2023.08.11-2023.08.14 között ügyfélszolgálatunk, pénzügyi és logisztikai osztályunk zárva tart.
Ez idő alatt telefonhívást nem tudunk fogadni. Kérjük, sürgős esetben ismételje meg hívását a következő napon.

Figyelem! Október 10-én, kedden, 13:00 és 13:30 óra között weboldalunkon karbantartást végzünk, ami nehézségekhez vezethet a fiókod regisztrációjában.

Tarts velünk és fejleszd magad októberi webinar sorozatunkon!

Május 23-án ügyfélszolgálatunk, pénzügyi és logisztikai osztályunk zárva tart.
Ez idő alatt telefonhívást nem tudunk fogadni. Kérjük, sürgős esetben ismételje meg hívását a következő napon.

március 24-én reggel 6 óra és március 27-én 12 óra között az ügyfélszolgálat és logisztika nem lesz elérhető. Ez idő alatt raktárunk is zárva tart, az árukiszállítás szünetel.

Regisztrálj már most díjmentes online webinár előadásainkra! Események & újdonságok > Események és szeminárok

2025.05.23-án ügyfélszolgálatunk 13 óráig tudja fogadni a rendeléssel kapcsolatos megkereséseket, valamint az árufeladás is eddig történik - SAP karbantartás miatt.

Május 18-án ügyfélszolgálatunk, pénzügyi és logisztikai osztályunk zárva tart.
Ez idő alatt telefonhívást nem tudunk fogadni. Kérjük, sürgős esetben ismételje meg hívását a következő napon.

Honlap
Iparágak és alkalmazások
Az összes alkalmazás áttekintése
MI-alapú termelésoptimalizálás az MLnext segítségével

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

Vegye fel velünk a kapcsolatot most

Absztrakt módon ábrázolt mesterséges intelligencia fekete háttér előtt

A mesterséges intelligencia mint a termelés fellendítője

Az adatok képezik a digitalizálás alapját, de ezek kezelése és kiértékelése egyre bonyolultabb a növekvő hálózatok és a fokozott biztonsági követelmények miatt. A gyártórendszerek adatvezérelt elemzése lehetővé teszi a termelésirányítás és a karbantartás skálázható, rugalmas támogatását. Az MLnext megoldásai a gépi tanulás révén lehetővé teszik az adatok kiértékelését, valamint az optimalizálás gyors, egyszerű és pontos elvégzését például a gyártási folyamatok rendellenességeinek korai felismerése céljából.

Adattudomány

Az információk adatokon alapuló, kiértékelés és megjelenítés révén történő levezetésének tudománya.

Modell

A gépi tanulási algoritmus tudásának és műveleteinek összefoglalása tárolható formátumban.

Domain knowledge

Magyarul: ismeretek a területről, bővebben: tudás a gyártási folyamatokról és gépekről.

Mesterséges intelligencia

Az informatika azon részterülete, amely az emberi viselkedés mintájára végzi az adatfeldolgozást.

Gépi tanulás

Automatikusan levezeti a tudást és a műveleteket a rögzített adatok alapján.

A termelési adatok bármikor egyetlen pillantással áttekinthetők

Fenntartható gyártás az intelligens adatkiértékelésnek köszönhetően MI-alapú kezelési javaslatok az intelligens gyártási folyamatok kialakításához

Manapság a gyártórendszerek gépeiben és berendezéseiben számtalan adat keletkezik. Ezek képezik az összes digitalizálási megoldás megvalósításának alapját. 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. A felhasználók az adatok automatizált kiértékelése mellett egész gyártási folyamatok méretezhetőségéből is hasznot húzhatnak. 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 gyorsabb megtérülést (ROI) eredményez.

