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. Nykyään tuotannon koneissa ja järjestelmissä on lukematon määrä tietoa. 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 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). Jotta tehtaassa ilmenevät poikkeavuudet voidaan tunnistaa ajoissa, MLnext-ratkaisut mahdollistavat tietojen analysoinnin koneoppimisen avulla sekä optimoinnin suorittamisen nopeasti, helposti ja tarkasti.

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.

Ota meihin yhteyttä. Neuvomme sinua ja löydämme yhdessä optimaalisen ratkaisun.