Optimisation de la production basée sur l'IA avec MLnext Analyse intelligente des données pour des processus de production efficaces et respectueux des ressources.

Les données sont le fondement de la numérisation, mais leur utilisation et leur analyse deviennent de plus en plus complexes en raison de la croissance des réseaux et des exigences accrues en matière de sécurité. L'utilisation correcte des données est un élément essentiel pour la numérisation des installations de production. De nos jours, les données se retrouvent en nombre incalculable dans les machines et les installations d'une production. Lorsqu'il s'agit d'évaluer, les données donnent par exemple un aperçu de la consommation de différentes ressources, comme l'air (comprimé) et l'eau. L'analyse des données sur la base de l'apprentissage automatique offre de nombreux avantages par rapport à l'analyse manuelle des données. En plus d'une évaluation automatisée et donc beaucoup plus rapide des données, les utilisateurs profitent ici de l'évolutivité des machines individuelles, des installations complètes et des processus de production entiers.

Avec les solutions intelligentes de MLnext, Phoenix Contact offre un moyen simple de créer et d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour la production. Cela permet par exemple d'utiliser des réseaux neuronaux pour trouver automatiquement les problèmes dans les processus de production et de les associer à des recommandations d'action. Dans la PLCnext Factory de Phoenix Contact, l'utilisation de solutions basées sur MLnext a déjà permis de réaliser des gains de productivité de l'ordre de 10 % en très peu de temps. Il serait également possible de réaliser des cycles de mise en œuvre plus courts pour les nouvelles solutions, ce qui se traduirait par un retour sur investissement (ROI) plus rapide. Pour détecter à temps des anomalies dans l'usine, par exemple, les solutions de MLnext vous permettent d'évaluer vos données grâce à l'apprentissage machine et de procéder à des optimisations de manière rapide, simple et précise.

Le modèle apprend quelles mesures d'optimisation peuvent être mises en place sur la base des activités de consommation passées. Les changements actuels, comme par exemple la baisse de la température ambiante sur une installation, sont automatiquement pris en compte et intégrés dans l'évaluation. Dans la pratique, il n'existe aucune limite à l'utilisation des solutions MLnext. Les domaines d'application possibles peuvent être par exemple la maintenance préventive ou l'optimisation des processus des installations de production. La production électronique PLCnext Factory de Phoenix Contact a réalisé pour la première fois à grande échelle l'utilisation de l'intelligence artificielle à proximité des machines grâce aux solutions MLnext. Au final, l'état des composants à l'intérieur de la machine est depuis lors plus facile à saisir. Sur la base de ce résultat, d'autres analyses de données seront effectuées à l'avenir pour une maintenance conditionnelle (Predictive Maintenance).

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