MLnext Creationにより、ニューラルネットワークの作成とパラメータ設定が可能です。アプリケーションはコンフィグレーションファイルに基づいて機能するため、プログラミングの知識は不要です。自動ロギングにより、すべての処理ステップは個別に記録され、標準化されたレポートが生成されます。アプリケーションに理想的なニューラルネットワークを選択するために、複数のモデルを迅速に比較することも可能です。その後レポートに基づいてコンフィグレーションファイルをカスタマイズすることができます。
MLnextによるAIベースの製造の最適化 資源節約と効率的な製造プロセスのためのインテリジェントなデータ評価
製造現場の推進要素としての人工知能
データはデジタル化の基礎ですが、ネットワークの成長とセキュリティ要件の増加により、その取扱いと評価はますます複雑化しています。製造システムのデータ駆動解析により、製造管理とメンテナンス作業向けの拡張可能で柔軟なサポートが可能になります。例えば、工場での異常を適時に検出するために、MLnextソリューションにより、データを機械学習で評価したり、迅速かつ簡単、正確に最適化を行ったりすることができるようになります。
製造データをいつでも一覧
インテリジェントなデータ評価により、さらに持続可能な製造 スマート製造プロセスの設計のためのAIベースの推奨行動
現在、製造施設の機械とシステムには大量のデータがあります。これにより、あらゆるデジタル化ソリューション実装の基礎が形成されます。評価に関しては、データから、例えば（圧縮）空気や水などのさまざまな資源の消費に関する知見が得られます。機械学習に基づくデータ解析には、手動のデータ解析と比較してさまざまなメリットがあります。自動データ評価だけでなく、このアプローチのユーザーは製造プロセス全体への拡張性も期待できます。自動的で非常に高速なデータ評価だけでなく、ユーザーは個別の機械、システム全体、さらには製造プロセス全体への拡張性といったメリットも得ることができます。
フエニックス・コンタクトはMLnextのスマートソリューションにより、製造の機械学習モデルの作成と展開を簡単に行う方法を提供しています。例えば、つまりニューラルネットワークを使用して、製造プロセス内の問題を自動的に検出して、推奨される行動にリンクすることができます。フエニックス・コンタクトのPLCnext Factoryでは、MLnextベースのソリューションを使用することで、非常に短期間で既に10%の生産性向上が実現します。新しいソリューションを、より短期間で実現することも可能になり、より早く投資利益率（ROI）を得ることにつながります。
特長 お客様のユースケースとアプリケーションに適応
MLnextを使用すると、さまざまなメリットがあります。
- すぐに使用可能 – ニューラルネットワークは自動的に作成されるため事前の知識は不要
- シンプル – プログラミングではなくパラメータ指定のみで、エラーなしで迅速にソリューションを適応
- 透明性 – モデルの作成と実行は自動的にログ記録され表示
- 最適 – 統合され直感的なモデル比較により、最適なモデルを迅速に特定可能
MLnextによる最大の柔軟性 コントローラからクラウドでの使用まで
モデルはどの最適化措置を使用できるかを、過去の消費活動に基づいて学習します。システム内の周囲温度の降下などの現在の変化は、自動的に考慮され、評価に含まれます。
実質的に、MLnextソリューションの使用に限界はありません。潜在的なアプリケーション分野には、製造工場の予知保全やプロセス最適化などがあります。
MLnextソリューションにより、フエニックス・コンタクトのPLCnext Factoryの電子機器製品は、初めて全面的な人工知能の機械ベースの使用を実装しました。それ以来、機械内のコンポーネントの状態をより簡単に記録できるようになりました。この結果を基に、状態に応じたメンテナンス（予知保全）のためのさらなるデータ解析が将来的に実行されます。
MLnextでAIを活用する際の多数の可能性
MLnext Executionは、プラットフォームに依存しないニューラルネットワーク実行ソフトウェアソリューションです。このソリューションは、制御レベルでもローカルITサーバでも、クラウドでも柔軟に使用することができます。開発されたソリューションは、好みの環境内で試験、改善、比較ができます。ここでは、コンフィグレーションファイルを通して必要なデータフローが作成されます。
デフォルトでは、コンフィグレーションにはデータのロード、前処理、機械学習モデルの実行、後処理、新しい情報の保存が含まれます。リクエストは、周期的に繰り返したりRESTインターフェースのオンデマンドに設定したりすることができます。
さらに、既に組み込まれたプロセスを中断することなく、新しいソリューションを同じプラットフォームで簡単に開発することができます。変更は、ユーザー、サービスパートナー、またはフエニックス・コンタクトの専門家が行うことができます。
実行時にデータフローを拡張する機能により、ユーザーには高いレベルの柔軟性が提供されます。
高級言語プログラマは、MLnext Frameworkを使用して迅速かつ簡単にデータの概要を把握することができます。Pythonライブラリには、製造データの前処理と表示用に、さまざまな機能があります。評価機能を使用して、さまざまなモデルを互いに比較することもできます。
プログラミングライブラリは、継続的に開発されているため、研究からの最新のアプローチが常に実装されています。つまり開発者には、アイデアを実現するために製造からの時系列データを解析するための最新のオプションが常にあります。
工場内の隠れた可能性を発見 今すぐスマートな方法で製造を最適化
異常の検出や漏れの場所特定、プロセスの最適化で、MLnextは隠れた可能性を特定するためのシンプルで的を絞った方法を提供します。Infopaperで詳細をご覧ください。
