Edge computing ja datatiede lisäävät tuottavuutta

EdgeComputing ohjelmisto alkaen Mitsubishi Electric yhdistää asiaankuuluvat liiketoimintaprosessit ja auttaa yrityksiä digitaalinen muutos toteuttaa. Tämä lisää tuottavuutta, parantaa tuotteiden laatua ja optimoi järjestelmän saatavuuden. Jotta nykyaikaiset tuotantolinjat olisivat sopivia Teollisuus 4.0 automaatissa on tietojen analysointityökalu Melsoft Mailab esitti mikä KI tuettu auttaa digitalisoimaan tuotantoa. 

Pitoisuus

• AI ystäväsi ja auttajasi – Podcast
• AI-tuettu ohjelmisto Mailab tietojen analysointiin
  • Digitaalinen avustaja: offline-tilassa, reaaliajassa ja eri osastojen välillä
  • Tekoälyratkaisu avaa tuotantotilojen täyden potentiaalin – asiantuntijaluento
• Edge computing yhdistää operatiivisen tason IT: hen
  • Käsittele suodattamattomat tiedot olennaisiksi tiedoiksi
  • Edge-laskenta yhdistää kuilun OT: n ja IT: n välillä
  • Yhdistä tietojen valmistelu operatiiviseen osaamiseen
• Edge-laskenta älykkäiden tehtaiden ennakoivaa ylläpitoa varten
  • Tietojen analysoinnin algoritmit on jo integroitu
    
• Häufig gestellte Fragen
  
  

AI ystäväsi ja auttajasi – Podcast

16.09.2024. syyskuuta XNUMX | Yritykset voivat käyttää koneoppimista paitsi tuottavuuden ja suorituskyvyn parantamiseen, myös asiantuntijoidensa osaamisen laajentamiseen ja tiedon siirron tukemiseen yrityksen sisällä. Tämä näkökohta on sanottava äänekkäästi Christian ehdokas, Mitsubishi Electricin EMEA-alueen visualisoinnin ja analytiikan strateginen tuotepäällikkö, joka käsittelee tekoälyn eniten lisäarvoa tuottavia elementtejä.

Videolähetysjaksossa AI: Missä se on? hän osoittaa, miksi älykkäät teknologiat ovat ratkaiseva tekijä erittäin kilpailukykyisen tuotantotoiminnan ylläpitämisessä ja perustamisessa.

AI-tuettu ohjelmisto Mailab tietojen analysointiin

07.02.2023 | Reunalaskentaohjelmisto Melsoft Mailab (Mitsubishi Electric AI Laboratory) tukee yrityksiä digitaalinen muutos niiden tuotantoa ja edistää niiden tuottavuuden kasvua. Datatieteen työkalu on intuitiivinen ja operaattorikeskeinen. Älykäs alusta käyttää tekoälyä (AI) optimoimaan automatisoituja prosesseja. Esimerkiksi ennaltaehkäisevän huollon avulla voidaan välttää jätettä, vähentää hylkyjä, vähentää seisokkeja ja vähentää energiankulutusta.

Tulevaisuuden kestävät, erittäin tehokkaat ja nopeasti reagoivat järjestelmät ovat mahdollisia vain, jos ohjelmisto data-analyysiin suuria tietomääriä myös käsitellään vastaavasti nopeasti. Yrityksillä ei kuitenkaan usein ole resursseja saavuttaa tätä tavoitetta matkalla kohti älykästä tehdasta. Päteville data-analyytikoille ja tekoälyasiantuntijoille ei ole varattu budjettia. Ja kykyä käsitellä tehokkaasti suuria tietomääriä ei useinkaan ole saatavilla. Myös tarkkojen mallien kehittämiseen ei ole aikaa.

Graafiset käyttöliittymän käyttöpäätteet teollisuusautomaatioon

Reunalaskentaohjelmistolla Melsoft Mailab Mitsubishi Electric tarjoaa nyt ratkaisun näihin ongelmiin. Älykäs Tietojen analysointityökalu toimii omistautuneena virtuaalisena AI-datatutkijana. Mailab auttaa yrityksiä toteuttamaan tulevaisuuteen suuntautuneita tuotantostrategioitaan. Mailab toimii nopeasti – vähäisellä koulutuksella ja aiemmalla tiedolla. Reunalaskentaohjelmisto tukee käyttäjiä askel askeleelta mallien luomisessa, jotka on johdettu historiallisista tiedoista.

