Программное обеспечение определения состояния промышленного оборудования

Превращаем данные в информацию 

Почему выбирают SAG IF ?

Быстрая производительность

Программное обеспечение в режиме реального времени собирает данные с контроллеров, а также анализирует и создаёт выводы о его состоянии.

Интеграция с системами предприятия

SAG IF не может быть самостоятельным приложением или служить источником данных для таких систем как MES, ТОиР или ERP.

Мониторинг состояния всего

Программное обеспечение собирает и анализирует данные с контроллеров промышленных роботов (Fanuc, KUKA, ABB …), с ЧПУ станков и PLC контроллеров.

О нас

Программное обеспечение SAG IF полностью разработано сотрудниками компании Industry F. Свидетельство о государственной регистрации № 2023689234, дата государственной регистрации 27 декабря 2023 год.

Компания Industry F разработчик, производитель и системный интегратор на рынке промышленной роботизации. Мы единственная в РФ компания, кто умеет применять концепт Industry 4.0 на практике.

К нам обращаются самые крупные и требовательные заказчики России и других стран. О нас пишет пресса, наши эксперты лучшие в отрасли.

Пресса о нас

Готовы приступить к своему проекту?

Давайте создадим что-нибудь потрясающее вместе.

Описание функциональных характеристик программного обеспечения






В отличие от стандартных решений для мониторинга, SAG IF — это промышленное программное обеспечение высокого уровня, которое позволяет клиентам визуализировать информацию о заводе в динамике. SAG IF превращает данные в полезную информацию у вас под рукой в любое время и в любом месте.

Основные функции программного обеспечения SAG IF:

  • Анализ и представление данных в виде светофора
  • Сбор технических данных с контроллеров робота, PLC контроллера и ЧПУ станков
  • Интерпретация данных для использования их в системе SCADA
  • Размещение данных об оборудовании в базах данных (в понятном формате для базы данных)
  • Интерпретация данных об оборудовании и передача их в системы MES, ТОиР или ERP

Эффект от внедрения решений на базе контекстуализированных данных (мировой опыт):

  • Снижение эксплуатационных расходов на 8%
  • Увеличение производства на 11%
  • Увеличение загрузки производственных мощностей на 9%
  • Сокращение просроченных заказов на выполнение работ по технике безопасности на 95%.
  • Повышение эксплуатационной готовности 10-15%
  • Улучшение процесса прогнозирования проблем на 5%