Op KI gebaseerde productieoptimalisatie met MLnext Intelligente gegevensanalyse voor hulpbronnen-besparende en efficiënte productieprocessen.

Gegevens vormen het fundament van de digitalisering, maar het gebruik en de analyse ervan worden steeds complexer als gevolg van groeiende netwerken en strengere veiligheidseisen. De correcte omgang met de gegevens is een essentieel onderdeel voor de digitalisering van productie-installaties. In de machines en installaties van een productie zijn tegenwoordig ontelbare hoeveelheden gegevens te vinden. Wanneer het om analyse gaat, geven gegevens bijv. inzicht in het verbruik van verschillende hulpbronnen, zoals (pers-)lucht of water. De analyse van gegevens op basis van Machine Learning biedt tal van voordelen in vergelijking met handmatige gegevensanalyses. Naast geautomatiseerde en dus veel snellere gegevensanalyse profiteren gebruikers van de schaalbaarheid van afzonderlijke machines, complete installaties tot en met volledige productieprocessen.

Phoenix Contact biedt met de slimme oplossingen van MLnext een eenvoudige manier om Machine Learning-modellen voor de productie aan te maken en te gebruiken. Dit betekent bijvoorbeeld dat neurale netwerken kunnen worden gebruikt om automatisch problemen in productieprocessen op te sporen en deze te koppelen aan aanbevelingen voor maatregelen. In de PLCnext Factory van Phoenix Contact zijn in zeer korte tijd al productiviteitsstijgingen van 10% bereikt door het gebruik van op MLnext gebaseerde oplossingen. Ook werden kortere implementatiecycli voor nieuwe oplossingen gerealiseerd, wat resulteert in een snellere return on investment (ROI). Om bijvoorbeeld onregelmatigheden in de fabriek tijdig te herkennen, bieden de oplossingen van MLnext de mogelijkheid om door middel van Machine Learning uw gegevens te analyseren en snel, eenvoudig en nauwkeurig optimalisaties door te voeren.

Het model leert op basis van verbruiksactiviteiten in het verleden welke optimalisatiemaatregelen kunnen worden gebruikt. Actuele veranderingen, zoals de daling van de omgevingstemperatuur bij een installatie, worden automatisch in aanmerking genomen en meegenomen in de analyse. In de praktijk zijn er geen grenzen aan het toepassen van MLnext-oplossingen. Mogelijke toepassingsgebieden zijn bijvoorbeeld preventief onderhoud of procesoptimalisatie van productie-installaties. De elektronicaproductie PLCnext Factory van Phoenix Contact heeft met de MLnext-oplossingen voor het eerst het gebruik van kunstmatige intelligentie dicht bij de machine over de gehele linie gerealiseerd. Als gevolg daarvan kunnen de toestanden van de componenten in de machine nu gemakkelijker worden geregistreerd. Op basis van dit resultaat zullen in de toekomst verdere gegevensanalyses voor toestandsafhankelijk onderhoud (Predictive Maintenance) worden uitgevoerd.

Neem gerust contact met ons op. Wij adviseren u en vinden samen de optimale oplossing.