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Otimização da produção baseada em IA com o MLnext

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

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Inteligência artificial representada de forma abstrata sobre um fundo preto

A inteligência artificial como impulsionador da sua produção

Os dados são os alicerces da digitalização, mas a sua utilização e avaliação tornam-se cada vez mais complexos devido ao crescimento das redes e aos elevados requisitos de segurança. A análise dos sistemas de produção baseada em dados permite um apoio escalável e flexível à gestão e manutenção da produção. Para, p. ex., ser possível detetar atempadamente anomalias na fábrica, as soluções MLnext conseguem avaliar os seus dados e implementar otimizações com rapidez, simplicidade e precisão através de aprendizagem automática.

Ciência de dados

Disciplina que permite obter informações com base em dados através da avaliação e da visualização.

Modelo

Resumo dos conhecimentos e das ações do algoritmo de aprendizagem automática num formato armazenável.

Domain Knowledge

Conhecimentos sobre processos de produção e máquinas.

Inteligência Artificial

Subárea da ciência da computação que toma o comportamento humano como modelo para o processamento de dados.

Aprendizagem automática

Derivação automática de conhecimentos e ações com base em dados registados.

Dados de produção sempre à vista

Produzir de forma mais sustentável graças à avaliação de dados inteligente Recomendações de manuseamento baseadas em IA para conceção de processos de produção inteligentes

Hoje em dia, é possível voltar a encontrar grandes volumes de dados nas máquinas e instalações de uma produção. Representam a base para a implementação de todas as soluções de digitalização. Caso pretenda fazer a avaliação, os dados dão, p. ex., uma imagem dos consumos de diferentes recursos, como o ar (comprimido) e a água. A avaliação dos dados com base na aprendizagem automática oferece inúmeras vantagens em comparação com as análises de dados manuais. Para além de uma avaliação de dados automatizada, os utilizadores podem, aqui, beneficiar da escalabilidade de processos de produção completos. Para além de uma avaliação de dados automatizada e, portanto, muito mais rápida, os utilizadores beneficiam da escalabilidade de máquinas individuais, sistemas e até de processos de produção completos.

Com as soluções inteligentes MLnext, a Phoenix Contact oferece uma forma fácil de criar e utilizar modelos de aprendizagem automática para a produção. Tal significa, p. ex., que as redes neuronais podem ser utilizadas para encontrar automaticamente problemas nos processos de produção e associá-los a recomendações de ação. Através da utilização de soluções baseadas no MLnext na PLCnext Factory da Phoenix Contact, já foram alcançados aumentos de produtividade de 10 % num curto espaço de tempo. Do mesmo modo, podem ser realizados ciclos de implementação mais curtos para novas soluções, resultando num retorno do investimento (Return-of-Investment, ROI) mais rápido.

Vantagens Adaptado para o seu caso e a sua aplicação

O MLnext traz várias vantagens:

Pronto a utilizar – não são necessários conhecimentos prévios, uma vez que as redes neuronais são criadas automaticamente
Simples – a parametrização em vez da programação permite uma adaptação da solução rápida e sem erros
Transparente – a criação e execução de modelos são automaticamente registadas e visualizadas
Ideal – uma comparação de modelos integrada e intuitiva permite identificar rapidamente o melhor modelo

Máxima flexibilidade com MLnext Na nuvem, do controlador até à utilização

Com base nas atividades de consumo anteriores, o modelo aprende quais as medidas de otimização que podem ser usadas. As alterações presentes, como p. ex. a descida da temperatura ambiente numa instalação, são automaticamente consideradas e incluídas na avaliação.

Na prática, não há limites para a implementação das soluções MLnext. Possíveis áreas de aplicação podem ser, por exemplo, a manutenção de prevenção ou a otimização dos processos das instalações de produção.

A produção eletrónica PLCnext Factory da Phoenix Contact realizou, pela primeira vez e de forma abrangente, a utilização de inteligência artificial orientada para máquinas com as soluções MLnext. Desde então, é possível registar com maior facilidade os estados dos componentes no interior da máquina. Com base neste resultado, serão futuramente efetuadas outras análises de dados para a manutenção baseada nas condições (manutenção de prevenção).

Múltiplas possibilidades de utilização da IA com MLnext

MLnext Creation: a caminho do deep learning totalmente automatizado

O MLnext Creation permite criar e parametrizar redes neurais. Como a aplicação se baseia num ficheiro de configuração, não são necessários quaisquer conhecimentos de programação. Graças ao registo automatizado, todas as etapas de processamento são registadas individualmente e geram um relatório padronizado. Para selecionar a rede neural ideal para o caso de aplicação, é possível comparar rapidamente vários modelos entre si. Tendo por base os relatórios, é possível individualizar de seguida o ficheiro de configuração.

MLnext Execution: programação e execução simples de algoritmos

O MLnext Execution é um software independente da plataforma para executar redes neurais. A solução pode ser implementada com flexibilidade. Não importa se ao nível de controlo, de um servidor de TI local ou na nuvem. As soluções desenvolvidas podem ser testadas, melhoradas e comparadas no ambiente preferido. O fluxo de dados necessário é gerado através dos ficheiros de configuração.
Por defeito, a configuração inclui o carregamento dos dados, o pré-processamento, a execução do modelo de aprendizagem automática, o pós-processamento e o armazenamento das novas informações. Os pedidos podem ser repetidos ciclicamente ou definidos, a pedido, de uma interface REST.

Além disso, é possível desenvolver facilmente novas soluções na mesma plataforma sem interromper os processos já integrados. Tanto o utilizador, como o parceiro de serviço ou as especialistas e os especialistas da Phoenix Contact podem efetuar alterações.
A possibilidade de complementar os fluxos de dados durante o tempo de execução oferece aos utilizadores uma maior flexibilidade.

MLnext Framework: análise de dados implementada com facilidade

Os programadores de linguagens de alto nível podem aceder ao MLnext Framework para obter, de forma rápida e simples, uma visão geral sobre os dados. A biblioteca Python contém uma vasta gama de funções para o pré-processamento e a visualização dos dados de produção. Os diferentes modelos também podem ser comparados entre si por meio de funções de avaliação.

A biblioteca de programação está constantemente a ser desenvolvida e, por conseguinte, implementa constantemente as mais recentes abordagens da investigação. Tal significa que, no que respeita a análise de dados de séries temporais da produção, os programadores têm sempre as opções mais atualizadas para implementar as suas ideias.

Descobrir o potencial escondido na fábrica Otimizar agora a produção de forma inteligente

Quer seja a deteção de anomalias, a localização de fugas ou a otimização de processos, com o MLnext é possível encontrar potenciais escondidos de forma simples e eficaz. Saiba mais no nosso Infopaper.

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