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FactoryTalk Analytics Edge ML

Befähigung der OT-Mitarbeiter, maschinelles Lernen in Edge-Umgebungen mit niedriger Latenz zu nutzen
Zwei Arbeiter, von denen einer ein Hemd von Rockwell Automation trägt, arbeiten in einer Fertigungsumgebung an einem Tablet zusammen
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Da Hersteller riesige Mengen an Hochgeschwindigkeits-Industriedaten am Edge generieren, hat die Herausforderung an Bedeutung gewonnen, schnell Erkenntnisse zu gewinnen – unter Verwendung von Low-Footprint-Hardware – und diese mit geringen Latenzzeiten auf die Steuerungssysteme anzuwenden. Gleichzeitig kann es, wenn man sich auf eine zentralisierte Data-Science- oder IT-Analysefunktion verlässt, Tage oder Monate dauern, bevor ein Umschwung im Fertigungsbereich stattfinden kann.

Um dieses Dilemma zu überwinden, müssen OT-Experten in der Lage sein, Datenherausforderungen einfach zu bewältigen und Anwendungen für maschinelles Lernen zur Anwendung von Streaming-Daten aus der Steuerungsanwendung, also der Quelle für schnelle und umfangreiche Industriedaten, unmittelbar einzusetzen. Sie sollten in der Lage sein, die Modellausgaben sowohl auf die Steuerungssystem-Ebene von Rockwell Automation als auch auf andere handelsübliche Hardware anzuwenden. Mit diesen leistungsstarken Funktionen können OT-Fachleute die Produktionsausbeute, die Gesamtanlageneffektivität und andere KPIs verbessern, die für ihre wichtigsten Geschäftsergebnisse wichtig sind.


Maschinelles Lernen ans Edge bringen

FactoryTalk® Analytics™ Edge ML ermöglicht es OT-Fachleuten in der Fertigung, die Leistung von maschinellem Lernen und visuellen Datenpipelines zu nutzen und gleichzeitig ihr solides Fachwissen in der diskreten oder Prozessfertigung vorteilhaft einzusetzen. FactoryTalk Analytics Edge ML bietet eine bedienerfreundliche Anbindung von Datenquellen, Datenpipelines und die Flexibilität, Ihr eigenes Modell direkt an der Edge-Anlage einzubringen. Infolgedessen können OT-Fachleute den Betrieb kontinuierlich verbessern, indem sie Modelle einsetzen, die dabei helfen, Defekte bereits vor der Abpackung zu erkennen und Prozess- oder Produktionsparameter im Fertigungsbereich über ereignisbasiertes Steuerungsfeedback mit geringen Latenzen zu optimieren. All dies wird durch den Einsatz von Low-Footprint-Hardware wie Berechnungsmodule, Gateways und Headless-Industrie-PCs erreicht.

Ecolab wandelt sich zu einem vernetzten Unternehmen
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Anwenderbericht
Ecolab wandelt sich zu einem vernetzten Unternehmen

Der führende Anbieter von Lösungen für Wasser, Hygiene und Infektionsprävention verbessert die Konsistenz und die Konnektivität in 130 Anlagen.

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Produktmerkmale

Steuerung

Closed-Loop-Feedback auf Low-Footprint-Hardware

Jetzt können Sie maschinelle Lernmodelle im Fertigungsbereich auf Low-Footprint-Hardware (z. B. Berechnungsmodule, Informations-Gateways, Headless-Industrie-PCs) ausführen und die Erkenntnisse sofort und in Echtzeit auf Ihre Steuerungsebene übertragen.

Linearer Systemplan-Workflow

Robuste visuelle Modellbildung und Wiederverwendung

OT-Mitarbeiter können komplexe Datenpipelines visuell und kollaborativ erstellen oder vorgefertigte Maschinenlernmodelle von der IT-Abteilung zur Bewertung heranziehen. Diese können wiederverwendet und vor Ort in der Anlage linienübergreifend eingesetzt werden, was zu einer Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Bereitstellung führt.

Netzwerk

Gebrauchsfertige Konnektivität und Datenvorverarbeitung

FactoryTalk Analytics Edge ML bietet integrierte Adapter für die Datenübernahme von Rockwell Automation-Steuerungen, so dass Sie Ihre Betriebsdaten schnell zusammenstellen und für die Analyse organisieren können. Die Daten können am Edge vorverarbeitet werden, um einen effizienten Datenfluss zu schaffen, der nicht nur die Steuerungen entlastet, sondern auch schnelle Entscheidungen nahe am Verbraucher ermöglicht. Schließlich können die am Edge analysierten Daten an persistente Datenspeicher (vor Ort oder in der Cloud), Nachrichtenwarteschlangen oder Datenvisualisierungstools ausgegeben werden.

Chip für digitale Berechnung

Bringen Sie Ihr eigenes Modell mit oder verwenden Sie bereits vorhandene Open-Source ML-Bibliotheken

Bringen Sie Ihre eigenen vorgefertigten maschinellen Lern- oder Analysemodelle ein und greifen Sie auf vorgefertigte Open-Source ML-Bibliotheken zurück, die mit Python oder PMML kompatibel sind, um den Aufbau von Analyseanwendungen zu skalieren und das Innovationstempo zu erhöhen.

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