Férfi táblagéppel a kezében és az MLnext logója

Önnek nyújtott előnyök Rá van hangolva az Ön felhasználási esetére és alkalmazására

Az MLnext sokféle előnyt kínál:

Használatra kész – nincs szükség előzetes ismeretekre, mivel a neurális hálózatok automatikusan jönnek létre
Egyszerű – a programozás helyetti paraméterezés lehetővé teszi a megoldás hibamentes és gyors adaptálását
Átlátható – a modell létrehozását és végrehajtását automatikusan naplózza és megjeleníti a rendszer
Optimális – a modellek integrált, intuitív összehasonlítása lehetővé teszi a legjobb modell gyors azonosítását

Munkatárs a gyártási adatok kiértékelése közben

Maximális rugalmasság az MLnext révén A vezérlőtől a felhőalkalmazásig

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 az előrejelző 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. Ezen eredmény alapján a jövőben további adatelemzésekre kerül sor az állapotalapú karbantartás (predictive maintenance) céljából.

Sokféle lehetőség a mesterséges intelligencia alkalmazására az MLnext használatával

MLnext Creation: a teljesen automatizált mélytanulás (deep learning) eléréséhez vezető úton

A MLnext Creation lehetővé teszi neurális hálózatok létrehozását és paraméterezését. Mivel az alkalmazás egy konfigurációs fájl alapján működik, nincs szükség semmilyen programozói ismeretre. Az automatikus naplózás révén minden feldolgozási lépést egyenként rögzít a rendszer, és szabványosított jelentést készít ezekről. Az adott alkalmazási eset szempontjából optimális neurális hálózat kiválasztásához több modellt lehet gyorsan összehasonlítani egymással. A jelentések alapján a konfigurációs fájlt később megfelelő módon egyedivé lehet tenni.

MLnext Execution: az algoritmusok egyszerű betanítása és végrehajtása

Az MLnext Execution egy platformfüggetlen szoftver a neurális hálózatok kivitelezéséhez. A megoldást rugalmasan lehet alkalmazni – teljesen mindegy, hogy a vezérlés szintjén, egy helyi IT kiszolgálón vagy a felhőben. A kifejlesztett megoldásokat az előnyben részesített környezetben lehet tesztelni, javítani és összehasonlítani. A szükséges adatáramlás a konfigurációs fájl alapján jön létre.
A konfiguráció alapértelmezés szerint tartalmazza az adatok betöltését, az előfeldolgozást, a gépi tanulási modell futtatását, az utófeldolgozást és az új adatok tárolását. A kérések ismétlődhetnek ciklikusan, vagy beállíthatók egy REST-interfész igénye alapján.

Ezenkívül ugyanazon a platformon új megoldásokat is egyszerűen ki lehet fejleszteni anélkül, hogy a már bekötött folyamatokat meg kellene szakítani. A változtatásokat rugalmasan elvégezheti a felhasználó maga, egy szervizpartner vagy a Phoenix Contact egyik szakértője.
Az adatáramlások futásidőben történő kiegészítésének lehetősége nagyfokú rugalmasságot kínál a felhasználónak.

MLnext Framework: egyszerűen megvalósítható adatelemzés

A magas szintű nyelveken programozók az MLnext Framework rendszert használhatják az adatok gyors és egyszerű áttekintéséhez. A Python könyvtár számos funkciót tartalmaz a termelési adatok előfeldolgozásához és megjelenítéséhez. A különböző modellek össze is hasonlíthatók egymással a kiértékelő függvények segítségével.

A programkönyvtárat folyamatosan továbbfejlesztjük, így mindig a legújabb megközelítéseket vesszük át a kutatásból. Ez azt jelenti, hogy a gyártásból származó idősoros adatok elemzésével foglalkozó fejlesztők mindig a legkorszerűbb, „state-of-the-art“ lehetőségeket használhatják ötleteik megvalósításához.

A gyár rejtett potenciáljainak felfedezése A termelés okos optimalizálása most

Legyen szó az anomáliák felismeréséről, a szivárgások helyének megtalálásáról vagy a folyamatok optimalizálásáról, az MLnext segítségével egyszerűen és célravezetően meg lehet találni a rejtett lehetőségeket. Tudjon meg többet tájékoztató cikkünkből.

Az információs anyag letöltése most

Letöltés

Az MLnext alkalmazása az Ön gyártásában

Használja Ön is a próbaverziót az MLnext megismeréséhez.

Ugrás a PLCnext Store áruházhoz