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FactoryTalk Analytics Edge ML

Capacite o pessoal de TO para aproveitar o aprendizado de máquina em ambientes de borda de baixa latência
Dois trabalhadores próximos de um funcionário vestindo uma camiseta da Rockwell Automation. Eles trabalham juntamente em um tablet, dentro de um ambiente de chão de fábrica
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À medida que os fabricantes geram grandes volumes de dados industriais de alta velocidade na borda, o desafio de descobrir percepções rapidamente, usando hardware de baixa dimensão, e aplicá-las aos sistemas de controle com tempos de resposta de baixa latência ganhou grande importância. Ao mesmo tempo, confiar em uma ciência de dados centralizada ou em uma função de análise de TI pode levar dias ou meses antes que haja uma rotatividade no chão de fábrica.

Para acabar com esse impasse, os profissionais de TO precisam ter a capacidade de navegar facilmente pelos desafios de dados e implantar aplicativos de aprendizado de máquina para aplicar dados de streaming diretamente da aplicação de controle, a fonte de dados industriais volumosos e de alta velocidade. Eles devem ser capazes de aplicar as saídas do modelo à camada do sistema de controle da Rockwell Automation e a outro hardware disponível no mercado. Com essas funcionalidades avançadas, os profissionais de TO podem aumentar a rentabilidade da manufatura, melhorar a eficiência geral do equipamento e outros principais indicadores de desempenho para os seus resultados empresariais mais importantes.


Como trazer o aprendizado de máquina para a borda

O FactoryTalk® Analytics™ Edge ML capacita o profissional de TO no chão de fábrica a aproveitar o poder do aprendizado de máquina e dos pipelines de dados visuais, enquanto aplica seus profundos conhecimentos em manufatura discreta ou de processos em seu benefício. O FactoryTalk Analytics Edge ML oferece facilidade de uso ao conectar fontes e pipelines de dados e a flexibilidade de trazer seu próprio modelo, diretamente na borda industrial. Como resultado, os profissionais de TO podem melhorar as operações continuamente implantando modelos que ajudam a detectar defeitos antes do empacotamento e otimizar o processo ou os parâmetros de produção no chão de fábrica por meio da realimentação do controlador baseada em eventos de latências baixas. Tudo isso é obtido com o uso de hardware de baixa dimensão, como módulos de computação, conversores de protocolos e PCs industriais sem periféricos.

Ecolab se transforma em uma Connected Enterprise
Homem com roupas médicas lavando as mãos
Estudo de caso
Ecolab se transforma em uma Connected Enterprise

Empresa líder em soluções de prevenção de infecções e higiene da água está aprimorando a consistência e a conectividade em 130 fábricas.

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Recursos do produto

Controlador

Realimentação de malha fechada em hardware de baixa dimensão

Agora você pode executar modelos de aprendizado de máquina no chão de fábrica em hardwares de baixa dimensão, como módulos de computação, conversores de protocolos de informações e PCs industriais sem periféricos, e aplicar imediatamente as percepções à sua camada de controle em tempo real.

Fluxo de trabalho de plano de sistema linear

Criação e reuso de um modelo visual robusto

O pessoal de TO pode criar visualmente pipelines de dados complexos de maneira colaborativa ou trazer modelos de aprendizado de máquina pré-criados da TI para classificação. Eles podem ser reutilizados e implantados na fábrica em todas as linhas, levando à redução do tempo e custo de implantação.

Rede

Conectividade pronta para usar e pré-processamento de dados

O FactoryTalk Analytics Edge ML oferece adaptadores integrados para ingestão de dados de controladores da Rockwell Automation, de modo que você possa reunir e organizar seus dados do chão de fábrica com rapidez para análise. Os dados podem ser pré-processados na borda para criar um fluxo de dados eficiente, o que não apenas reduz a carga nos controladores, mas também permite uma tomada de decisões rápida e próxima do consumidor. Por fim, os dados analisados na borda podem ser enviados para armazenamentos de dados persistentes (no local ou na nuvem), filas de mensagens ou ferramentas de visualização de dados.

Chip digital de computação

Traga seu próprio modelo ou use bibliotecas pré-existentes de ML de software livre

Traga seus próprios modelos pré-criados de aprendizado de máquina ou analíticos e recorra a bibliotecas pré-criadas de ML de software livre compatíveis com Python ou PMML para dimensionar a criação de aplicativos analíticos e aumentar o ritmo da inovação.

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Funcionário usando o software em um laptop. Há produtos da Rockwell Automation em sua estação de trabalho
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Utilize o poder do aprendizado de máquina para prever anomalias nos processos da sua produção com o FactoryTalk® Analytics™ LogixAI®.

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