Tätä varten käytetään erilaisia ​​​​algoritmeja koneoppiminen (ML) käytetty. Tiedonkeruu, ennustemallien luominen ja suurten tietomäärien analysointi voidaan siten automatisoida. Melsoft Mailab rikkoo edistyksellistä data-analyysiä vaativien teollisuus 4.0 -sovellusten käytön aloittamisen esteet. Myös strategioita tuotannon parantamiseksi nopealla sijoitetun pääoman tuotolla (ROI) tuetaan.

Digitaalinen avustaja: offline-tilassa, reaaliajassa ja eri osastojen välillä

Reunalaskentaohjelmiston asennus on käyttäjäystävällinen. Mailab voidaan asentaa paikallisesti PC:lle tai keskitetylle korkean suorituskyvyn PC:lle/palvelimelle. Pääsy on mahdollista kaikista verkon Internet-yhteensopivista laitteista myös useilta käyttäjiltä mahdollista samaan aikaan.

Kuolla intuitiivinen käyttöliittymä auttaa käyttäjiä analysoimaan dataa ja tukee heitä data-analyysiprojektin kaikissa vaiheissa. Käsiteltävät tietojoukot voidaan visualisoida eri tavoin. Analyysimalleja voidaan luoda käyttäjien valitsemien kohteiden perusteella. AI-analyysityökalun prosessit käyttävät Maissityyppi AI Mitsubishi Electric (Mitsubishi Electricin tekoäly luo tekniikan huippua)

Nykypäivän koneohjaus: älykäs ja oppiva

Mitsubishi Electric kehitti Melsoft Mailab -ohjelmiston tukemaan monenlaisia ​​​​sovelluksia – myös erityisesti räätälöitynä. Ohjelmistoa voidaan käyttää offline-tilassa, jolloin olemassa olevaa dataa voidaan käyttää ennakoivien mallien luomiseen tai optimointiin ja tarvittaessa muokata Python-skripteillä. Luodut ennustemallit mahdollistavat sitten reaaliaikaisen diagnoosin. Laitoksen käytön aikana syntyneet tiedot ovat näiden mallien käytettävissä ja tarjoavat näkemyksiä kasvien terveydestä, laitoksen suorituskyvystä ja optimoinnista.

Lisäksi sinne voi virrata uutta tietoa Ennustemallien tarkkuus ja parantaa tuloksia jatkuvasti. Näin yritykset voivat lisätä tuottavuuttaan askel askeleelta.

Tekoälyratkaisu vapauttaa tuotantolaitosten täyden potentiaalin

Edge computing yhdistää operatiivisen tason IT: hen

15.12.2020 | Teollisuuden digitaalinen muutos on tehnyt OT | toiminnallinen taso ja IT | ylivoimaista tietotekniikkaa antoi uutta sysäystä yritystasolle. Digitalisaation potentiaalin täysimääräinen hyödyntäminen edellyttää kuitenkin muutakin kuin verkkoyhteyttä näiden kahden tason välillä. Mitsubishi Electricin reunalaskenta tarjoaa ratkaisun tähän. Asiaankuuluvat liiketoimintaprosessit voidaan yhdistää keskitason kautta älykkyyteen.

Digitaalisen muutoksen tulee luoda perusta tuottavuuden lisäämiselle, tuotteiden laadun parantamiselle, laitosten saatavuuden optimoinnille ja laitosten käytön maksimointille. Näiden parannusten tavoitteena on palvella asiakkaiden kysyntää, mieluiten reaaliajassa. Pohja tälle muodostuu yhä enemmän verkotettavia komponentteja operatiivisella tasolla, josta tulee osa IIoT:tä tai teollista IoT:tä tai esineiden Internetiä.

Data on kuitenkin dataa. Miksei suora vertikaalinen yhteys tuotannon ja korkeamman tason liiketoimintajärjestelmien välillä riittäisi digitaalisen transformaation tavoitteen saavuttamiseksi? Vastaus löytyy tieltä miten IT:n ja OT:n alustat ovat kehittyneet. He käsittelevät erityyppisiä tietoja ja tietojenkäsittelyvaatimuksia eri tavalla. Nykyään OT käsittelee tietoja reaaliajassa enintään sekuntien prosessinopeuksilla. IT puolestaan ​​​​prosessoi tämän paljon pidemmillä näytteenottoajoilla minuuteista tunteihin tai pidempään.

