Головна сторінка
Галузі промисловості та сфери застосування
Огляд усіх сфер застосування
Оптимізація на основі штучного інтелекту за допомогою MLnext

Оптимізація на основі штучного інтелекту за допомогою MLnext Інтелектуальний аналіз даних для ефективних виробничих процесів і заощадження ресурсів

Зв’яжіться з нами зараз

Штучний інтелект абстрактно зображений на чорному тлі

Штучний інтелект як прискорювач вашого виробництва

Дані лежать в основі оцифрування, однак через постійне зростання мереж та підвищення вимог до безпеки процеси їхнього використання та аналізу стають дедалі складнішими. Аналіз виробничих систем на основі даних забезпечує масштабовану та гнучку підтримку керування виробництвом і профілактичного обслуговування. Для своєчасного виявлення, наприклад, порушень на виробництві рішення MLnext забезпечують можливість аналізу даних, а також швидкої, простої та точної оптимізації за допомогою машинного навчання.

Data Science

Дисципліна для отримання інформації на основі даних шляхом оцінювання та візуалізації.

Модель

Зведення знань і дій алгоритму машинного навчання у форматі, що зберігається.

Domain Knowledge

Знання про виробничі процеси та машини.

Artificial Intelligence

Підгалузь комп'ютерних наук, яка використовує людську поведінку як шаблон для обробки даних.

Машинне навчання

Автоматичне виведення знань та дій на основі записаних даних.

Виробничі дані як на долоні в будь-який час

Раціональне виробництво завдяки інтелектуальному аналізу даних Рекомендації щодо організації інтелектуальних виробничих процесів на основі штучного інтелекту

Сьогодні виробничі машини та установки містять величезну кількість даних. Вони утворюють основу для реалізації усіх рішень з оцифрування. Якщо йдеться про оцінювання, дані відображають, наприклад, споживання різних ресурсів, як-от (стиснуте) повітря чи вода. Оцінювання даних на основі машинного навчання відкриває численні переваги, як порівняти з ручним аналізом даних. Окрім автоматизованого аналізу даних, користувачу доступна можливість масштабування усіх виробничих процесів. На додаток до автоматизованого, а отже, набагато швидшого оцінювання даних, користувачі отримують вигоду від масштабованості окремих машин, комплексних систем і навіть цілих виробничих процесів.

Завдяки інтелектуальним рішенням MLnext Phoenix Contact пропонує простий спосіб створення та використання моделей машинного навчання у виробництві. Це означає, наприклад, що нейронні мережі можна використовувати для автоматичного виявлення проблем у виробничих процесах і надання рекомендацій щодо дій. На заводі Phoenix Contact PLCnext Factory за дуже короткий час завдяки використанню рішень на базі MLnext вдалося досягти підвищення продуктивності на 10 %. Крім того, було скорочено цикл впровадження нових рішень, що призвело до швидшого повернення інвестицій (ROI).

Чоловік з планшетом у руці і логотип MLnext

Переваги Адаптовано до потреб вашої системи та сфери застосування

MLnext відкриває різноманітні переваги:

Готовність до використання — не вимагає попередніх знань, оскільки нейронні мережі створюються автоматично
Простота — налаштування параметрів замість програмування забезпечує безпомилкову та швидку адаптацію рішення
Прозорість — автоматичне протоколювання та візуалізація створення і виконання моделі
Оптимальність — інтегроване, інтуїтивно зрозуміле порівняння моделей дозволяє швидко визначити найкращу модель

Максимальна гнучкість завдяки MLnext Від керування до використання у хмарі

З огляду на попередні характеристики споживання модель визначає, яких заходів з оптимізації можна вжити. При цьому поточні зміни, як-от зниження температури навколишнього середовища на установці, автоматично враховуються та використовуються під час аналізу.

На практиці застосування рішень MLnext не має жодних обмежень. Можливими сферами застосування можуть бути, наприклад, прогнозоване технічне обслуговування або оптимізація процесів на виробничих підприємствах.

Завдяки рішенням MLnext на об’єкті з виробництва електроніки PLCnext Factory компанії Phoenix Contact вперше було повністю автоматизовано машинно-орієнтоване використання штучного інтелекту. Це спрощує процес реєстрації станів компонентів всередині машини. На основі цього результату в майбутньому проводять подальший аналіз даних для технічного обслуговування на основі стану (прогнозоване технічне обслуговування).

Різноманітні можливості використання ШІ з MLnext

MLnext Creation: на шляху до повністю автоматизованого глибокого навчання

MLnext Creation дозволяє створювати нейронні мережі та налаштовувати їхні параметри. Оскільки застосунок працює на базі файлу конфігурації, жодні знання у сфері програмування не потрібні. Завдяки автоматизованому протоколюванню на усіх етапах обробки, кожен з яких реєструється окремо, відбувається формування стандартизованих звітів. Для вибору оптимальної нейронної мережі для певного застосування можна швидко порівняти між собою декілька моделей. На основі звітів потім можна скоригувати індивідуальний файл конфігурації.

MLnext Execution: простота вивчення та виконання алгоритмів

MLnext Execution — це незалежне від платформи програмне забезпечення для реалізації нейронних мереж. Рішення передбачає можливість гнучкого застосування — на рівні керування, локальному IT-сервері або у хмарі. Розроблені рішення можна тестувати, вдосконалювати та порівнювати у потрібному середовищі. Необхідний потік даних тут створюється за допомогою файлів конфігурації.
За замовчуванням конфігурація включає завантаження даних, попередню обробку, запуск моделі машинного навчання, подальшу обробку та зберігання нової інформації. Запити можуть повторюватися циклічно або встановлюватися за запитом REST-інтерфейсу.

Крім того, на тій самій платформі можна легко розробляти нові рішення без переривання вже інтегрованих процесів. Користувач, сервісний партнер або спеціалісти Phoenix Contact мають можливість гнучкого внесення змін.
Можливість доповнення потоків даних під час періоду виконання гарантує користувачам значну гнучкість.

MLnext Framework: простота аналізу даних

Програмісти мовами вищого рівня можуть використовувати MLnext Framework для швидкого та простого огляду даних. Бібліотека Python містить широкий спектр функцій для попередньої обробки та візуалізації виробничих даних. Різні моделі також можна порівнювати між собою за допомогою функцій оцінювання.

Бібліотека програмування постійно вдосконалюється і, таким чином, постійно впроваджує новітні підходи з наукових досліджень. Це означає, що розробники для аналізу даних часових рядів з виробництва завжди мають найсучасніші можливості для реалізації своїх ідей.

Виявлення прихованого потенціалу на заводі Оптимізуйте виробництво з розумом вже зараз

За допомогою MLnext можна легко й цілеспрямовано знаходити приховані потенціали — чи то шляхом виявлення аномалій, чи то локалізації витоків, чи оптимізації процесів. Дізнайтеся більше з нашої інформаційної брошури.

Завантажити інформаційну брошуру

Завантажити

Використання MLnext у виробництві

Скористайтеся пробною версією для ознайомлення з MLnext.

До PLCnext Store