エッジ コンピューティング ソフトウェアが効率的に生産性を向上
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EdgeComputing からのソフトウェア 三菱電機 関連するビジネス プロセスを結び付け、次のような企業を支援します。 デジタル変換 埋め込む。 これにより、生産性が向上し、製品の品質が向上し、プラントの可用性が最適化されます。 現代の生産ラインを 業界4.0 自動化ツールにデータ分析ツールが追加されました メルソフト マイラボ 提示した KI サポートされているため、生産のデジタル化に役立ちます。
コンテンツ
- AI対応データ解析ソフト Maillab
- エッジコンピューティングは、運用レベルとITを結び付けます
- スマート ファクトリにおける予知保全のためのエッジ コンピューティング
- エッジコンピューティングとは?
AI対応データ解析ソフト Maillab
07.02.2023 | エッジ コンピューティング ソフトウェア メルソフト マイラボ （三菱電機AI研究所）は、企業を支援します。 デジタル変換 生産を促進し、生産性の向上を促進します。 データ サイエンス ツールは直感的でオペレーター中心です。 インテリジェント プラットフォームは、人工知能 (AI) を使用して自動化されたプロセスを最適化します。 たとえば、予防保守により、無駄を省き、不良品を減らし、ダウンタイムを減らし、エネルギー消費を減らすことができます。
将来性のある、高効率で反応の速いシステムは、データ分析用のソフトウェアが 大量のデータ また、それに対応して迅速に処理されます。 しかし、多くの場合、企業はスマート ファクトリへの道のりでこの目標を達成するためのリソースを欠いています。 有資格のデータ アナリストや AI スペシャリストの予算が不足しています。 また、大量のデータを効率的に処理する機能が利用できないことがよくあります。 また、正確なモデルを開発するための時間もありません。
三菱電機は、エッジ コンピューティング ソフトウェア Melsoft Maillab により、これらの問題に対するソリューションを提供します。 インテリジェント データ分析ツール 専用の仮想 AI データ サイエンティストとして機能します。 Mailab は、企業が未来志向の製造戦略を実施するのを支援します。 Maillab は、最小限のトレーニングと予備知識ですぐに稼働します。 エッジ コンピューティング ソフトウェアは、ユーザーが履歴データから派生したモデルを段階的に作成するのをサポートします。
これにはさまざまなアルゴリズムが使用されます 機械学習 (ML)中古。 したがって、データ取得、予測モデルの作成、および大量のデータの分析を自動化できます。 Melsoft Maillab は、高度なデータ分析を必要とするインダストリー 4.0 アプリケーションを開始する際の障壁を打ち破ります。 迅速な投資収益率 (ROI) で生産を改善する戦略もサポートされています。
デジタル・アシスタント: オフライン、リアルタイム、部門間
エッジ コンピューティング ソフトウェアのインストールは、ユーザー フレンドリーです。 Maillab は、PC にローカルにインストールすることも、中央の高性能 PC/サーバーにインストールすることもできます。 ネットワーク内のすべてのインターネット対応デバイスからアクセス可能 また、複数のユーザーによって 同時に可能です。
死 直感的なユーザー インターフェイス ユーザーがデータを分析するのを助け、データ分析プロジェクトのすべての段階でユーザーをサポートします。 処理されるデータセットは、さまざまな方法で視覚化できます。 ユーザーが選択したターゲットに基づいて、解析モデルを作成できます。 AI分析ツール内のプロセスは、 トウモロコシ型AI by Mitsubishi Electric (三菱電機のAIが最先端技術を生み出す)
三菱電機は、さまざまなアプリケーションを幅広くサポートするために、Melsoft Maillab ソフトウェアを開発しました。 こちらも特注. このソフトウェアはオフラインで使用できるため、既存のデータを使用して予測モデルを生成または最適化し、必要に応じて Python スクリプトで調整できます。 生成された予測モデルにより、リアルタイムの診断が可能になります。 プラントの運用中に生成されたデータは、これらのモデルで利用できるようになり、プラントの健全性、プラントのパフォーマンス、および最適化に関する洞察を提供します。
