AI-basert optimalisering av produksjonen med MLnext Effektive produksjonsprosesser med gjennomtenkt håndtering av ressurser ved hjelp av intelligent dataanalyse

Data er selve fundamentet for digitalisering, som følge av voksende nettverk og strengere sikkerhetskrav blir de likevel stadig mer komplekse å benytte og evaluere. Korrekt håndtering av dataene utgjør en essensiell bestanddel for digitalisering av produksjonsanlegg. I dag finner man uendelig høye antall data i maskiner og anlegg i produksjoner. Når det gjelder evaluering, gir data f.eks. et innblikk i forbruk av forskjellige ressurser, som (trykk)luft og vann. Evaluering av dataene med utgangspunkt i Machine-Learning gir mange fordeler sammenlignet med manuelle dataanalyser. I tillegg til automatisert og dermed mye raskere analyse av data får brukerne her fordeler i form av skalerbarhet for enkelte maskiner, komplette anlegg og helt til fullstendige produksjonsprosesser.

Med de smarte løsningene til MLnext tilbyr Phoenix Contact en enkel mulighet for utforming og bruk av Machine-Learning-modeller for produksjonen. Dermed kan for eksempel nevronale nettverk brukes for å finne problemer i produksjonsprosesser automatisk og koble dem opp mot anbefalinger om tiltak. I PLCnext Factory fra Phoenix Contact har man ved å bruke MLnext-baserte løsninger allerede på meget kort tid oppnådd en produktivitetsøkning på 10 %. Kortere implementeringssykluser for nye løsninger er også oppnådd, noe som gir en raskere Return on Investment (ROI). For å gjenkjenne blant annet anomalier i fabrikken tidsnok gir løsningene med MLnext muligheten til å evaluere dataene dine via Machine-Learning og foreta optimaliseringer raskt, enkelt og helt nøyaktig.

Med utgangspunkt i tidligere forbruksaktivitet lærer modellen hvilke optimaliseringstiltak som kan benyttes. Foreliggende endringer som f.eks. synkende omgivelsestemperatur i et anlegg, hensyntas automatisk, og flyter inn i evalueringen. I praksis er det ingen grenser for hvordan MLnext-løsningene kan benyttes. Potensielle bruksområder er for eksempel forutseende vedlikehold og optimalisering av prosesser i produksjonsanlegg. Med MLnext-løsningene har elektronikkproduksjonen PLCnext Factory fra Phoenix Contact for første gang implementert maskinnær bruk av kunstig intelligens, områdedekkende. Som resultat er komponentenes tilstand enklere å registrere innenfor maskinen. Med utgangspunkt i dette resultatet blir det fremover foretatt ytterligere dataanalyser for fremtidsrettet vedlikehold (Predictive Maintenance).

Du er velkommen til å ta kontakt med oss. Vi hjelper deg, og sammen finner vi den beste løsningen.