MLnext를 통한 AI 기반 생산 최적화 인텔리전트 데이터 평가를 통한 자원 절약 및 효율적인 생산 프로세스
데이터는 디지털화의 기반이지만 네트워크가 성장하고 보안 요구 사항이 증가함에 따라 사용 및 평가가 점점 더 복잡해지고 있습니다. 데이터의 올바른 처리는 생산 시스템의 디지털화를 위한 필수 구성 요소입니다. 예를 들어, MLnext 솔루션은 제시간에 공장의 이상 현상을 감지하기 위해 기계 학습을 통해 데이터를 평가하고 빠르고 쉽고 정확하게 최적화할 수 있는 가능성을 제공합니다.
Production data at a glance at all times
인텔리전트 데이터 평가를 통한 보다 지속 가능한 생산 스마트 생산 프로세스 설계를 위한 AI 기반 권장 조치
오늘날 생산 시설의 기계 및 시스템에서는 엄청난 양의 데이터가 사용되고 있습니다. 이는 모든 디지털화 솔루션 구현을 위한 기반을 제공합니다. 평가와 관련하여 데이터는 (압축된) 공기 또는 물과 같은 다양한 자원의 소비에 대한 통찰력을 제공합니다. 머신 러닝 기반의 데이터 분석은 수동 데이터 분석에 비해 다양한 이점을 제공합니다. 자동화된 데이터 평가 외에도 이 접근 방식의 사용자는 전체 생산 프로세스에 대한 확장성의 이점을 누릴 수 있습니다. 자동화되어 훨씬 빨라진 데이터 평가 외에도 개별 기계, 전체 시스템, 전체 생산 프로세스의 확장성이라는 이점을 누릴 수 있습니다.
피닉스컨택트는 MLnext 스마트 솔루션을 통해 손쉽게 생산용 머신 러닝 모델을 생성하고 배포하는 방법을 제공합니다. 예를 들어, 이는 신경망을 사용하여 생산 프로세스의 문제를 자동으로 감지하고 권장 조치로 연결할 수 있음을 의미합니다. 피닉스컨택트의 PLCnext Factory에서는 MLnext 기반 솔루션을 사용하여 매우 짧은 시간에 생산성을 10% 향상했습니다. 또한 새로운 솔루션의 구현 주기를 단축하여 ROI(투자 수익)를 더욱 빠르게 달성할 수 있었습니다.
이점 사용 사례 및 애플리케이션에 적합한 맞춤형
MLnext를 사용하면 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.
- 즉시 사용 가능 - 신경망이 자동으로 생성되기 때문에 사전 지식이 필요 없음
- 단순성 – 프로그래밍 대신 파라미터화를 통해 솔루션을 오류 없이 빠르게 적용할 수 있음
- 투명성 – 모델 생성 및 실행을 자동으로 기록하고 시각화
- 최적화 – 통합되고 직관적인 모델 비교를 통해 최상의 모델을 빠르게 식별
MLnext를 통한 최고 수준의 유연성 컨트롤러에서 클라우드에서 사용까지
모델은 과거 소비 활동을 기반으로 사용할 수 있는 최적화 조치를 학습합니다. 시스템의 주변 온도 강하와 같은 현재 변경 사항이 자동으로 고려되어 평가에 포함됩니다.
실제로 MLnext 솔루션의 사용에는 제한이 없습니다. 예를 들면, 생산 공장의 예측 유지 관리 또는 프로세스 최적화가 가능한 적용 영역에 포함될 수 있습니다.
PLCnext Factory에서 피닉스컨택트의 전자 제품 생산은 MLnext 솔루션을 통해 기계에 기반한 인공 지능의 사용이 전반적으로 구현된 최초의 사례입니다. 그 이후로 기계 내 컴포넌트의 상태를 더 쉽게 기록할 수 있게 되었습니다. 이후 이러한 결과를 바탕으로 상태 기반 유지 관리(예측 유지 관리)를 위한 추가 데이터 분석이 수행될 예정입니다.
MLnext Framework 손쉽게 구현되는 데이터 분석
데이터에 대한 빠르고 쉬운 개요를 제공하는 MLnext 프레임워크는 고급 언어 프로그래머에게 적합합니다. 따라서 사용자는 관련 데이터를 빠르게 선택할 수도 있습니다. 현재 유효한 데이터 보안 표준에 따라 MLnext 프레임워크는 PLCnext Technology 또는 기타 하드웨어 독립 플랫폼을 통해 실행할 수 있는 오픈 소스 기반을 제공합니다.
연구를 통해 얻어진 새롭고 다양한 접근 방식이 PLCnext Factory에서 사용되면서 생산성이 10% 향상되었으며 프로그래밍 라이브러리는 이러한 접근 방식을 지속적으로 구현하고 있습니다. 또한 구현 주기를 단축할 수도 있습니다. 모든 결과는 MLnext 솔루션의 미래 설계에 통합될 것입니다.
MLnext Execution 손쉬운 알고리즘 티치-인 및 실행
MLnext Execution은 플랫폼 독립적인 신경망 실행 소프트웨어 플랫폼입니다. 이 솔루션은 제어 레벨, 로컬 IT 서버 또는 클라우드 등에서 유연하게 사용할 수 있습니다. 개발된 솔루션을 환경에서 테스트, 개선 및 비교할 수 있습니다. 여기서 필요한 데이터 흐름은 구성 파일을 통해 생성됩니다. 데이터 세트의 전처리, 예측, 후처리 및 저장을 나중에 수행될 수 있도록 데이터의 출처가 정의됩니다. 직관적인 웹 인터페이스는 런타임 동작을 모니터링하고 기능 및 실행 시간에 대한 정보를 제공합니다.
또한 이미 통합된 프로세스를 중단하지 않고 동일한 플랫폼에서 새로운 솔루션을 손쉽게 개발할 수 있습니다. 사용자, 서비스 파트너 또는 피닉스컨택트의 전문가가 유연하게 변경 작업을 수행할 수 있습니다.
런타임 동안 데이터 흐름을 확장하는 기능은 사용자에게 높은 수준의 유연성을 제공합니다.
MLnext Creation 완전 자동화된 딥 러닝으로 가는 길
MLnext Creation은 신경망의 생성 및 파라미터화를 가능하게 합니다. 애플리케이션이 구성 파일을 기반으로 작동하므로 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다. 자동 로깅을 통해 모든 처리 단계는 개별적으로 기록되고 표준화된 보고를 생성합니다. 또한 애플리케이션에 이상적인 신경망을 선택하기 위해 여러 모델을 빠르게 비교할 수 있습니다. 보고서를 기반으로 구성 파일을 나중에 조정할 수 있습니다.
스마트한 생산 최적화
이상 탐지, 누출 위치 찾기, 프로세스 최적화 등과 같이 MLnext는 숨겨진 위험을 찾기 위한 간단하고 표적화된 방법을 제공합니다. 정보 문서에서 자세히 알아보기
