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人工知能ハノーバーメッセホール7は、スタンドC32

技術記事

の産業用途 KI (人工知能)これまでのところ、クラウドに接続する際の遅延と大量のデータのため、ほとんど説得力がありませんでした。 AIをマシンに直接持ち込み、ソースでリアルタイムにデータを解釈する必要があります。 AIプラットフォームScraitecを使用すると、 フエスト グループ所属 レソルト たとえば、コンピューターサイエンス 家電メーカー または 運転手.

Resoltoは、人工知能を使用してFestoをサポートし、空気圧および電気の自動化に適しています 業界4.0 作ります。 このため、データはマシンに近いフィールドで解釈されます。 これにより、サイクルタイムが短縮され、エネルギーの節約と機械の故障、生産エラーが削減されます。

AIを使用した製品ポートフォリオ

人工知能AIソフトウェアソリューション スクレイテック システムの健全な状態を把握し、センサーデータのリアルタイム分析を通じて異常を検出します。 Scraitecは、初期段階で正確な予測を提供し、診断を行い、アクションの推奨事項を提供します。 「分析と人工知能のトピックは、たとえば人工知能アルゴリズムをクラウドやFestoコンポーネントに統合することで、Festoの製品ポートフォリオに影響を与えます」とResoltoのマネージングディレクターTanjaMaaßは説明します。

たとえば、ユーザーはFesto IoTを使用できます ゲートウェイ CPX-IOTは、フィールドレベルのハードウェアとしてマシンとシステムを監視します。 フィールドレベルは、AIソフトウェアコンポーネントScraifieldでサポートされています。 小さな制御システムでは常にマシンの近くで実行されます。 使用されるモデルは事前にトレーニングされており、最小限のハードウェア要件があります。 人工知能ソフトウェアは、クラウド(Scraibrain)にある中央コンポーネントへのデータ接続がなくても、データストリームを確実に解釈します。 必要に応じて、IoTゲートウェイはクラウド、Festoダッシュボードに接続します。 Scraibrainはそこに組み込まれており、多くの事前構成されたアプリケーションモデルにアクセスできます。

「AIプラットフォームは実際の操作から継続的に学習し、エンジニアと技術専門家の知識を顧客と統合します。 「私たちはそれを「ループ内の人間」の原則と呼んでいます」とマース氏は説明します。 機械学習(AI)およびAI製品は、システム内のパラメーターの積極的な最適化のために情報を積極的に解釈するか、たとえばスマートフォンに特定の人間の指示を送信します。

AIのおかげで新しいビジネスモデル

KI Scraitecをシステムやマシンと接続する人は誰でも、それらをデジタルツールに変えます。 新しいサービスコンセプトは、お客様のメンテナンスチームの自動化された早期の調整により、大きな付加価値を提供します。

Scraitecは、システムの使用率を自動的に最適化する際にエンドカスタマーをサポートします。 既知のエラーパターンが発生した場合のイベントとアクションの推奨を予測することでメンテナンス計画を調整できるため、メンテナンスコストが削減されます。 プラットフォームは、定義されたターゲット基準ですべてのシステムパラメータを改善し、システムの生産性を向上させます。

異なるタイプのXNUMXつのアプリケーション

KIたとえば、製造業に参加 ハニー 特定の期間にわたって、原因を特定できなかったさまざまな製品品質。 家電メーカーは、製品が順次製造される複雑な生産ラインを運営しています。 個々のステーションを個別に見るだけでは十分ではありません。

したがって、生産管理者は、複雑な生産フローの異常を自動検出するシステムを望んでいました。 「深層学習が適切なアプローチであると思われました」とTanjaMaaß氏は説明します。 異なる測定システムを接続する全体的なデータベースを開発する必要がありました。 このために追加の測定ポイントを設定する必要がありました。 Scraitecは、生産ラインを全体的なシステムとしてモデル化したため、スループットが1,5%増加しました。

XNUMX番目の例:空気圧クランプシステムのコストはXNUMXつ 自動車メーカー わずか100ユーロ、予期せぬ生産停止でしたが、数十万ユーロです。 そのため、摩耗やサイクルタイムの低下に関する早期警告システムが理想的でした。より正確には、あらゆるタイプのクランプシステムの予知保全のための学習システムです。 リアルタイムデータ分析のためのScraitecのソリューションは、FestoコントローラーCPX-E-CECを直接統合します。 クラウドへの接続は必要ありません。


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