Optimalizace výroby založená na umělé inteligenci s MLnext Inteligentní vyhodnocení dat pro efektivní výrobní procesy, které šetří zdroje.

Data jsou základem digitalizace, ale jejich využití a vyhodnocení je stále složitější kvůli nárůstu sítí a zvýšeným bezpečnostním požadavkům. Správné nakládání s daty je nezbytnou součástí digitalizace výrobních zařízení. V dnešní době obsahují výrobní stroje a systémy nepřeberné množství dat. Pokud jde o vyhodnocování, data umožňují nahlédnout do spotřeby různých zdrojů, např. (stlačeného) vzduchu nebo vody. Vyhodnocování dat na základě strojového učení nabízí ve srovnání s manuální analýzou dat řadu výhod. Kromě automatizovaného, a tedy mnohem rychlejšího vyhodnocování dat mohou uživatelé využívat výhod škálovatelnosti jednotlivých strojů, celých systémů a dokonce i celých výrobních procesů.

Díky chytrým řešením systému MLnext nabízí společnost Phoenix Contact snadný způsob vytváření a používání modelů strojového učení pro výrobu. To znamená, že neuronové sítě lze použít například k automatickému vyhledávání problémů ve výrobních procesech a jejich propojení s doporučenými opatřeními. V továrně PLCnext společnosti Phoenix Contact bylo díky použití řešení založených na platformě MLnext již v krátké době dosaženo zvýšení produktivity o 10 %. Stejně tak lze zkrátit cykly implementace nových řešení, což povede k rychlejší návratnosti investic (ROI). Například pro včasné odhalení anomálií v závodě nabízejí řešení MLnext možnost vyhodnocovat data pomocí strojového učení a provádět optimalizace rychle, jednoduše a přesně.

Model se na základě minulých spotřebních aktivit učí, která optimalizační opatření lze použít. Aktuální změny, např. pokles teploty okolí na zařízení, jsou automaticky zohledněny a zahrnuty do vyhodnocení. V praxi není použití řešení MLnext nijak omezeno. Může se jednat například o prediktivní údržbu nebo o optimalizaci procesů ve výrobních závodech. Výroba elektroniky PLCnext Factory od společnosti Phoenix Contact se systémem MLnext poprvé plošně automatizovala použití umělé inteligence v blízkosti stroje. Díky tomu lze nyní snadněji zaznamenávat stavy komponent stroje. Na základě tohoto výsledku budou v budoucnu provedeny další analýzy dat pro údržbu založenou na stavu (prediktivní údržba).

V takovém případě se na nás kdykoli obraťte. Poradíme a společně najdeme optimální řešení.