KI-basierte Produktionsoptimierung mit MLnext Intelligente Datenauswertung für ressourcenschonende und effiziente Produktionsprozesse.

Daten sind das Fundament der Digitalisierung, doch sie werden durch wachsende Netzwerke und erhöhte Sicherheitsanforderungen immer komplexer in ihrer Anwendung und Auswertung. Der richtige Umgang mit den Daten stellt einen essenziellen Bestandteil für die Digitalisierung von Produktionsanlagen dar. Daten lassen sich heutzutage in unzähliger Anzahl in den Maschinen und Anlagen einer Produktion wiederfinden. Wenn es um die Auswertung geht, geben Daten z. B. einen Einblick in die Verbräuche von verschiedenen Ressourcen wie (Druck-)Luft oder Wasser. Die Auswertung der Daten auf Basis von Machine-Learning bietet eine Vielzahl von Vorteilen im Vergleich zu manuellen Datenanalysen. Neben einer automatisierten und damit einer vielfach schnelleren Datenauswertung profitieren Anwender an dieser Stelle von der Skalierbarkeit von einzelnen Maschinen, kompletten Anlagen bis zu ganzen Produktionsprozessen.

Phoenix Contact bietet mit den smarten Lösungen von MLnext eine einfache Möglichkeit für die Erstellung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen für die Produktion. Dadurch können z. B. neuronale Netze eingesetzt werden, damit Probleme in Produktionsprozessen automatisiert gefunden und mit Handlungsempfehlungen verknüpft werden. In der PLCnext Factory von Phoenix Contact konnten durch den Einsatz von MLnext-basierten Lösungen bereits Produktivitätssteigerungen in Höhe von 10 % in kürzester Zeit erreicht werden. Ebenso könnten kürzere Umsetzungszyklen für neue Lösungen realisiert werden, was einen schnelleren Return on Investment (ROI) zur Folge hat. Um z. B. Anomalien in der Fabrik rechtzeitig zu erkennen, bieten die Lösungen von MLnext die Möglichkeit, durch Machine-Learning Ihre Daten auszuwerten sowie Optimierungen schnell, einfach und präzise vorzunehmen.

Das Modell lernt auf Basis der vergangenen Verbrauchsaktivitäten, welche Optimierungsmaßnahmen eingesetzt werden können. Gegenwärtige Veränderungen wie z. B. das Absinken der Umgebungstemperatur an einer Anlage werden dabei automatisch berücksichtigt und fließen in die Auswertung ein. In der Praxis sind der Anwendung der MLnext-Lösungen keinerlei Grenzen gesetzt. Mögliche Einsatzgebiete können z. B. vorausschauende Wartung oder Prozessoptimierung von Produktionsanlagen sein. Die Elektronikproduktion PLCnext Factory von Phoenix Contact hat mit den MLnext-Lösungen erstmalig flächendeckend den maschinennahen Einsatz von künstlicher Intelligenz realisiert. Im Ergebnis können seitdem die Zustände der Komponenten innerhalb der Maschine einfacher erfasst werden. Basierend auf diesem Ergebnis werden zukünftig weitere Datenanalysen für eine zustandsorientierte Instandhaltung (Predictive Maintenance) durchgeführt.

Dann sprechen Sie uns gern an. Wir beraten Sie und finden gemeinsam die optimale Lösung.