Optymalizacja produkcji oparta na sztucznej inteligencji dzięki MLnext Oszczędność zasobów i wydajne procesy produkcyjne dzięki inteligentnej ocenie danych
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. Prawidłowa obsługa danych jest niezbędnym elementem cyfryzacji zakładów produkcyjnych. 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.
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).
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
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).
MLnext Framework Łatwe analizowanie danych
Szybki i łatwy dostęp do danych dla programistów posługujących się językami wysokiego poziomu zapewnia MLnext Framework. Dzięki temu użytkownicy mają możliwość szybkiego wyboru odpowiednich danych. Zgodnie z obowiązującymi standardami bezpieczeństwa danych MLnext Framework oferuje podstawę open source, która może być wykonywana na PLCnext Technology lub innych niezależnych platformach.
W bibliotece programistycznej stale wdrażane są różne (nowe) podejścia badawcze, które są wykorzystywane w PLCnext Factory i już doprowadziły do wzrostu wydajności o 10%. Można również skrócić cykle wdrażania. Wszystkie wnioski zostaną wykorzystane w przyszłym projektowaniu rozwiązań związanych z MLnext.
MLnext Execution Proste uczenie i wykonywanie algorytmów
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 mogą być testowane, ulepszane i porównywane w środowisku. Niezbędny przepływ danych zapewniają pliki konfiguracyjne. Aby następnie przeprowadzić przetwarzanie wstępne, przewidywanie, przetwarzanie końcowe oraz przechowywanie zbiorów danych, należy w tym celu określić pochodzenie danych. Intuicyjny interfejs sieciowy monitoruje przebieg pracy i dostarcza informacji na temat funkcjonalności i czasu wykonania.
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 Creation Na drodze do w pełni zautomatyzowanego uczenia głębokiego
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 dostosować plik konfiguracyjny.
Inteligentna optymalizacja produkcji
Niezależnie od tego, czy chodzi o wykrywanie nieprawidłowości, lokalizację wycieków czy optymalizację procesów, MLnext pozwoli łatwo i sprawnie znaleźć ukryte potencjały. Więcej informacji znajdziesz w broszurze.