さらに、新しい情報が流入する可能性があります。 予測モデルの精度 そして継続的に結果を改善します。 このようにして、企業は生産性を段階的に向上させることができます。
生産設備の潜在能力を最大限に引き出す AI ソリューション
エッジコンピューティングは、運用レベルとITを結び付けます
15.12.2020 | 業界のデジタルトランスフォーメーションは、 OTの接続 | 運用レベルと IT | 優れた情報技術 企業レベルに新たな刺激を与えた。 ただし、デジタル化の可能性を最大限に活用するには、これら XNUMX つのレベル間のネットワーク接続以上のものが必要です。 三菱電機のエッジコンピューティングは、これに対するソリューションを提供します。 関連するビジネスプロセスは、インテリジェンスを備えた中間レベルを介して接続できます。
デジタルトランスフォーメーションは、生産性の向上、製品品質の向上、プラントの可用性の最適化、およびプラントの稼働率の最大化の基盤を作成する必要があります。 これらの改善の目標は、理想的にはリアルタイムで顧客の要求に応えることです。 その基盤がますます形成されつつある ネットワーク対応コンポーネント 運用レベルで、IIoT または産業用 IoT またはモノのインターネットの一部になります。
しかし、データはデータです。 デジタル トランスフォーメーションの目標を達成するには、プロダクション システムと上位レベルのビジネス システムを垂直に直接接続するだけでは十分ではないのでしょうか。 答えは道の中にある ITとOTのプラットフォームがどのように発展してきたか. それらは、さまざまな種類のデータとデータ処理要件を異なる方法で処理します。 今日の OT は、数秒以下の処理速度でリアルタイムにデータを処理します。 一方、IT 部門は、数分から数時間、またはそれ以上のはるかに長いサンプリング時間でこれを処理します。
フィルタリングされていないデータを関連情報に処理する
のモデルの背後にある 業界4.0 OTルームとITルームは、他のルームが提供できるデータを使用する必要があります。 ただし、他のデータから受信したデータを、プラントのリアルタイム操作に直接影響を与える可能性のある方法または時間枠で変換および解釈するようには設計されていません。 デジタル変換が続くにつれて、IT / OTの直接統合の結果は、実際の運用改善に必要な関連情報ではなく、フィルタリングされていない大量のデータの配信にすぎないことがよくあります。
おそらくクラウドは、効率的なデータ集約、フィルタリング、および分析のためのプラットフォームを提供することにより、この大量のデータを管理するための環境を提供できると主張する人もいます。 そして確かにのようなプロトコル OPC UA 生産から高レベルのシステムを介した直接接続 クラウド 製造しています。
しかし、クラウドはプラント運用に関する知識を開発するための理想的なプラットフォームを提供しますが、 適切なプラットフォームではない、生産業務のために知識を実践するために。 有用で不可欠なデータ分析機能を提供できますが、OT/IT ブリッジで必要なリアルタイムの集計と分析は提供しません。
エッジコンピューティングは、OTとITの間のギャップを埋めます
より適切なソリューション OT / IT統合 新しいインテリジェントエッジコンピューティングテクノロジーを提供します。 これらのテクノロジーは、製造現場と上位レベルのビジネスシステムの間の中間層を形成します。 これらは、ITとOTの世界の間のシンプルなインターフェイスと、データ分析が行われる場所の新しいオプションを提供します。
エッジコンピューティングソリューション メリプ 三菱電機の はこの機能を提供し、OPC UA と互換性があります。 データを前処理してローカルに集約し、それを必要として処理するシステムにとって価値のある情報を生成できます。 また、エッジ コンピューティングは、製造エリアを MES や ERP プラットフォームなどの上位レベルの IT システムとシームレスに接続します。
高度なデータ分析を実行することにより リアルタイム エッジコンピューティングにより、AIの使用が増加しています。 人工知能 データをよりインテリジェントに処理するためのアルゴリズムと機械学習により、Melipcの生産効率を向上させることができます。 必要な関連情報のみがXNUMXつの会社レベルから別の会社レベルに渡されるため、データ処理のコストも大幅に削減できます。
エッジコンピューティング | デバイス、アプリケーション、および多くのヒント
