Dürr presintearret Advanced Analytics, de earste merk-klear AI-applikaasje foar fervewinkels.In diel fan 'e lêste module yn' e DXQanalyze-produktsearje, fusearret dizze oplossing de lêste IT-technology en Dürr's ûnderfining yn 'e meganyske technyk, identifisearret de boarnen fan defekten, definiearret de optimale ûnderhâldsprogramma's, folget earder ûnbekende korrelaasjes en brûkt dizze kennis om de algoritme nei it systeem mei it sels-learjende prinsipe.
Wêrom litte stikken faak deselde defekten sjen?Wannear is it lêste dat in mixer yn 'e robot kin wurde ferfongen sûnder de masine te stopjen?It hawwen fan krekte en krekte antwurden op dizze fragen is fûneminteel foar duorsum ekonomysk súkses, om't it elk defekt as elk ûnnedich ûnderhâld dat kin wurde foarkommen jild besparret of de produktkwaliteit ferbettere."Foar no wiene d'r heul min konkrete oplossingen dy't ús koenen hawwe tastien om kwaliteitsdefekten of -falen fuortendaliks te identifisearjen.En as d'r wiene, wiene se oer it algemien basearre op in scrupulous manuele evaluaasje fan 'e gegevens as besykjen-en-flater.Dit proses is no folle krekter en automatysk troch keunstmjittige yntelliginsje ", ferklearret Gerhard Alonso Garcia, Vice President fan MES & Control Systems by Dürr.
Dürr's digitale produktsearje fan DXQanalyze, dy't al modules foar gegevenswinning omfette foar it krijen fan produksjegegevens, Visual Analytics foar it visualisearjen, en Streaming Analytics, kin no rekkenje op de nije sels-learende Advanced Analytics-plant en it prosesmonitorsysteem.
De AI-applikaasje hat syn ûnthâld
De eigenaardichheid fan Advanced Analytics is dat dizze module grutte hoemannichten gegevens kombineart, ynklusyf histoaryske gegevens mei masine learen.Dit betsjut dat de selslearende AI-applikaasje in eigen ûnthâld hat en dat it dêrom de ynformaasje út it ferline kin brûke om sawol komplekse korrelaasjes yn grutte hoemannichten gegevens te herkennen as in evenemint yn 'e takomst te foarsizzen mei in hege graad fan presyzje basearre op hjoeddeistige betingsten fan in masine.D'r binne in protte applikaasjes foar dit yn fervewinkels, itsij op komponint-, proses- of plantnivo.
Foarsizzend ûnderhâld ferleget plant downtimes
As it giet om komponinten, Avansearre Analytics hat as doel om downtimes te ferminderjen troch foarsizzend ûnderhâld en reparaasjeynformaasje, bygelyks troch it foarsizzen fan it oerbleaune libben fan in mixer.As it ûnderdiel te betiid ferfongen wurdt, ferheegje de kosten fan de reserveûnderdielen en dêrtroch wurde de algemiene reparaasjekosten net nedich.Oan 'e oare kant, as it te lang bliuwt, kin it kwaliteitsproblemen feroarsaakje tidens it coatingproses en masinestops.Avansearre Analytics begjint mei it learen fan 'e wear-yndikatoaren en it tydlike patroan fan' e wear mei help fan hege frekwinsje robotgegevens.Om't de gegevens kontinu wurde opnomd en kontroleare, erkent de masine-learmodule yndividueel ferâlderingstrends foar de oanbelangjende komponint basearre op eigentlike gebrûk en berekkent op dizze manier de optimale ferfangingstiid.
