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FactoryTalk Analytics Edge ML

Permettre aux spécialistes des technologies de la production de tirer parti de l’apprentissage machine dans des environnements à faible temps d’attente
Deux travailleurs, dont l’un est vêtu d’une chemise Rockwell Automation, travaillent ensemble sur une tablette dans un environnement d’atelier
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À mesure que les fabricants génèrent d'énormes volumes de données industrielles à haut débit en périphérie, il devient de plus en plus urgent de développer rapidement une expertise, en utilisant du matériel à faible encombrement, et de l’exécuter dans les systèmes de commande à faible latence. Par ailleurs, en s’appuyant sur une science des données centralisée ou sur une fonction d'analyse informatique, il faudrait des jours, voire des mois, pour qu’une transformation s’opère au sein de l’atelier.

Pour sortir de cette impasse, les professionnels des technologies de la production doivent être en mesure de relever facilement les défis liés aux données et de déployer des applications d'apprentissage automatique pour une diffusion des données en continu directement à partir de l'application de commande, source d’énormes volumes de données industrielles à haut débit. Ils doivent être en mesure d'appliquer les résultats du modèle à la couche du système de commande d'automatisation de Rockwell Automation et à d'autres matériels disponibles sur le marché. Grâce à ces puissantes capacités, les professionnels des technologies de la production peuvent améliorer le rendement de fabrication, le taux de rendement synthétique et d'autres indicateurs de performance clés déterminants pour les résultats opérationnels de leur entreprise.


Rendre l’apprentissage automatique accessible en périphérie

FactoryTalk® Analytics™ Edge ML permet aux professionnels de l’OT en usine de tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique et des pipelines de données visuelles, tout en mettant pleinement à profit leur riche expertise en matière de fabrication discrète ou de production. FactoryTalk Analytics Edge ML offre une facilité d'utilisation en ce qui concerne la connexion de sources de données, des pipelines de données et la flexibilité de connecter votre propre modèle, directement à la plateforme de périphérie en usine. Ainsi, les professionnels de la technologie de l'information peuvent améliorer en permanence les opérations en déployant des modèles qui permettent de détecter les défauts avant l'emballage et d'optimiser les paramètres des procédés ou de production dans l'usine grâce à un signal de retour de l’automate déclenché par des événements à faible latence. Tout cela est rendu possible grâce à l'utilisation de matériel à faible encombrement tel que des modules de calcul, des passerelles et des ordinateurs industriels sans tête.

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Caractéristiques du produit

Contrôleur

Signal de retour en boucle fermée sur du matériel à faible encombrement

Vous pouvez désormais exécuter des modèles d’apprentissage automatique dans l'usine sur du matériel à faible encombrement tel que les modules de calcul, les passerelles d'information, les ordinateurs industriels sans tête et utiliser immédiatement ces données dans votre couche de commande en temps réel.

Flux de travail du plan du système linéaire

Développement et réutilisation d’un modèle visuel puissant

Le personnel en charge des technologies de la production peut développer visuellement des pipelines de données complexes de manière collaborative ou apporter des modèles d'apprentissage automatique préconstruits de technologies de l’information pour évaluation. Ceux-ci peuvent être réutilisés et déployés sur place dans l'usine à travers les lignes, réduisant de fait le temps et les coûts de déploiement.

Réseau

Connectivité et prétraitement des données prêts à l'emploi

FactoryTalk Analytics Edge ML fournit des adaptateurs intégrés pour l'intégration de données générées par les automates de Rockwell Automation, afin que vous puissiez rapidement regrouper et organiser vos données d'usine pour analyse. Les données peuvent être prétraitées en périphérie afin de créer un flux de données efficace, ce qui permet non seulement de réduire la charge de travail dans les automates, mais aussi de prendre des décisions rapides en tenant compte des besoins du consommateur. Les données analysées en périphérie peuvent être transférées vers des supports de stockage permanents de données (sur site ou dans le cloud), des files d'attente de messages ou des outils de visualisation des données.

Puce pour calcul numérique

Possibilité d’utiliser votre propre modèle ou des bibliothèques d’apprentissage automatique open-source préexistantes

Utilisez vos propres modèles d'apprentissage automatique ou d'analyse préconstruits et consultez les bibliothèques d’apprentissage automatique open-source préconstruites compatibles avec Python ou PMML pour développer des applications d’analyse et accélérer le rythme de l'innovation.

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