Melipc EdgeComputingはXNUMXつを提供します リアルタイムのデータ収集 堅牢な産業標準への処理。 データ処理の観点からは、重回帰分析、Mahalanobis Taguchiシステム、統計プロセス制御（SPC）、AI機能など、多数の分析ツールで構成されています。 これには、たとえば、工場のフロアにリアルタイムでフィードバックを提供する同様の波形の認識が含まれます。
データ準備と運用ノウハウを組み合わせる
その結果、エッジコンピューティングは、次のようなアプリケーションの診断とフィードバックを備えた運用ノウハウを使用して、データの取得、フィルタリング、処理、および分析の機能を実行できます。 予知保全 組み合わせる。 これは、実稼働システムの決定に影響を与える可能性のあるリアルタイムの情報フロー内で発生します。
エッジコンピューティングは、会社のデジタル変革の基盤を提供し、マシンとデバイスを接続するためのプラットフォームを提供します。 そうすることができます 製造プロセス 生産の変化に迅速かつスマートに対応します。 これは、生産がプラント、需要、または供給に基づいているかどうかに関係なく発生します。
クラウド接続とEdgeゲートウェイ機能を備えたIP67 PLC
死 データ量の増加 運用レベルと、このデータをよりインテリジェントに使用するための要件から、業界のデジタル変革を可能にします。 同時に、これらは課題でもあります。ITとOTの中間層としてのエッジコンピューティングは、この課題を解決し、Industry4.0を定義するイベント制御アーキテクチャへの道を開きます。
これにより、プロダクションにインテリジェントな操作に変換できるキーが与えられます。 つまり、エッジコンピューティングはそれを構築します 自然の橋 OTとITの間で、双方がギャップを埋めることができる形式で。
Smart Factoryの予測メンテナンスのためのエッジコンピューティング
02.12.2019 | 生産環境の運用技術 (OT) を IT システムに接続することを目指す企業は、三菱電機の新しいオプションであるエッジ コンピューティング ソリューションを利用できるようになりました。 メリプ 予防的状態監視 (予知保全) またはリアルタイムのデータ評価とオペレーターへの即時フィードバックによる品質保証を通じて、最適化の可能性を開きます。
Melipc ソリューションは、品質と生産性の向上を可能にします。 産業 再び 自動車産業, 食品技術 および飲料産業またはライフ サイエンス。 ここで、リアルタイム プロセス ソフトウェアは、ローカル診断、予測フィードバック、および生産環境の分析のための視覚化を提供します。
統合済みのデータ分析アルゴリズム
Melipcシリーズには、予知保全と品質保証のための分析アルゴリズムがすでに組み込まれています。 連続生産プロセスでは、このソリューションはプロセスを最適化し、変数に適応させることができます。 作成することで効率が向上します。 リアルタイム予測モデル これは、プロセスからの新しい要件に基づいて更新および改良できます。 このようにして、たとえば食品業界の包装機械のエラーを検出し、さらに防止して品質を向上させることができます。Melipc は人工知能 (AI) を使用して特定します。 機械状態異常 リアルタイム。 詳細なステータス情報が自動化レベルに報告されるため、機械のオペレーターは早い段階で調整や保守対策を積極的に実行できます。
加えて 分散型エッジ コンピューティング データのセキュリティとプロセスの整合性に関する利点。 三菱電機の Melipc ソリューションはライフ サイエンス アプリケーションでも使用されており、機密データをクラウドに送信する代わりに OT レベルで保存および分析しています。 これにより、診断がリアルタイムの速度に加速され、IT インフラストラクチャのコストと要件が削減されます。
新しいMelipcソリューション 既存のポートフォリオを補完する Maps Scada、データ ロガー、コントローラーなどのエッジ コンピューティング モジュールで三菱電機から。
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著者は、Christian Nomine 氏 (Strategic Product Manager Visualization (l.)) と Jonas Roski 氏 (Junior Product Manager HMI - MPLC) です。どちらも Mitsubishi Electric Europe BV、Ratingen です。