Oglądane treści są dostosowane dla Polska. Zobacz treści dla Stany Zjednoczone | Wybierz inny kraj

Optymalizacja produkcji oparta na sztucznej inteligencji dzięki MLnext Inteligentna analiza danych dla oszczędności zasobów i efektywnych procesów produkcyjnych

Sztuczna inteligencja jako abstrakcja na czarnym tle

Sztuczna inteligencja jako wsparcie dla produkcji

Dane są podstawą cyfryzacji, ale ich wykorzystanie i analiza stają się coraz bardziej skomplikowane ze względu na rozrastające się sieci i zwiększone wymagania w zakresie bezpieczeństwa. Oparta na danych analiza systemów produkcyjnych umożliwia skalowalne i elastyczne wsparcie zarządzania produkcją i utrzymaniem ruchu. Na przykład, aby w porę wykryć nieprawidłowości w fabryce, rozwiązania MLnext oferują możliwość analizy danych za pomocą uczenia maszynowego oraz szybkiej, łatwej i precyzyjnej optymalizacji.

Sztuczna inteligencja
Data Science
Dyscyplina polegająca na pozyskiwaniu informacji na podstawie danych poprzez ich ocenę i wizualizację.
Model
Podsumowanie wiedzy i działań algorytmu uczenia maszynowego w formacie do przechowywania.
Domain Knowledge
Wiedza na temat procesów produkcyjnych i maszyn.
Sztuczna inteligencja
Poddziedzina informatyki, która traktuje ludzkie zachowanie jako wzorzec przetwarzania danych.
Uczenie maszynowe
Automatyczne pozyskiwanie wiedzy i działań na podstawie zarejestrowanych danych.
Wizualizacja danych produkcyjnych

Dane produkcyjne zawsze pod kontrolą

Bardziej zrównoważona produkcja dzięki inteligentnej analizie danych Zalecenia działań w zakresie inteligentnych procesów produkcyjnych oparte na sztucznej inteligencji

W dzisiejszych czasach dane można znaleźć w niezliczonych maszynach i systemach produkcyjnych. Stanowią one podstawę do wdrażania wszystkich rozwiązań w zakresie cyfryzacji. Jeśli chodzi o ocenę, dane umożliwiają wgląd w zużycie różnych zasobów, np. powietrza i wody. Ocena danych na podstawie uczenia maszynowego ma wiele zalet w porównaniu z ręczną analizą danych. Oprócz zautomatyzowanej oceny danych użytkownicy mogą korzystać ze skalowalności dla całych procesów produkcyjnych. Oprócz zautomatyzowanej, a tym samym znacznie szybszej oceny danych, użytkownicy korzystają ze skalowalności pojedynczych maszyn, kompletnych systemów, a nawet całych procesów produkcyjnych.

Dzięki inteligentnym rozwiązaniom MLnext, Phoenix Contact oferuje łatwy sposób tworzenia i wykorzystywania modeli uczenia maszynowego dla produkcji. Oznacza to na przykład, że sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do automatycznego znajdowania problemów w procesach produkcyjnych i łączenia ich z zalecanymi działaniami. W fabryce PLCnext firmy Phoenix Contact w bardzo krótkim czasie osiągnięto już 10-procentowy wzrost produktywności dzięki zastosowaniu rozwiązań opartych na MLnext. Podobnie można skrócić cykle wdrażania nowych rozwiązań, co skutkuje szybszym zwrotem z inwestycji (ROI).

Mężczyzna z tabletem w ręku i logo MLnext

Korzyści Dostosowanie do konkretnego zastosowania i aplikacji

MLnext przynosi wiele korzyści:

  • Gotowość do użycia – nie wymaga wcześniejszej wiedzy, ponieważ sieci neuronowe są tworzone automatycznie
  • Prostota – parametryzacja zamiast programowania umożliwia bezbłędną i szybką adaptację rozwiązania
  • Przejrzystość – tworzenie i wykonywanie modeli jest automatycznie rejestrowane i wizualizowane
  • Optymalne – zintegrowane, intuicyjne porównanie modeli umożliwia szybką identyfikację najlepszego modelu
Pracownik analizuje dane produkcyjne

Maksymalna elastyczność z MLnext Od sterownika po użycie w chmurze

Model uczy się na podstawie wcześniejszych danych zużycia, jakie można podjąć środki optymalizacji. Bieżące zmiany, takie jak spadek temperatury otoczenia przy linii produkcyjnej, są automatycznie uwzględniane w analizie.