Trochrinnende temperatuerkurven simulearre troch masine learen
Avansearre Analytics ferbettert kwaliteit op prosesnivo troch anomalies te identifisearjen, bygelyks troch it simulearjen fan in opwaarmingskurve yn 'e oven.Oant no ta hiene fabrikanten allinich gegevens bepaald troch sensoren tidens mjittingen.De ferwaarmingskurven dy't fan fûneminteel belang binne yn termen fan 'e oerflakkwaliteit fan it autolichaam ferskille lykwols sûnt de oven leeftyd, tidens de yntervallen tusken de mjittingen.Dizze slijtage soarget foar fluktuearjende omjouwingsomstannichheden, bygelyks yn de yntensiteit fan de luchtstream."Tsjintwurdich wurde tûzenen lichems produsearre sûnder de krekte temperatueren te witten wêrop de yndividuele lichems binne ferwaarme.Mei it brûken fan masine learen simulearret ús Advanced Analytics-module hoe't de temperatuer feroaret ûnder ferskate omstannichheden.Dit biedt ús klanten in permanint bewiis fan kwaliteit foar elk yndividueel diel en lit se anomalies identifisearje”, ferklearje Gerhard Alonso Garcia.
Hegere taryf foar earste run fergruttet de totale effektiviteit fan apparatuer
Wat it ymplant oanbelanget, wurdt de DXQplant.analytics-software brûkt yn kombinaasje mei de Advanced Analytics-module om de algemiene effektiviteit fan 'e apparatuer te fergrutsjen.De yntelliginte oplossing fan 'e Dútske fabrikant folget weromkommende kwaliteitsdefekten yn spesifike modeltypen, spesifike kleuren as op yndividuele lichemsdielen.Dit lit de klant begripe hokker stap yn it produksjeproses ferantwurdlik is foar de ôfwikingen.Sokke defekt- en oarsaak-korrelaasjes sille it earste-run taryf yn 'e takomst ferheegje troch yntervinsje yn in heul ier stadium mooglik te meitsjen.
De kombinaasje tusken planttechnyk en digitale ekspertize
It ûntwikkeljen fan AI-kompatibele gegevensmodellen is in heul kompleks proses.yn feite, foar in produsearje in yntelligint resultaat mei masine learen, it is net genôch in ynfoegje net spesifisearre bedraggen fan gegevens yn in "smart" algoritme.Relevante sinjalen moatte wurde sammele, soarchfâldich selektearre en yntegrearre mei strukturearre oanfoljende ynformaasje út produksje.Dürr koe in software ûntwerpe dy't ferskate gebrûkssenario's stipet, in runtime-omjouwing leveret foar masine-learenmodel en inisjearret modeloplieding."It ûntwikkeljen fan dizze oplossing wie in echte útdaging, om't d'r gjin jildich masinelearmodel wie en gjin geskikte runtime-omjouwing dy't wy koenen hawwe brûkt.Om AI op plantnivo te brûken, hawwe wy ús kennis fan meganyske en planttechnyk kombineare mei dy fan ús Digital Factory-eksperts.Dit late ta de earste oplossing foar keunstmjittige yntelliginsje foar fervewinkels”, seit Gerhard Alonso Garcia.
Feardigens en kennis kombineare om Advanced Analytics te ûntwikkeljen
In ynterdissiplinêr team besteande út gegevenswittenskippers, kompjûterwittenskippers en proseseksperts ûntwikkele dizze yntelliginte oplossing.Dürr hat ek gearwurkingsferbannen oangien mei ferskate grutte autofabrikanten.Op dizze manier hienen de ûntwikkelders echte produksjegegevens en beta-side-omjouwings yn produksje foar ferskate applikaasjegefallen.Earst waarden de algoritmen yn it laboratoarium trainearre mei in grut oantal testgefallen.Ferfolgens gongen de algoritmen troch mei learen op it terrein tidens wurk yn it echte libben en pasten har oan oan 'e omjouwing en gebrûksbetingsten.De beta-faze waard koartlyn mei súkses foltôge en liet sjen hoefolle AI-potinsjeel it hat.Earste praktyske tapassingen litte sjen dat de software fan Dürr de beskikberens fan planten en de oerflakkwaliteit fan skildere lichems optimalisearret.
Post tiid: Mar-16-2022