今日の機械制御：インテリジェントで学習が可能

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詳細: Veröffentlicht：08.04.2020年XNUMX月XNUMX日; 最終更新日: 09.04.2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日; ヒット数：6009

と 人工知能 （AI）と 高度な分析 （AA）できる 機械制御 今日、データを処理し、そこから学び、自律的な意思決定を行います。これにより、マシンとシステムの可用性が向上します。これらは、より効率的で信頼性が高くなり、全体的に生産性が向上します。これらのインテリジェントテクノロジーを操舵運用の新しいパラダイムを提供できる、とNils Knepperは知っています 三菱電機.

テクノロジーが PID制御, モデルベースの制御, フィールド指向制御 と ファジーロジック 単なる仮説でした。それらは現在、制御アーキテクチャに深く組み込まれているため、私たちはそれらについてもう考えていません。

産業オートメーション用のグラフィックHMIオペレーター端末

このレートでは、数年後には人工知能（AI）および高度な分析（AA）機械制御では当たり前のことです。機械の稼働率を高める原動力となります。たとえば、これはさらに効果的なものになります 予測メンテナンス （予測保守）今日すでに持っているよりも。

AIおよびAA能力を備えた機械制御

AIおよびAAテクノロジーを使用して、三菱電機 ビッグデータ分析 機械の状態をリアルタイムで記録および分析します。彼らは現在の機械の状態を監視し、誤動作を予測し、すぐに対処するための推奨事項を提供します。機械のオペレーターとメンテナンススタッフが対応するか、機械のコントローラー自体が適切な対策を開始します。

あなた自身の生産で防護マスクを作る方法

さらに一歩、AIテクノロジーは会社全体に広がります。たとえば、サプライチェーンにボトルネックがあった場合、スペアパーツが到着するまで、マシンはそれ自体が反応し、生産自体を遅くします。これにより、生産ライン全体の停止を防ぐことができます。

将来的に、人工知能は生産性を最適化します 自律的な決定 会います。今日、マシンは定義されたパフォーマンス制限内で動作し、たとえば、異なる負荷、安全領域、速度などを考慮に入れています。ただし、AIは機械制御内でより深い学習アルゴリズムを使用します。それらにより、機械は今日限界に達し、限界を超えることができます。信頼性とセキュリティを犠牲にすることなく、生産性を向上させることができます。

トウモロコシの種とエッジコンピューティングはすでに存在しています

AIテクノロジーは、すでに個々のマシンプロセスの運用改善につながっています。一例として、三菱電機が挙げられます。自動化会社は、AIテクノロジー「Maisart」に基づいて診断テクノロジーを開発しました（三菱エレクトリックのAIは、最先端のテクノロジーを生み出しています）。

スマートメンテナンス：Industry 4.0はどのような影響を与えますか？

これは、 EdgeComputing 収集したデータを機械学習で分析するソリューション「Melipc」。これから、マシンの動作状態のモデルを生成します。機械の稼働異常をリアルタイムに検知し、異常を早期に保守員に通知するモデルです。

インテリジェントなものでも 予知保全機能」「メルファ」ロボットの「スマートプラス」人工知能の使用例です。のスマートプラス既存の動作条件に基づいてプライマリドライブコンポーネントを分析し、故障や摩耗を早期に警告します。これにより、メンテナンスを効率的に計画できます。ただし、このテクノロジーにはさらに多くのメリットがあります。アプリケーションの設計段階では、シミュレーションを通じてロボットの寿命を予測し、年間のメンテナンス作業を見積もることができます。これにより、開発者はロボットの動作を変更して寿命を延ばすことができます。

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