manufacturing big data engine (Document, Time Series, Graph), DL (Deep Learning)-based data engineering (CNN, RNN-based modeling, etc.), and Node.js-based BE, FE framework for application services, focusing on DT core technologies in manufacturing and service industries.
■ Main technologies
▪ AI modeling data collection and preprocessing technology
▪ AIoT technology (AI model lightweight technology, Edge Computing technology)
▪ IIoT technology
▪ Digital twin technology
Thông tin sản phẩm / Product Information
RAMS là một giải pháp phát hiện và phân tích bất thường thiết bị gia công chính xác dựa trên AI. Giải pháp này sử dụng công nghệ AIoT (Trí tuệ nhân tạo Vạn vật kết nối) để phát hiện các bất thường về tải trọng dụng cụ có thể xảy ra trong thiết bị gia công CNC (Điều khiển số bằng máy tính) và cung cấp các chức năng phân tích thời gian chu kỳ (CT) và tải trọng theo sản phẩm trong thời gian thực.
Các tính năng và chức năng chính
Phát hiện bất thường gia công theo thời gian thực: Phân tích dữ liệu tải trọng trục chính theo dụng cụ thông qua mô hình dự đoán chuỗi thời gian (LSTM) và phát hiện khả năng xảy ra bất thường trong quá trình gia công theo thời gian thực.
Phân tích thời gian chu kỳ (CT)/tải trọng sản xuất: Phân tích thời gian chu kỳ/tải trọng sản xuất của sản phẩm bằng cách sử dụng dữ liệu được tạo ra từ thiết bị gia công và quản lý các bất thường của sản phẩm dựa trên phân tích này.
Phân tích tuổi thọ trung bình của dụng cụ: Phân tích tuổi thọ của dụng cụ bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ thiết bị gia công và cung cấp dữ liệu tuổi thọ trung bình theo từng giai đoạn.
Quản lý dữ liệu thống kê thiết bị: Cung cấp số liệu thống kê theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng dữ liệu vận hành/sản xuất thu thập từ thiết bị gia công.
Ứng dụng điện toán biên (Edge computing): Bằng cách tối ưu hóa mô hình AI, RAMS có thể phân tích dữ liệu gia công theo thời gian thực và phát hiện các bất thường ngay cả trong môi trường biên mà không cần cài đặt máy chủ hoặc phần cứng riêng.
RAMS is an AI-based precision machining equipment abnormality detection and analysis solution. It detects tool load abnormalities that may occur in CNC (Computer Numerical Control) machining equipment using AIoT (Artificial Intelligence Internet of Things) technology and provides functions to analyze CT and load by product in real time.
■ Main features and functions
▪ Real-time machining abnormality detection
Analyzes spindle load data by tool through a time series prediction model (LSTM) and detects the possibility of abnormalities occurring during machining in real time.
▪ Product production CT/load analysis
Analyzes product production CT/load using data generated from machining equipment and manages product abnormalities using this.
▪ Tool average life analysis
Analyzes tool life using data collected from machining equipment and provides period-by-period average life data.
▪ Facility statistics data management
Provides period-by-period statistics using operation/production data collected from machining equipment.
▪ Edge computing application
By making the AI model lightweight, it is possible to analyze machining data in real time and detect abnormalities even in an edge environment without installing a separate server or H/W.