W praktyce nie ma ograniczeń w stosowaniu rozwiązań MLnext. Możliwymi obszarami zastosowań mogą być na przykład konserwacja predykcyjna lub optymalizacja procesów w zakładach produkcyjnych.

W produkcji elektroniki PLCnext Factory firmy Phoenix Contact po raz pierwszy zrealizowano wykorzystanie sztucznej inteligencji blisko maszyny dzięki rozwiązaniom MLnext. Dzięki temu można teraz łatwiej rejestrować stany podzespołów w maszynie. Na podstawie tych wyników w przyszłości zostaną przeprowadzone dalsze analizy danych dotyczące konserwacji opartej na stanie (konserwacja predykcyjna).

Wiele możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji z MLnext

Ikona MLnext Creation
3dbdf1e3b61f914293b72e2f694be0cf
MLnext Framework
Ikona MLnext Creation

MLnext Creation umożliwia tworzenie i parametryzację sieci neuronowych. Ponieważ aplikacja działa w oparciu o plik konfiguracyjny, nie jest wymagana wiedza programistyczna. Dzięki automatycznemu rejestrowaniu wszystkie etapy przetwarzania są indywidualnie rejestrowane i generują znormalizowane raporty. Aby wybrać optymalną sieć neuronową dla danego zastosowania, można również szybko porównać ze sobą kilka modeli. Na podstawie raportów można następnie zindywidualizować plik konfiguracyjny.

3dbdf1e3b61f914293b72e2f694be0cf

MLnext Execution zapewnia niezależne od platformy oprogramowanie do wykonywania sieci neuronowych. Rozwiązanie to można stosować w sposób elastyczny – na poziomie sterowania, na lokalnym serwerze IT lub w chmurze. Opracowane rozwiązania można testować, ulepszać i porównywać w preferowanym środowisku. Niezbędny przepływ danych zapewniają pliki konfiguracyjne.
Domyślnie konfiguracja obejmuje ładowanie danych, przetwarzanie wstępne, uruchomienie modelu uczenia maszynowego, przetwarzanie końcowe i przechowywanie nowych informacji. Zapytania mogą być powtarzane cyklicznie lub ustawiane na żądanie interfejsu REST.

Ponadto na tej samej platformie można łatwo opracowywać nowe rozwiązania bez zakłócania zintegrowanych już procesów. Zmiany mogą być wprowadzane w sposób elastyczny przez użytkownika, partnera serwisowego lub ekspertów z firmy Phoenix Contact.
Możliwość uzupełniania danych w czasie pracy zapewnia użytkownikom wysoki stopień elastyczności.

MLnext Framework

Szybki i łatwy dostęp do danych dla programistów posługujących się językami wysokiego poziomu zapewnia MLnext Framework. Biblioteka Python zawiera wiele funkcji do wstępnego przetwarzania i wizualizacji danych produkcyjnych. Różne modele można również porównywać ze sobą za pomocą funkcji oceny.

Biblioteka programistyczna jest stale rozwijana, a tym samym stale wdraża najnowsze dokonania badawcze. Oznacza to, że programiści zajmujący się analizą danych szeregów czasowych z produkcji zawsze mają do dyspozycji najnowocześniejsze możliwości wdrażania swoich pomysłów.

Odkrywanie ukrytego potencjału w fabryce Inteligentna optymalizacja produkcji

Niezależnie od tego, czy chodzi o wykrywanie nieprawidłowości, lokalizację wycieków czy optymalizację procesów, MLnext pozwoli łatwo i sprawnie znaleźć ukryte potencjały. Dowiedz się więcej z naszej broszury informacyjnej.

Pobierz
Wykorzystaj MLnext w swojej produkcji

Skorzystaj z wersji próbnej, aby poznać MLnext.

Do sklepu PLCnext Store
Logo MLnext