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Viele der vorhandenen Analysetechnologien erfordern tiefgreifende Kenntnisse sowohl in der Datenwissenschaft als auch in industriellen Prozessen, was viele OT-Fachleute davon abhält, die Vorteile grundlegender Analysen im Fertigungsbereich zu nutzen. Wie wäre es aber, wenn Sie die Leistung des maschinellen Lernens nutzen könnten, um Anomalien vorherzusagen oder Betriebsvariablen in Ihren Produktionsprozessen abzuschätzen? Und wenn Sie dies ohne die Hilfe eines Datenwissenschaftlers tun könnten?

Unser FactoryTalk® Analytics™ LogixAI® Modul verändert das System, indem es Analysen innerhalb der Steuerungsanwendung durchführt, um Prozessverbesserungen zu erreichen. Dieses Zusatzmodul für ControlLogix®-Steuerungen wird direkt in ein Steuerungs-Chassis eingebaut und streamt Steuerungsdaten über die Rückwandplatine, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Es kann einen Produktionsbetrieb kontinuierlich überwachen und Anomalien anhand des daraus gewonnenen Verständnisses erkennen. Dadurch können Bediener und Techniker maschinelle Lernkonzepte einfach anwenden, um Problemen mit der Produktqualität zuvorzukommen und die Prozessintegrität zu schützen – all dies, ohne maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln, zu überprüfen oder zu pflegen.


Leistungsstarke Modellierungs-Engine

FactoryTalk Analytics LogixAI verfügt über eine Modellierungs-Engine, die auf die Anwendungsfälle der Anomalieerkennung und des Soft-Sensing ausgerichtet ist. Bei der Anomalieerkennung ermöglichen die Vorhersagen einem Kunden, bereits vor der Abweichung von einem Sollwert einzugreifen. Im Bereich Soft-Sensing ermöglichen die Vorhersagen dem Kunden, Betriebswerte vorherzusagen, statt sie abzulesen, oder anderenfalls einen Sensor oder ein Gerät einzusetzen. In beiden Fällen können Kunden davon profitieren, die Qualität zu verbessern, die Anlagenauslastung zu erhöhen und spezifische Erkenntnisse zu gewinnen, die sie auf ihrem Weg zur Optimierung der Betriebsprozesse unterstützen.

FactoryTalk Analytics LogixAI: Maschinelles Lernen und Logix
Für die Software angezeigte FactoryTalk Analytics LogixAI-Symbole
Video
FactoryTalk Analytics LogixAI: Maschinelles Lernen und Logix

Was wäre, wenn Sie Anomalien vorhersagen könnten, um Ausfallzeiten und Verlusten vorzubeugen?

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Anwendungsfälle für die Prozessoptimierung

Digitales Engineering

Anomalieerkennung

Erfahren Sie, was normal ist, und finden Sie Abweichungen

In zahlreichen Fertigungsindustrien werden Klingen für Schneidevorgänge verwendet, deren Abstumpfung mit bestimmten Antriebsparametern zusammenhängen kann. Beispielsweise kann das Antriebsdrehmoment als Regelgröße betrachtet werden und mit einer Stellgröße wie der Fördergeschwindigkeit verknüpft werden. Es könnte ein Modell erstellt werden, um die Beschaffenheit des Prozesses zu erlernen, der sich auf das Antriebsdrehmoment auswirkt, was dazu führt, dass eine Anomalie zu dem Zeitpunkt erkannt wird, zu dem die Klinge voraussichtlich stumpf wird. Die vorausschauende Warnung kann verwendet werden, um Ausfallzeiten für den Austausch der Klinge zu planen.

Vorausschauende Instandhaltung

Soft-Sensoren

Ableiten von Werten aus unvollständigen Daten

Die Qualitätsparameter, wie zum Beispiel die Endfeuchtigkeit in verpackten Produkten, können mit einer längeren Haltbarkeit und einer höheren Kundenzufriedenheit in Verbindung stehen. Um die Istwerte an einem fertigen Produkt zu prüfen, sind die Hersteller gezwungen, manuelle Messungen vorzunehmen, die verkaufsfähige Produkte zerstören. Stattdessen ermöglicht die Integration der maschinellen Lernintelligenz des FactoryTalk Analytics LogixAI Add-On-Moduls in das Steuerungsgehäuse die Analyse von Variablen aus Anlagen wie Sprühgeräten, Trocknern und Brennern, um eine Messung virtuell vorherzusagen. Die Mitarbeiter können dann durch die Einstellung von Alarmen auf einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) oder einem Dashboard über Probleme informiert werden.


Anwendungsfälle für die Industrie

Schwarze Umrisse eines Autos

Automobil- & Reifenindustrie

Produktivität und Konsistenz steigern

Für die Reifenbranche ist die Reifenbaumaschine ein zentraler Teil der Ausrüstung im Herstellungsprozess und erfordert beim Spleißen der Reifen die strenge Einhaltung der Toleranzniveaus. Die Anpassungen beim Reifenspleißen werden üblicherweise manuell vorgenommen, um Vorkommnisse außerhalb des Toleranzbereichs zu vermeiden. Mit der ML-Funktionalität von FactoryTalk® Analytics™ LogixAI® — verbunden mit FactoryTalk Edge Gateway und ControlLogix®-Lösungen — lassen sich über einen innovativen Lernansatz mit einem geschlossenen Regelkreis konsistent Anpassungen vornehmen, um die bestmöglichen Spleißungen zu erreichen. Dies kann mehr Reifen pro Tag und Maschine ohne zusätzliche Betriebs-/Arbeitskosten produzieren, was zu einer höheren Rentabilität führt.


Wie groß ist Ihr Appetit auf Lernen?

Ob groß, klein oder dazwischen, hier finden Sie eine Fülle von Ressourcen, die Ihnen helfen, Ihren Erfolg zu maximieren.

LogixAI-Modul Publikationen

Die Literaturbibliothek bietet eine große Auswahl an verschiedenen Artikeln, die FactoryTalk Analytics LogixAI und unsere verschiedenen Softwareangebote unterstützen.

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LogixAI Module Videos

Die einfachste Lösung, um neue Informationen zu verarbeiten, ist oft das Anschauen eines Videos. Erlauben Sie uns, Ihnen zu helfen – schauen Sie sich diese FactoryTalk Analytics LogixAI Videos an. Heben Sie Ihre Kenntnisse auf die nächste Stufe.

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