MI-alapú termelésoptimalizálás az MLnext segítségével Intelligens adatkiértékelés az erőforrásokat kímélő és hatékony gyártási folyamatokért.

Az adatok képezik a digitalizálás alapját, de ezek alkalmazása és kiértékelése egyre bonyolultabb a növekvő hálózatok és a fokozott biztonsági követelmények miatt. Az adatok helyes kezelése a termelőberendezések digitalizálásának lényeges részét jelenti. Manapság a gyártórendszerek gépeiben és berendezéseiben számtalan adat keletkezik. Ha a kiértékelésről van szó, akkor ezek az adatok pl. betekintést tesznek lehetővé a különböző erőforrások, például a (sűrített) levegő vagy a víz fogyasztásába. Az adatok gépi tanulás alapján megvalósított kiértékelése számos előnyt kínál a kézi adatelemzéshez képest. Az automatizált és ezáltal sokszorosan gyorsabb adatkiértékelés mellett a felhasználók az egyes gépek, teljes rendszerek vagy akár teljes gyártási folyamatok skálázhatóságának előnyeit is élvezhetik.

Az MLnext intelligens megoldásaival a Phoenix Contact egyszerű módot kínál a gépi tanulási modellek létrehozására és felhasználására a termelésben. Így például neurális hálózatok segítségével automatikusan megtalálhatók a termelési folyamatok problémái, és összekapcsolhatók cselekvési javaslatokkal. A Phoenix Contact PLCnext Factory üzemében az MLnext-alapú megoldások alkalmazásával már egészen rövid idő alatt 10%-os termelékenységnövekedést értünk el. Ugyanígy az új megoldások rövidebb megvalósítási ciklusait is valóra lehet váltani, ami a befektetések gyorsabb megtérülését (ROI) eredményezi. A gyártási folyamatok rendellenességeinek korai felismeréséhez például az MLnext megoldásai a gépi tanulás révén lehetővé teszik az adatok kiértékelését, valamint az optimalizálás gyors, egyszerű és pontos elvégzését.

A modell a múltbeli felhasználási tevékenységek alapján megtanulja azt, hogy milyen optimalizálási intézkedéseket lehet hozni. A jelen idejű változásokat, pl. egy berendezés környezeti hőmérsékletének csökkenését automatikusan figyelembe veszi a rendszer, és azok bekerülnek a kiértékelésbe. A gyakorlatban semmi nem szab határt az MLnext megoldások alkalmazásának. Lehetséges alkalmazási területek lehetnek például a megelőző karbantartás vagy a termelő berendezések folyamatainak optimalizálása. A Phoenix Contact PLCnext Factory elektronikai gyártásában az MLnext megoldásokkal elsőként valósítottuk meg teljes körűen a mesterséges intelligencia gépközeli alkalmazását. Ennek eredményeként a gépen belüli összetevők állapotát egyszerűbben lehet felismerni. Erre az eredményre alapozva a jövőben további adatelemzésekre kerül sor az állapotalapú karbantartás (predictive maintenance) céljából.

Forduljon hozzánk bizalommal. Tanácsot adunk Önnek, és együtt találjuk meg az optimális megoldást.