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Ottimizzazione della produzione basata sull'IA con MLnext

Ottimizzazione della produzione basata sull'IA con MLnext Valutazione intelligente dei dati per processi di produzione efficienti e con risparmio di risorse

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Intelligenza artificiale astrattamente rappresentata su sfondo nero

L'intelligenza artificiale come strumento per la tua produzione

I dati sono il fondamento della digitalizzazione, ma stanno diventando sempre più complessi da usare e valutare a causa della crescita delle reti e dei maggiori requisiti di sicurezza. L'analisi dei sistemi di produzione basata sui dati consente un supporto scalabile e flessibile per la gestione e la manutenzione della produzione. Ad esempio, per individuare tempestivamente le anomalie in fabbrica, le soluzioni MLnext offrono la possibilità di valutare i dati attraverso l'apprendimento automatico e di effettuare ottimizzazioni in modo rapido, semplice e preciso.

Data Science

Disciplina per ricavare informazioni basate sui dati attraverso la valutazione e la visualizzazione.

Modello

Sintesi delle conoscenze e delle azioni dell'algoritmo di apprendimento automatico in un formato memorizzabile.

Domain Knowledge

Conoscenza dei processi produttivi e delle macchine.

Artificial Intelligence

Sottocampo dell'informatica che prende il comportamento umano come modello per l'elaborazione dei dati.

Apprendimento automatico

Ricavare automaticamente conoscenze e azioni sulla base dei dati registrati.

Dati di produzione sempre a portata di mano

Produzione più sostenibile grazie alla valutazione intelligente dei dati Raccomandazioni d'azione basate sull'IA per progettare processi di produzione intelligenti

Al giorno d'oggi, i dati si ritrovano in grandi quantità nelle macchine e negli impianti di una produzione. Essi forniscono la base per l'implementazione di tutte le soluzioni di digitalizzazione. Quando si tratta di valutazione, i dati forniscono ad esempio una visione del consumo di varie risorse come l'aria (compressa) o l'acqua. La valutazione dei dati sulla base dell'apprendimento automatico offre una serie di vantaggi rispetto alle analisi manuali dei dati. Oltre alla valutazione automatica dei dati, a questo punto gli utenti possono beneficiare della scalabilità per interi processi di produzione. Oltre alla valutazione automatica e quindi molto più rapida dei dati, gli utenti possono beneficiare della scalabilità di singole macchine, impianti completi e persino interi processi produttivi.

Con le soluzioni intelligenti di MLnext, Phoenix Contact offre un modo semplice per creare e utilizzare modelli di apprendimento automatico per la produzione. Ciò significa, ad esempio, che le reti neurali possono essere utilizzate per individuare automaticamente i problemi nei processi produttivi e collegarli a raccomandazioni di intervento. Nella PLCnext Factory di Phoenix Contact, sono già stati ottenuti aumenti di produttività del 10% in pochissimo tempo grazie all'utilizzo di soluzioni basate su MLnext. Allo stesso modo, si potrebbero realizzare cicli di implementazione più brevi per le nuove soluzioni, con un conseguente ritorno sull'investimento (ROI) più rapido.

Un uomo con tablet in mano e MLnextlLogo

I vantaggi Specifico per il tuo caso d'uso e l'applicazione

Con MLnext benefici di vari vantaggi:

Pronto all'uso - non sono necessarie conoscenze preliminari, poiché le reti neurali vengono create automaticamente
Semplice - la parametrizzazione, invece della programmazione, consente un adattamento rapido e senza errori della soluzione
Trasparente - la creazione e l'esecuzione del modello vengono registrate e visualizzate automaticamente
Ottimale - un confronto integrato e intuitivo dei modelli consente di individuare rapidamente il modello migliore

Un dipendente valuta i dati di produzione

Massima flessibilità con MLnext Dal controllo all'uso nel cloud

Il modello impara quali misure di ottimizzazione possono essere utilizzate sulla base delle attività di consumo passate. I cambiamenti attuali, come ad esempio il calo della temperatura ambiente in un impianto, sono automaticamente presi in considerazione e inclusi nella valutazione.

In pratica, non ci sono limiti all'applicazione delle soluzioni MLnext. Possibili aree di applicazione possono essere, ad esempio, la manutenzione predittiva o l'ottimizzazione dei processi degli impianti di produzione.

La produzione elettronica PLCnext Factory di Phoenix Contact ha automatizzato l'uso dell'intelligenza artificiale vicino alla macchina per la prima volta su tutta la linea con le soluzioni MLnext. Di conseguenza, gli stati dei componenti all'interno della macchina possono essere registrati più facilmente. Sulla base di questo risultato, in futuro verranno effettuate ulteriori analisi dei dati per la manutenzione basata sulle condizioni (manutenzione predittiva).

Molteplici possibilità di utilizzo dell'intelligenza artificiale con MLnext

MLnext Creation: verso il Deep Learning completamente automatizzato

MLnext Creation permette la creazione e la parametrizzazione delle reti neurali. Poiché l'applicazione funziona sulla base di un file di configurazione, non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione. Attraverso la registrazione automatica, tutte le fasi di lavorazione vengono registrate individualmente e generano rapporti standardizzati. Al fine di selezionare la rete neurale ottimale per l'applicazione, diversi modelli possono anche essere rapidamente confrontati tra loro. Sulla base dei rapporti, il file di configurazione può essere poi adattato.

MLnext Execution: semplice insegnamento ed esecuzione di algoritmi

MLnext Execution fornisce un software indipendente dalla piattaforma per l'esecuzione di reti neurali. La soluzione può essere utilizzata in modo flessibile, sia a livello di controllo, sia su un server IT locale o nel cloud. Le soluzioni sviluppate possono essere testate, migliorate e confrontate nell'ambiente preferito. Il flusso di dati necessario è creato qui dai file di configurazione.
Di default, la configurazione comprende il caricamento dei dati, la pre-elaborazione, l'esecuzione del modello di apprendimento automatico, la post-elaborazione e l'archiviazione delle nuove informazioni. Le richieste possono essere ripetute ciclicamente o impostate se occorre un'interfaccia REST.

Inoltre, nuove soluzioni possono essere facilmente sviluppate sulla stessa piattaforma senza interrompere i processi già integrati. Le modifiche possono essere fatte in modo flessibile dall'utente, dal partner di servizio o dagli esperti di Phoenix Contact.
La possibilità di aggiungere flussi di dati durante il runtime offre agli utenti un alto grado di flessibilità.

MLnext Framework: semplice implementazione dell'analisi dei dati

Per una panoramica rapida e facile dei dati, i programmatori di linguaggio di alto livello possono utilizzare MLnext Framework. La libreria Python contiene una serie di funzioni per la pre-elaborazione e la visualizzazione dei dati di produzione. I diversi modelli possono anche essere confrontati tra loro con l'aiuto di funzioni di valutazione.

La libreria di programmazione viene costantemente sviluppata, quindi implementa di continuo gli approcci più recenti della ricerca. Ciò significa che gli sviluppatori per l'analisi dei dati delle serie temporali provenienti dalla produzione hanno sempre a disposizione le opzioni più aggiornate e all'avanguardia per implementare le loro idee.

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Che si tratti del riconoscimento anomalia, della localizzazione di perdite o dell'ottimizzazione dei processi, con MLnext è possibile individuare facilmente e in modo mirato i potenziali nascosti. Scopri maggiori informazioni nel nostro Infopaper.

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