製造メーカが設置面積の小さいハードウェアを使用し高速の産業データをエッジで大量生成するにつれ、洞察を迅速に発見し、その洞察を短い応答時間で制御システムに適用する、その課題の重要性が高まっています。同時に、集中管理されたデータサイエンス、またはIT分析機能に依存すると、プラントフロアでの改善が見られるまでには数日、または数ヵ月を要します。
この行き詰まりを打破するには、OT専門家には、データの課題に容易に対処し、高速で膨大な産業データのソースである制御アプリケーションから、直接データストリーミングを適用する機械学習アプリケーションを実装する能力が必要です。ロックウェル・オートメーションの制御システムレイヤと他の既成ハードウェアの両方にモデル出力を適用できなければなりません。これらの強力な機能で、OT専門家は生産量の向上、総合設備効率の改善、主要ビジネス成果にとって重要な他のKPIを改善することができます。
FactoryTalk® Analytics™ Edge MLは、ディスクリートまたはプロセス製造の深い知識を活用するよう完全に適用しながら、視覚データパイプラインと機械学習の力を活用して、プラントフロアのOT専門家を支援します。FactoryTalk Analytics Edge MLには、データソースの接続、データパイプラン、独自のモデルを産業エッジで使用できる柔軟性といった使いやすさがあります。結果、OT専門家は、低遅延のイベントベースのコントローラによるフィードバックを介し、ファクトリフロアでパッケージ前に異常を検出し、プロセスまたは生産パラメータを最適化するモデルを展開することで、運用を継続的に改善できます。これはすべて、演算モジュール、ゲートウェイ、産業用ヘッドレスPCといった低設置面積のハードウェアを使用することで実現可能です。
プラントフロアで、演算モジュール、情報ゲートウェイ、産業用ヘッドレスPCなど低設置面積のハードウェアで機械学習を実行できるようになったら、すぐに制御レイヤにリアルタイムの洞察を適用できます。
OT担当者は複雑なデータパイプラインを共同で視覚的に構築、またはスコアリングのためITから事前構築済み機械学習モデルを取り入れることができます。これらは再利用して、プラントのライン全体にオンプレミスで展開でき、展開にかかる時間とコストを削減します。
FactoryTalk Analytics Edge MLはロックウェル・オートメーションコントローラからのデータ取り込み用組み込みアダプタを提供しているため、分析に使用するプラントフロアのデータを迅速に集めて整理できます。データはエッジで事前処理され、効率的なデータフローを作成するため、コントローラの負荷を低減するほか、コンシューマの近くで迅速な意思決定が行えます。最後に、エッジで分析されたデータは永続的データストレージ（オンプレミスまたはクラウド）、メッセージキュー、またはデータ視覚化ツールに出力されます。
独自の事前構築機械学習または分析モデルを使用し、PythonまたはPMMLと互換性のある事前構築済みのオープンソースMLライブラリを呼び出し、分析アプリケーションの構築をスケーリングし、イノベーションの速度を高めます。
