Tekoälypohjainen tuotannon optimointi MLnextin avulla Resursseja säästävät ja tehokkaat tuotantoprosessit älykkään tietojen analysoinnin ansiosta
Tiedot ovat digitalisaation perusta, vaikkakin niiden soveltamisesta ja analysoinnista tulee kasvavien verkkojen ja suurempien turvallisuusvaatimusten myötä yhä monimutkaisempaa. Tietojen oikea käsittely on olennainen osa tuotantojärjestelmien digitalisaatiota. Jotta tehtaassa ilmenevät poikkeavuudet voidaan tunnistaa ajoissa, MLnext-ratkaisut mahdollistavat tietojen analysoinnin koneoppimisen avulla sekä optimoinnin suorittamisen nopeasti, helposti ja tarkasti.
Tuotantotiedot aina yhdellä silmäyksellä
Kestävä tuotanto älykkään tietojen analysoinnin ansiosta Tekoälypohjaiset toimenpidesuositukset älykkäiden tuotantoprosessien suunnitteluun
Nykyään tuotannon koneissa ja järjestelmissä on lukematon määrä tietoja. Ne muodostavat perustan kaikkien digitalisaatioratkaisujen toteuttamiselle. Kun kyse on analysoinnista, tiedot antavat käsityksen eri resurssien, kuten (paine)ilman tai veden kulutuksesta. Tietojen analysointi koneoppimisen perusteella tarjoaa lukuisia etuja manuaalisiin tietoanalyyseihin verrattuna. Automaattisen tietojen analysoinnin lisäksi käyttäjät voivat hyötyä tässä skaalattavuudesta koko tuotantoprosessien osalta. Automaattisen ja siten paljon nopeamman tietojen analysoinnin lisäksi käyttäjät hyötyvät tässä yksittäisten koneiden, kokonaisten järjestelmien ja jopa kokonaisten tuotantoprosessien skaalautuvuudesta.
MLnextin älykkäiden ratkaisujen avulla Phoenix Contact tarjoaa helpon tavan luoda ja käyttää koneoppimismalleja tuotantoa varten. Tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että neuroverkkoja voidaan käyttää tuotantoprosessien ongelmien automaattiseen löytämiseen ja niiden yhdistämiseen toimenpidesuosituksiin. Phoenix Contactin PLCnext Factoryssa on jo lyhyessä ajassa saavutettu 10 prosentin tuottavuuden lisäys MLnext-pohjaisten ratkaisujen avulla. Samoin uusien ratkaisujen toteutusjaksot voisivat lyhentyä, mikä nopeuttaisi sijoitetun pääoman tuottoa (Return on investment, ROI).
Edut Sovitettu käyttökohteeseesi ja sovellukseesi
MLnext tuo mukanaan erilaisia hyötyjä:
- Käyttövalmis – ennakkotietoja ei tarvita, sillä neuroverkot luodaan automaattisesti
- Yksinkertainen – parametrointi ohjelmoinnin sijaan mahdollistaa ratkaisun virheettömän ja nopean mukauttamisen
- Läpinäkyvä – mallinnus ja toteutus kirjataan automaattisesti ja visualisoidaan
- Optimaalinen – integroitu, intuitiivinen mallivertailu mahdollistaa parhaan mallin nopean tunnistamisen
MLnext – maksimaalista joustavuutta Ohjauksesta pilvikäyttöön saakka
Malli oppii aikaisempien kulutustoimien perusteella, mitä optimointitoimenpiteitä voidaan käyttää. Nykyiset muutokset, kuten esimerkiksi ympäristön lämpötilan laskeminen järjestelmässä, otetaan huomioon automaattisesti, ja ne siirtyvät analysoitaviksi.
Käytännössä MLnext-ratkaisujen käytölle ei ole olemassa rajoja. Mahdollisia käyttöalueita voivat olla esimerkiksi ennakoiva kunnossapito tai tuotantolaitosten prosessien optimointi.
Phoenix Contactin elektroniikkatuotanto PLCnext Factory on MLnext-ratkaisuillaan toteuttanut ensimmäisen kerran kattavasti konetta lähellä olevan tekoälyn käytön. Tämän tuloksena koneen sisällä olevien komponenttien tila voidaan tunnistaa helpommin. Tämän tuloksen perusteella tehdään tulevaisuudessa lisää data-analyysejä tilaan perustuvaa kunnossapitoa (ennakoivaa huoltoa) varten.
MLnext Framework Helposti toteutettava tietojen analysointi
MLnext Framework soveltuu korkean tason kielellä ohjelmoiville antamaan nopean ja helpon yleiskuvan tiedoista. Siten myös käyttäjät hyötyvät olennaisten tietojen nopeasta valinnasta. Tällä hetkellä voimassa olevia tietoturvastandardeja noudattava MLnext Framework tarjoaa avoimen lähdekoodin perustan, joka voidaan suorittaa PLCnext Technology -alustalla tai muilla laitteistosta riippumattomilla alustoilla.
Ohjelmointikirjasto toteuttaa jatkuvasti monia (uusia) tehtäviä tutkimuksen alalta, joita käytetään PLCnext Factoryssa ja jotka ovat jo johtaneet 10 %:n tuottavuuden kasvuun. Toteutusjaksot ovat myös lyhentyneet. Kaikki tiedot siirtyvät myöhempään MLnext-ratkaisujen suunnitteluun.
MLnext Execution Algoritmien helppo oppiminen ja suorittaminen
MLnext Execution on alustasta riippumaton ohjelmisto neuroverkkojen toteuttamiseen. Ratkaisua voidaan käyttää joustavasti – ohjaustasolla, paikallisella IT-palvelimella tai pilvessä. Kehitettyjä ratkaisuja voidaan testata, parantaa ja vertailla ympäristössä. Tarvittava tietovirta muodostetaan tässä konfigurointitiedostojen avulla. Tietojen alkuperä määritetään tietosarjojen esikäsittelyn, ennusteen, jälkikäsittelyn sekä tallennuksen suorittamista varten. Intuitiivinen web-liittymä valvoo käyntiaikatoimintaa ja antaa tietoa toimintakyvystä ja suoritusajoista.
Lisäksi uusia ratkaisuja voidaan kehittää helposti samalla alustalla keskeyttämättä jo liitettyjä prosesseja. Käyttäjä, huoltokumppani tai Phoenix Contactin asiantuntijat voivat tehdä muutoksia joustavasti.
Mahdollisuus täydentää tietovirtoja käyttöajan kuluessa tuo käyttäjille joustavuutta.
MLnext Creation Matkalla täysautomaattiseen syväoppimiseen (Deep Learning)
MLnext Creation mahdollistaa neuroverkkojen muodostamisen ja parametrien määrityksen. Koska sovellus toimii konfigurointitiedoston pohjalta, ohjelmointitaitoja ei vaadita. Automaattisen kirjaamisen avulla kaikki työstövaiheet rekisteröidään erikseen, ja niistä tuotetaan standardoitu raportointi. Jotta voidaan valita käyttökohteeseen optimaalinen neuroverkko, useita malleja voidaan myös vertailla keskenään nopeasti. Sen jälkeen konfigurointitiedosto voidaan sovittaa raporttien pohjalta.
Optimoi tuotantoa älykkäästi
Olipa kyseessä sitten anomalioiden havaitseminen, vuotojen paikantaminen tai prosessien optimoiminen, MLnext-ratkaisun avulla löydät piilopotentiaalin helposti ja tarkoituksenmukaisesti. Lue lisätietoja tietolehtisesti.
