Optimización de la producción basada en IA con MLnext Evaluación de datos inteligente para procesos de producción eficientes y con ahorro de recursos.

Los datos son la base de la digitalización, pero su uso y evaluación son cada vez más complejos debido al crecimiento de las redes y al aumento de los requisitos de seguridad. El tratamiento correcto de los datos es un componente esencial para la digitalización de las instalaciones de producción. En la actualidad, encontramos ingentes cantidades de datos en las máquinas e instalaciones de una producción. Cuando se trata de la evaluación, los datos proporcionan, por ejemplo, información sobre el consumo de diversos recursos, como el aire (comprimido) o el agua. La evaluación de los datos con Machine Learning ofrece una serie de ventajas en comparación con los análisis de datos manuales. Además de una evaluación de datos automatizada y, por tanto, mucho más rápida, los usuarios se benefician de la escalabilidad de máquinas individuales, instalaciones completas e incluso procesos de producción enteros.

Con las soluciones inteligentes de MLnext, Phoenix Contact ofrece una opción sencilla para la creación y el uso de modelos de Machine Learning para la producción. Esto significa, por ejemplo, que las redes neuronales pueden utilizarse para detectar automáticamente problemas en los procesos de producción y vincularlos a recomendaciones de actuación. En la PLCnext Factory de Phoenix Contact mediante el uso de soluciones basadas en MLnext ya se lograron aumentos de la productividad del 10 % en un tiempo mínimo. También se lograron ciclos de implementación más cortos para nuevas soluciones, lo que se traduce en un Return on Investment (ROI o retorno de la inversión) más rápido. Por ejemplo, para detectar a tiempo las anomalías en la fábrica, las soluciones de MLnext ofrecen la posibilidad de evaluar sus datos mediante Machine Learning y realizar optimizaciones de forma rápida, sencilla y precisa.

El modelo aprende qué medidas de optimización pueden utilizarse en función de las actividades de consumo previas. Los cambios actuales, como el descenso de la temperatura ambiente en una instalación, se tienen en cuenta automáticamente y se incluyen en la evaluación. En la práctica, no hay límites para la aplicación de las soluciones MLnext. Los posibles ámbitos de aplicación pueden ser, por ejemplo, el mantenimiento predictivo o la optimización de procesos de instalaciones de producción. La producción electrónica PLCnext Factory de Phoenix Contact ha implementado por primera vez el uso de inteligencia artificial en máquinas con las soluciones MLnext. Esto permite registrar los estados de los componentes de la máquina con mayor facilidad. Sobre la base de este resultado, en el futuro se llevarán a cabo otros análisis de datos para una conservación orientada al estado (Predictive Maintenance).

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