Inteligencja w rdzeniu. Nie doklejona.
Większość platform dodaje AI z doskoku — chatbot tu, dashboard tam. IRIS został zaprojektowany z AI od pierwszego dnia. Każdy moduł ma własny komponent AI. Każda decyzja jest wspierana przez uczenie maszynowe, wnioskowanie LLM i rekomendacje w czasie rzeczywistym.
CO OZNACZA AI-NATIVE
AI to nie funkcja. To fundament.
W IRIS AI nie jest osobnym modułem, który można wyłączyć. Jest wplecione w samą architekturę — w sposób, w jaki przepływają dane, podejmowane są decyzje i realizowane działania.
Machine Learning
Inteligencja predykcyjna
Klasyczne i głębokie modele uczenia trenowane na Twoich danych operacyjnych — oraz danych syntetycznych z Cyfrowego Bliźniaka, gdy danych historycznych jest za mało. Prognozowanie szeregów czasowych, klasyfikacja, regresja i wykrywanie anomalii działające nieprzerwanie we wszystkich modułach.
LLM i RAG
Wnioskowanie kontekstowe
Napędzane przez LLMind — autorski przemysłowy LLM od DBR77 — w połączeniu z Retrieval-Augmented Generation na Twoich bazach wiedzy operacyjnej. Zadawaj pytania w języku naturalnym, otrzymuj odpowiedzi osadzone w Twoich SOP, logach utrzymania ruchu, zapisach jakości i danych produkcyjnych.
Silnik rekomendacji
Działania preskrypcyjne
Analiza międzymodułowa, która nie tylko informuje co się stało — mówi, co zrobić dalej. Rekomendacje generowane przez AI stają się zadaniami z bramkami zatwierdzania przez ludzi, zamykając pętlę od wglądu do egzekucji automatycznie.
AI W PĘTLI ZAMKNIĘTEJ
Od danych do decyzji do egzekucji — automatycznie.
To właśnie odróżnia AI-native od AI-dodanego. W IRIS pętla nigdy się nie przerywa: dane generują wgląd, wgląd staje się rekomendacją, rekomendacja staje się zadaniem, zadanie jest realizowane, a wynik wraca jako nowe dane.
Dane
Czujniki IoT, zdarzenia produkcyjne, kontrole jakości
Cyfrowy bliźniak
Symulacja, modelowanie scenariuszy, dane syntetyczne
Model ML
Predykcja, klasyfikacja, wykrywanie anomalii
Wnioskowanie LLM
Analiza kontekstu, przyczyna źródłowa, wyjaśnienie
Rekomendacja
Konkretny wgląd z szacowanym wpływem
Zadanie
Automatycznie utworzone, przypisane, spriorytetyzowane
Zatwierdzenie przez człowieka
Przegląd, zatwierdzenie lub odrzucenie
Egzekucja
Zlecenie robocze, zmiana harmonogramu, korekta parametrów
Informacja zwrotna
Dane wynikowe wracają do pętli
Pętla jest ciągła. Każda egzekucja generuje nowe dane, które ulepszają kolejną predykcję.
LLMIND
Poznaj LLMind. Nasz autorski przemysłowy LLM.
Ogólne modele LLM nie rozumieją Twojej fabryki. LLMind tak. Zbudowany przez DBR77 specjalnie do operacji produkcyjnych, wnioskuje o procesach produkcyjnych, procedurach utrzymania ruchu i standardach jakości tak, jak doświadczony kierownik zakładu.
Zbudowany celowo dla produkcji
LLMind to nie chatbot ogólnego przeznaczenia dostrojony do przemysłu. Został wytrenowany od podstaw na procesach produkcyjnych, terminologii operacyjnej i przepływach pracy przemysłowych. Natywnie rozumie OEE, MTBF, optymalizację przezbrojeń i harmonogramowanie partii.
Wdrożenie on-premise
Dla organizacji z rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi suwerenności danych LLMind może być wdrożony w całości on-premise. Twoje dane operacyjne nigdy nie opuszczają sieci. Bez zależności od chmury, bez przetwarzania danych przez strony trzecie — pełna kontrola.
RAG na Twoich danych operacyjnych
Embeddinggi wektorowe są generowane z Twoich SOP, logów utrzymania ruchu, zapisów jakości, danych produkcyjnych i baz wiedzy. Gdy LLMind odpowiada na pytanie, najpierw pobiera odpowiedni kontekst z Twoich danych — każda odpowiedź jest osadzona w faktach, nie halucynacjach.
Każdy moduł ma własne AI
LLMind to nie pojedynczy chatbot na wierzchu. Każdy moduł IRIS — MES, WMS, QMS, CMMS, APS — ma własny komponent AI napędzany przez LLMind, wytrenowany na danych specyficznych dla modułu i zoptymalizowany pod zadania specyficzne dla modułu.
CYFROWY BLIŹNIAK + AI
Trenuj modele bez czekania na dane historyczne.
Największa bariera dla przemysłowego AI? Za mało danych. Cyfrowy bliźniak rozwiązuje to, generując syntetyczne dane treningowe z symulowanych scenariuszy — tak, że Twoje modele ML są gotowe do produkcji od pierwszego dnia.
Syntetyczne dane treningowe
Nie masz 2 lat danych o awariach, by wytrenować model predykcyjnego utrzymania ruchu? Cyfrowy bliźniak symuluje tysiące scenariuszy — degradację sprzętu, zmienność procesów, skoki popytu — generując dane treningowe, których Twoje modele ML potrzebują, już dziś.
Symulacja scenariuszy
Co się stanie, jeśli dodasz trzecią zmianę? Zmienisz wielkość partii? Przesuniesz stanowisko? Uruchom scenariusz w Cyfrowym Bliźniaku, zanim wydasz choćby złotówkę. Waliduj ROI danymi, nie intuicją.
