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Otimização da produção baseada em IA com MLnext

Otimização da produção baseada em IA com MLnext Avaliação de dados inteligente para processos de produção eficientes e com economia de recursos

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Inteligência artificial representada de forma abstrata em um fundo preto

A inteligência artificial como um impulsionador de sua produção

Os dados são a base da digitalização, mas estão se tornando mais complexos de utilizar e avaliar devido ao crescimento das redes e ao aumento dos requisitos de segurança. A análise orientada por dados dos sistemas de produção permite um suporte escalável e flexível para o gerenciamento e a manutenção da produção. Para, p. ex., detectar atempadamente anomalias na fábrica, as soluções de MLnext oferecem a possibilidade de avaliar seus dados através de aprendizado de máquina, bem como de realizar otimizações de forma rápida, fácil e precisa.

Ciência de dados

Disciplina para obter informações com base em dados por meio de avaliação e visualização.

Modelo

Resumo do conhecimento e das ações do algoritmo de aprendizado de máquina em um formato armazenável.

Conhecimento de domínio

Conhecimento sobre processos de produção e máquinas.

Inteligência Artificial

Subcampo da ciência da computação que usa o comportamento humano como modelo para o processamento de dados.

Aprendizado de máquina

Derivar automaticamente conhecimentos e ações com base em dados registrados.

Dados de produção sempre sob controle

Produção mais sustentável graças à avaliação de dados inteligente Recomendações de ação baseadas em IA para criar processos de produção inteligentes

Hoje em dia, encontramos uma quantidade infinita de dados nas máquinas e instalações de uma produção. Eles fornecem a base para a implementação de todas as soluções de digitalização. Quando se trata da avaliação, os dados permitem ter uma ideia, p. ex., dos consumos de diferentes recursos como ar (comprimido) ou água. A avaliação dos dados com base em aprendizado de máquina oferece inúmeras vantagens em comparação com as análises de dados manuais. Além de uma avaliação de dados automatizada, aqui os usuários podem se beneficiar da escalabilidade para processos de produção completos. Além da avaliação de dados automatizada e, portanto, muito mais rápida, os usuários se beneficiam da escalabilidade de máquinas individuais, sistemas completos e até mesmo processos de produção inteiros.

Com as soluções inteligentes da MLnext, a Phoenix Contact oferece uma maneira fácil de criar e usar modelos de aprendizado de máquina para produção. Isso significa, por exemplo, que as redes neurais podem ser usadas para encontrar automaticamente problemas nos processos de produção e vinculá-los a recomendações de ação. Na PLCnext Factory da Phoenix Contact, já foram alcançados aumentos de produtividade de 10% em um período muito curto de tempo com o uso de soluções baseadas no MLnext. Da mesma forma, é possível obter ciclos de implementação mais curtos para novas soluções, o que resulta em um retorno sobre o investimento (ROI) mais rápido.

Homem com tablet na mão e logotipo de MLnext

Suas vantagens Adaptado para seu caso de aplicação e sua aplicação

Com a MLnext você se beneficia de várias vantagens:

Pronto para usar - não é necessário conhecimento prévio, pois as redes neurais são criadas automaticamente
Simples - a parametrização em vez da programação permite uma adaptação rápida e sem erros da solução
Transparente - a criação e a execução do modelo são automaticamente registradas e visualizadas
Ótimo - uma comparação de modelos integrada e intuitiva permite a rápida identificação do melhor modelo

Flexibilidade máxima com MLnext Desde o controlador até à utilização na nuvem

Com base nas atividades de consumo anteriores, o modelo aprende as medidas de otimização que devem ser utilizadas. Aqui, as mudanças atuais como, p. ex., a descida da temperatura ambiente em uma instalação, são automaticamente consideradas e incluídas na avaliação.

Na prática, não há limites para a aplicação das soluções MLnext. As possíveis áreas de aplicação poderiam ser, por exemplo, a manutenção preditiva ou a otimização de processos de instalações de produção.

Com as soluções MLnext, a produção eletrônica PLCnext Factory da Phoenix Contact realizou, pela primeira vez, a aplicação de inteligência artificial de forma abrangente e orientada para a máquina. Como resultado, desde então é possível registrar com facilidade os estados dos componentes dentro da máquina. Com base nesse resultado, outras análises de dados para manutenção baseada em condições (manutenção preditiva) serão realizadas no futuro.

Várias possibilidades para o uso de IA com o MLnext

MLnext Creation: no caminho para um Deep Learning totalmente automatizado

MLnext Creation permite a criação e parametrização das redes neurais. Como a aplicação funciona com base em um arquivo de configuração, não são necessários conhecimentos de programação. Através do registro automático em log, todas as etapas de processamento são registradas individualmente e geram uma emissão de relatórios padronizada. Para a seleção da rede neural ideal para o caso de aplicação, é possível comparar vários modelos de forma rápida entre si. Com base nos relatórios, o arquivo de configuração pode ser depois adaptado individualmente.

MLnext Execution: programação e execução simples de algoritmos

Com MLnext Execution é fornecido um software independente de plataforma para a execução de redes neurais. A solução pode ser utilizada de forma flexível – quer seja no nível de controle, em um servidor de TI local ou na nuvem. As soluções desenvolvidas podem ser testadas, melhoradas e comparadas no ambiente preferido. Aqui, o fluxo de dados necessário é criado pelos arquivos de configuração.
Por padrão, a configuração inclui o carregamento dos dados, o pré-processamento, a execução do modelo de aprendizado de máquina, o pós-processamento e o armazenamento das novas informações. As solicitações podem ser repetidas ciclicamente ou definidas sob demanda de uma interface REST.

Além disso, novas soluções podem ser desenvolvidas com facilidade na mesma plataforma, sem interromper os processos já integrados. As mudanças podem ser feitas de forma flexível pelo usuário, parceiros de assistência técnica ou pelos especialistas da Phoenix Contact.
A possibilidade de complementar fluxos de dados durante o tempo de execução oferece aos usuários um alto grau de flexibilidade.

MLnext Framework: implementação simples da análise de dados

Os programadores de linguagem de alto nível podem acessar o MLnext Framework para obter uma visão geral rápida e fácil dos dados. A biblioteca Python contém uma ampla gama de funções para o pré-processamento e a visualização de dados de produção. Modelos diferentes também podem ser comparados entre si com a ajuda de funções de avaliação.

A biblioteca de programação está sendo constantemente desenvolvida e, portanto, implementa constantemente as abordagens mais recentes da pesquisa. Isso significa que os desenvolvedores de análise de dados de séries temporais da produção sempre têm as opções mais atualizadas para implementar suas ideias.

Descobrindo o potencial oculto na fábrica Otimize a produção agora de forma inteligente

Seja a detecção de anomalias, a localização de vazamentos ou a otimização de processos, MLnext permite revelar potenciais ocultos de forma fácil e útil. Saiba mais em nosso Infopaper.

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