Tworzenie wartości na podstawie danych na styku sztucznej inteligencji (AI) oraz Internetu rzeczy (IoT)

Generowanie danych nie jest niczym nowym dla fabryk przemysłowych, które chcą uzyskać przewagę konkurencyjną. Jednak postęp w generowaniu wartości na podstawie tych danych zmienia zasady gry.

(Źródło ilustracji: Weidmüller)

Nowe usługi oparte na danych inspirują inżynierów i producentów do tworzenia rentownych i wydajnych modeli biznesowych będących podstawą inteligentnych fabryk z zaawansowanymi technologiami, które pozwalają podnieść jakość produktów i obniżyć koszty.

Ale w jaki sposób producenci pokonują drogę od danych do wartości? Dla wielu producentów możliwości sztucznej inteligencji (AI) i jej mariaż z przemysłowym Internetem rzeczy (IIoT) są inspirujące. Postępy w algorytmach uczenia maszynowego oraz zbieraniu i udoskonalaniu danych napędzają wzrost wydajności i produktywności.

To, co na pierwszy rzut oka wydaje się bardzo skomplikowane, można osiągnąć dzięki konkretnym zaletom inteligentnego przemysłu.

Funkcje sztucznej inteligencji, a w szczególności uczenie maszynowe, to narzędzia służące do analizy danych maszynowych. Umożliwiają one konsolidację danych oraz identyfikację nieznanych korelacji.

Koncepcja firmy Weidmüller zakłada łatwe wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu oprogramowania do automatycznego uczenia maszynowego w maszynach i instalacjach przemysłowych. W tym celu ustandaryzowaliśmy i uprościliśmy wykorzystanie uczenia maszynowego w zastosowaniach przemysłowych do tego stopnia, że eksperci z innej dziedziny nieposiadający specjalistycznej wiedzy z zakresu analityki danych mogą generować własne rozwiązania oparte na danych.

Przez proces tworzenia modelu użytkownika prowadzi narzędzie programowe. Eksperci od maszyn i procesów mogą łatwo tworzyć, modyfikować i uruchamiać modele uczenia maszynowego bez wsparcia specjalistów zajmujących się danymi, skracając przestoje i zmniejszając liczbę błędów, optymalizując czynności konserwacyjne i poprawiając jakość produktu. Oprogramowanie pomaga w archiwizacji złożonej wiedzy o aplikacjach i przekształceniu jej w niezawodne rozwiązanie wykorzystujące uczenie maszynowe.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe można zastosować w wielu obszarach - od wykrywania anomalii i ich klasyfikacji po przewidywanie błędów. Aby jednak wykryć anomalie i na tej podstawie opracować prognozy dla konserwacji predykcyjnej, konieczne jest zebranie danych i ich skorelowanie. Zwykle mamy dostęp do wystarczającej ilości danych związanych z procesem dla maszyn i instalacji. Aby jednak uzyskać na ich podstawie wartość dodaną, trzeba je poddać analizie za pomocą metod uczenia maszynowego i opracować odpowiednie modele.

Wierzymy, że istnieje prosty sposób na budowę przemysłowego Internetu rzeczy. Wspieramy rozwiązania na czterech różnych poziomach będących jego podstawowymi elementami składowymi:

1. Analiza danych i logika biznesowa - uzyskiwanie konkretnej wartości dodanej dzięki usługom cyfrowym opartym na danych.
2. Komunikacja danych - komunikacja międzysieciowa z najwyższym poziomem bezpieczeństwa dzięki niezawodnemu przesyłowi danych przez infrastrukturę sieciową.
3. Wstępne przetwarzanie danych - ograniczenie przepływu danych i kosztów dzięki technologiom brzegowym IoT, takim, jak kontrolery, systemy wejścia-wyjścia i liczniki energii.
4. Akwizycja danych - uzyskanie dostępu do rzetelnych, wartościowych danych w przedsięwzięciach typu greenfield i brownfield przy użyciu kontrolerów, maszyn, czujników, mierników i przetworników sygnałów analogowych.

Uzyskanie dodatkowej wartości na podstawie danych zaczyna się od wykorzystania sztucznej inteligencji. Może to być tak proste, jak sygnał ostrzegawczy. Dodatkową wartość można także wykorzystać w sztucznej inteligencji z uczeniem maszynowym. Chcąc poznać i zrozumieć zachowanie maszyn, wykorzystujemy wspomniane cztery elementy składowe, aby połączyć sztuczną inteligencję oraz Internet rzeczy (IoT), dzięki czemu ułatwiamy generowanie wartości na podstawie danych. Więcej informacji na temat przełomowej koncepcji zautomatyzowanego uczenia maszynowego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w dziedzinie automatyki przemysłowej firmy Weidmuller można uzyskać dzięki naszej serii filmów Fabryki przyszłości.