Optimizare a producției bazată pe inteligență artificială cu MLnext Procese de producție eficiente și cu economie de resurse datorită evaluării inteligente a datelor
Datele stau la baza digitalizării, dar devin din ce în ce mai complexe în aplicația și evaluarea lor datorită rețelelor în dezvoltare și cerințelor sporite de siguranță. Gestionarea corectă a datelor reprezintă o parte esențială a digitalizării instalațiilor de producție. De exemplu, pentru a detecta în timp util anomaliile din fabrică, soluțiile MLnext oferă posibilitatea de evaluare a datelor dumneavoastră prin învățare automată, precum și efectuarea de optimizări în mod rapid, simplu și precis.
Datele de producție mereu sub observație
Producție mai sustenabilă datorită evaluării inteligente a datelor Recomandări de acțiune bazate pe inteligență artificială pentru proiectarea proceselor de producție inteligente
În prezent, datele pot fi găsite în numeroase utilajele și instalațiile a unei unități de producție. Acestea reprezintă baza pentru implementarea tuturor soluții de digitalizare. În ceea ce privește evaluarea, datele oferă, de exemplu, o scurtă privire asupra consumului de diverse resurse precum aerul (comprimat) sau apa. Evaluarea datelor bazată pe învățare automatizată oferă o multitudine de avantaje în comparație cu analizele manuale ale datelor. Pe lângă evaluarea automatizată a datelor, utilizatorii pot beneficia în acest moment de scalabilitate pentru întregi procese de producție. În plus față de evaluarea automatizată și, prin urmare, mult mai rapidă a datelor, utilizatorii beneficiază de scalabilitate pentru utilaje individuale, instalații complete și chiar întregi procese de producție.
Cu soluțiile inteligente MLnext, Phoenix Contact oferă o modalitate ușoară de a crea și utiliza modele de învățare automatizată pentru producție. Acest lucru înseamnă că rețelele neuronale, de exemplu, pot fi utilizate pentru a găsi în mod automat probleme în procesele de producție și a le corela cu recomandări de acțiune. În fabrica PLCnext Factory a Phoenix Contact, s-au obținut deja creșteri de productivitate de 10 % într-un timp foarte scurt prin utilizarea soluțiilor bazate pe MLnext. De asemenea, ar putea fi realizate cicluri mai scurte de implementare a noilor soluții, ceea ce ar duce la o rentabilitate mai rapidă a investiției (ROI).
Avantaje Adaptate cazului tău de utilizare și aplicației tale
Cu MLnext beneficiezi de diverse avantaje:
- Gata de utilizare – nu sunt necesare cunoștințe prealabile, deoarece rețelele neuronale sunt create automat
- Simplu – parametrizarea în loc de programare permite o adaptare rapidă și fără erori a soluției
- Transparență – crearea și execuția modelului sunt înregistrate și vizualizate automat
- Optim – o comparație integrată și intuitivă a modelelor permite identificarea rapidă a celui mai bun model
Flexibilitate maximă cu MLnext De la controler până la utilizarea în cloud
Modelul învață ce măsuri de optimizare pot fi utilizate pe baza activităților de consum anterioare. Modificările actuale, cum ar fi scăderea temperaturii mediului ambiant într-o instalație, sunt luate automat în considerare și incluse în evaluare.
În practică, nu există limite pentru utilizarea soluțiilor MLnext. Posibilele domenii de utilizare pot fi, de exemplu, întreținerea predictivă sau optimizarea proceselor din instalațiile de producție.
Producția de electronice PLCnext Factory de la Phoenix Contact a implementat pentru prima dată peste tot utilizarea la nivel de utilaj a inteligenței artificiale cu ajutorul soluțiilor MLnext. În concluzie, de atunci, stările componentelor din interiorul utilajului pot fi înregistrate mai simplu. Pe baza acestui rezultat, în viitor se vor efectua analize suplimentare ale datelor pentru întreținerea bazată pe starea tehnică (întreținere predictivă).
MLnext Framework Analiză a datelor implementată simplu
MLnext Framework este adecvat pentru programatorii de limbaje de nivel înalt pentru o prezentare generală rapidă și simplă a datelor. Utilizatorii beneficiază și de o selectare rapidă a datelor relevante. În conformitate cu normele de securitate a datelor în vigoare în prezent, MLnext Framework oferă o bază Open Source care poate fi rulată pe PLCnext Technology sau alte platforme independente de hardware.
Biblioteca de programare implementează constant o varietate de (noi) abordări din cercetare, care sunt utilizate în PLCnext Factory și au dus deja la o creștere a productivității cu 10 %. De asemenea, ar putea fi realizate cicluri de implementare mai scurte. Toate informațiile sunt incluse în elaborarea viitoare a soluțiilor privind MLnext.
MLnext Execution Învățare și execuție simplă a algoritmilor
MLnext Execution oferă un software independent de platformă pentru execuția rețelelor neuronale. Soluția poate fi utilizată în mod flexibil – indiferent dacă este utilizată la nivelul de control, pe un server IT local sau în cloud. Soluțiile dezvoltate pot fi testate, îmbunătățite și comparate în mediu. Fluxul de date necesar este creat aici de fișierele de configurare. Pentru a efectua apoi prelucrarea în prealabil, prognoza, prelucrarea ulterioară și stocarea seturilor de date, se definește în acest scop originea datelor. Interfața web intuitivă monitorizează comportamentul Runtime și oferă informații asupra funcționalității și timpilor de execuție.
În plus, pot fi dezvoltate cu ușurință soluții noi pe aceeași platformă fără a întrerupe procesele deja integrate. Modificările pot fi făcute în mod flexibil de către utilizator, partenerul de service sau experții de la Phoenix Contact.
Posibilitatea de completare a fluxurilor de date pe durata Runtime oferă utilizatorilor un nivel ridicat de flexibilitate.
MLnext Creation Pe drumul către o învățare profundă complet automatizată
MLnext Creation permite crearea și parametrizarea rețelelor neuronale. Întrucât aplicația funcționează pe baza unui fișier de configurare, nu sunt necesare cunoștințe de programare. Datorită înregistrării automate, toate etapele de prelucrare sunt înregistrate individual și se generează o raportare standardizată. Pentru a alege rețeaua neuronală optimă pentru aplicație, mai multe modele pot fi comparate rapid între ele. Fișierul de configurare poate fi apoi adaptat pe baza rapoartelor.
Producție optimizată inteligent
Fie că este vorba despre detectarea anomaliilor, localizarea scurgerilor sau optimizarea proceselor, MLnext facilitează găsirea potențialului ascuns într-un mod bine direcționat. Descoperă informații suplimentare în documentul informativ.