Ciągła walidacja modeli
Modele ML z czasem tracą dokładność w miarę zmian warunków. Cyfrowy bliźniak ciągle generuje scenariusze testowe, by weryfikować dokładność modeli, uruchamiając retrenowanie, zanim predykcje staną się niewiarygodne.
STUDIA PRZYPADKÓW
AI, które rozwiązuje realne problemy na hali produkcyjnej.
Nie teoretyczne. Nie przyszłościowe. To scenariusze produkcyjne działające w IRIS już dziś.
Predykcyjne utrzymanie ruchu
Wzorce wibracji, trendy temperaturowe i liczniki cykli zasilają modele ML, które przewidują awarie łożysk 2–3 tygodnie wcześniej. CMMS automatycznie planuje zlecenie robocze. WMS rezerwuje części zamienne. Zero nieplanowanych przestojów.
Predykcja jakości
Parametry procesu z bieżącej partii są porównywane z historycznymi wynikami jakości w czasie rzeczywistym. Jeśli model wykryje dryf w kierunku wady, operatorzy otrzymują alert z konkretnymi korektami parametrów — zanim wada wystąpi.
Prognozowanie popytu
Modele szeregów czasowych analizują historię zamówień, sezonowość i sygnały zewnętrzne, prognozując popyt na 4–12 tygodni do przodu. APS wykorzystuje prognozę do optymalizacji harmonogramowania produkcji. MRP automatycznie dostosowuje zamówienia materiałowe.
Wykrywanie anomalii
Modele nienadzorowane ciągle monitorują setki zmiennych procesowych na każdej linii produkcyjnej. Gdy coś odbiega od normy — nawet subtelnie — system to oznacza, wyjaśnia prawdopodobną przyczynę przez wnioskowanie LLM i rekomenduje działania korygujące.
Optymalizacja OEE
AI analizuje straty dostępności, wydajności i jakości na wszystkich liniach, identyfikuje możliwości usprawnień o największym wpływie i generuje priorytetyzowane plany działań. Cyfrowy bliźniak symuluje każde usprawnienie przed wdrożeniem.
Optymalizacja parametrów procesu
Dla każdej kombinacji produkt-maszyna modele ML uczą się optymalnych parametrów procesu, które maksymalizują jakość i przepustowość. Rekomendacje są przekazywane operatorom w czasie rzeczywistym, z uzasadnieniem od LLMind.
AI KONWERSACYJNE
Porozmawiaj ze swoją fabryką.
Zadawaj pytania w języku naturalnym. Otrzymuj odpowiedzi osadzone w Twoich danych operacyjnych — nie ogólne odpowiedzi chatbota, który nie zna Twojego zakładu.
Dlaczego OEE spadło na linii 3 wczoraj?
OEE spadło o 12% z powodu 3 nieplanowanych postojów. Przyczyna źródłowa: zużycie łożyska na transporterze C2 — CMMS oznaczył predykcyjne utrzymanie ruchu 5 dni temu, ale zlecenie nie zostało spriorytetyzowane. Rekomenduję zaplanowanie serwisu przed następną zmianą. Szacowane odzyskanie: +14% OEE.
Jaka jest optymalna wielkość partii dla produktu X?
Na podstawie kosztów przezbrojeń, wzorców popytu i danych jakości partii o wielkości 500 sztuk minimalizują koszt jednostkowy. Symulacja w Cyfrowym Bliźniaku potwierdza 8% wzrost przepustowości vs. bieżące partie 200-sztukowe, bez wpływu na wskaźniki jakości.
Które maszyny najprawdopodobniej ulegną awarii w tym tygodniu?
3 maszyny oznaczone: Prasa #7 (łożysko — 87% prawdopodobieństwa awarii w ciągu 5 dni), CNC-12 (wrzeciono — 72% w ciągu 7 dni), Transporter B4 (silnik — 65% w ciągu 10 dni). Zlecenia robocze zostały przygotowane w CMMS. Zatwierdzić planowanie?
SUWERENNOŚĆ DANYCH
Twoje dane. Twoja infrastruktura. Twoje zasady.
Wiemy, że dane produkcyjne są wrażliwe. Dlatego IRIS daje Ci pełną kontrolę nad tym, gdzie Twoje dane są przechowywane i jak AI je przetwarza.
LLM on-premise
Wdróż LLMind w całości we własnej infrastrukturze. Żadne dane nie opuszczają Twojej sieci. Żadnych wywołań API do chmury. Pełne działanie w trybie air-gapped dla najwrażliwszych środowisk.
AI izolowane per najemca
W trybie SaaS multi-tenant każdy model AI, każda baza wiedzy i każdy embedding wektorowy jest ściśle izolowany per najemca. Twoje dane nigdy nie trenują modelu innego klienta.
NADZÓR
Inteligencja kierowana ludzkim osądem.
AI rekomenduje. Liderzy decydują. Każda rekomendacja generowana przez AI może być przejrzana, zatwierdzona, zmodyfikowana lub odrzucona przed egzekucją. Pełna ścieżka audytu każdej decyzji. Bo w produkcji odpowiedzialność ma znaczenie.
Bramki zatwierdzania
Konfigurowalne per moduł, per rola, per poziom ryzyka
Pełna ścieżka audytu
Każda rekomendacja, decyzja i wynik są rejestrowane
Wyjaśnialne AI
LLMind wyjaśnia swoje rozumowanie prostym językiem
Zobacz AI-native w produkcji w działaniu.
Umów demo i przekonaj się, jak IRIS zamienia dane z fabryki w decyzje — automatycznie.