Optimalizace výroby založená na umělé inteligenci s MLnext Úspora zdrojů a efektivní výrobní procesy díky inteligentnímu vyhodnocování dat
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. Například pro včasné odhalení anomálií v závodě nabízejí řešení MLnext možnost vyhodnocovat data pomocí strojového učení a provádět optimalizace rychle, jednoduše a přesně.
Přehled o výrobních údajích v každém okamžiku
Udržitelná výroba díky inteligentnímu vyhodnocování dat Doporučení pro opatření na základě umělé inteligence pro navrhování inteligentních výrobních procesů
V dnešní době obsahují výrobní stroje a systémy nepřeberné množství dat. Ty představují základ pro vytvoření všech koncepcí digitalizace. 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 vyhodnocení dat mohou uživatelé na tomto místě využívat škálovatelnost celých výrobních procesů. 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).
Vaše výhody Přizpůsobeno vašemu konkrétnímu použití a vaší aplikaci
S MLnext získáte řadu výhod:
- Připraveno k použití – nejsou nutné žádné předchozí znalosti, protože neuronové sítě se vytvářejí automaticky
- Jednoduchost – parametrizace namísto programování umožňuje bezchybné a rychlé přizpůsobení řešení
- Transparentní – vytváření a provádění modelu se protokoluje a vizualizuje automaticky
- Optimální – integrované, intuitivní porovnání modelů umožňuje rychlou identifikaci nejlepšího modelu
Maximální flexibilita s MLnext Od řídicí jednotky až po použití v cloudu
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).
MLnext Framework Jednoduchá realizace datové analýzy
MLnext Framework se vyznačuje rychlým a jasným přehledem o datech a je určen především programátorům pracujícím s vysokoúrovňovými jazyky. Uživatelé tak mají k dispozici i rychlý výběr relevantních údajů. V souladu s aktuálně platnými standardy zabezpečení dat nabízí MLnext Framework otevřený zdrojový kód, který lze spustit na PLCnext Technology nebo na jiných hardwarově nezávislých platformách.
Programovací knihovna neustále implementuje různé (nové) poznatky z výzkumu, které se používají v PLCnext Factory a které již vedly ke zvýšení produktivity o 10 %. Rovněž se zkrátily realizační cykly. Všechny poznatky se promítnou do budoucího návrhu řešení v rámci MLnext.
MLnext Execution Jednoduché učení a provádění algoritmů
MLnext Execution poskytuje software pro spouštění neuronových sítí nezávislý na platformě. Řešení můžete používat flexibilně – na úrovni řízení, na místním serveru IT nebo v cloudu. Vyvinutá řešení lze v prostředí testovat, zlepšovat i srovnávat. Konfigurační soubory vytvářejí nezbytný datový tok. Aby bylo poté možné provádět úvodní zpracování, predikci, následné zpracování i ukládání souborů dat, definuje se pro tento účel původ dat. Intuitivní webové rozhraní sleduje chování za provozu a poskytuje informace o funkčnosti a době provádění.
Kromě toho lze na stejné platformě snadno vyvíjet nová řešení bez přerušení již integrovaných procesů. Změny může flexibilně provádět uživatel, servisní partner nebo odborníci společnosti Phoenix Contact.
Možnost přidávat datové toky za provozu nabízí uživatelům vysokou míru flexibility.
MLnext Creation Na cestě za plně automatizovaným hloubkovým učením
MLnext Creation umožňuje vytvoření a parametrizaci neuronových sítí. Protože aplikace pracuje na základě konfiguračního souboru, nevyžaduje žádné znalosti programování. Díky automatickému protokolování se všechny kroky zpracování zaznamenávají jednotlivě a vytvářejí se standardizované zprávy. Pro výběr optimální neuronové sítě pro danou aplikaci lze také rychle porovnat několik různých modelů. Na základě těchto zpráv můžete konfigurační soubor následně upravit.
Inteligentní optimalizace výroby
Ať už jde o detekci anomálií, lokalizaci úniků nebo optimalizaci procesů, s MLnext lze najít skrytý potenciál cíleně a snadno. Další informace zjistíte v informačním letáku.