Käsittele suodattamattomat tiedot olennaisiksi tiedoiksi

Mallin takana Teollisuus 4.0 OT- ja IT-huoneiden on käytettävä toisten toimittamia tietoja. Niitä ei kuitenkaan ole suunniteltu kääntämään ja tulkitsemaan toisilta saatuja tietoja tavalla tai aikataululla, jolla voi olla suora vaikutus laitoksen toimintaan reaaliajassa. Digitaalisen muutoksen jatkuessa suoran IT / OT-integraation tulos on usein yksinkertaisesti suurten määrien suodattamattomien tietojen toimittaminen todellisten operatiivisten parannusten edellyttämien asiaankuuluvien tietojen sijaan.

Jotkut ovat väittäneet, että ehkä pilvi voisi tarjota ympäristön tämän suuren tietomäärän hallinnalle tarjoamalla alustan tehokkaalle tietojen yhdistämiselle, suodattamiselle ja analysoinnille. Ja varmasti protokollat, kuten OPC UA suora yhteys tuotannosta korkeamman tason järjestelmien kautta pilvi tuotettu.

Nykyaikaiset palvelintelineratkaisut konesaleihin

Mutta vaikka pilvi tarjoaa ihanteellisen alustan laitoksen toimintaa koskevan tiedon kehittämiseen, se on sitä ei ole oikea alusta, jotta tietämystä voidaan soveltaa käytännössä tuotantotoimintoihin. Vaikka se voi tarjota hyödyllisiä ja olennaisia ​​data-analyysiominaisuuksia, se ei tarjoa reaaliaikaista yhdistämistä ja analysointia, jota tarvitaan OT/IT-sillalla.

Edge-laskenta yhdistää kuilun OT: n ja IT: n välillä

Sopivampi ratkaisu OT / IT-integraatio tarjota uusia älykkäitä reunatietotekniikoita. Nämä tekniikat muodostavat välikerroksen myymälän ja ylemmän tason liiketoimintajärjestelmien välillä. Ne tarjoavat yksinkertaisen käyttöliittymän IT: n ja OT-maailman välille sekä uusia vaihtoehtoja paikalle, jossa data-analyysi tapahtuu.

Reunanlaskentaratkaisu Melipc Mitsubishi Electric tarjoaa tämän toiminnon ja on OPC UA -yhteensopiva. Tietoja voidaan esikäsitellä ja aggregoida paikallisesti arvokkaan tiedon tuottamiseksi sitä tarvitseville ja käsitteleville järjestelmille. Edge computing myös yhdistää saumattomasti tuotantoalueen korkeamman tason IT-järjestelmiin, kuten MES- ja ERP-alustoille.

Suorittamalla hienostunut data-analyysi reaaliajassa reuna-laskennan avulla tekoälyn lisääntyvä käyttö | Keinotekoinen älykkyys Algoritmit ja koneoppiminen älykkäämpään tiedonkäsittelyyn voivat parantaa Melipcin tehokkuutta tuotannossa. Tietojenkäsittelykustannuksia voidaan myös vähentää huomattavasti, koska vain tarpeelliset ja olennaiset tiedot välitetään yrityksen tasolta toiselle.

Edge Computing | Laitteet, sovellukset ja paljon vinkkejä

Melipc Edge Computing tarjoaa yhden Reaaliaikainen tiedonkeruu ja käsittely vankalle teolliselle standardille. Tietojenkäsittelyn kannalta se sisältää useita analyysityökaluja, mukaan lukien moninkertainen regressioanalyysi, Mahalanobis Taguchi -järjestelmä ja tilastollinen prosessinohjaus (SPC) sekä tekoälyn toiminnot. Tähän sisältyy esimerkiksi vastaavien aaltomuotojen tunnistaminen, jotka antavat palautetta tehtaan lattiaan reaaliajassa.

Yhdistä tietojen valmistelu operatiiviseen osaamiseen

Tämän seurauksena reunalaskenta voi suorittaa tiedonkeruun, suodatuksen, käsittelyn ja analysoinnin toimintoja käyttämällä operatiivista tietotaitoa diagnoosin ja palautteen avulla sovelluksille ennakoiva ylläpito yhdistää. Tämä tapahtuu reaaliaikaisessa tietovirrassa, joka voi vaikuttaa tuotantojärjestelmien päätöksiin. 

Edge-laskenta tarjoaa perustan yrityksen digitaaliselle muutokselle ja tarjoaa alustan koneiden ja laitteiden liittämiseen. Niin voi Valmistus prosessi reagoida nopeammin ja älykkäämmin tuotannon muutoksiin. Näin tapahtuu riippumatta siitä, perustuuko tuotanto tehtaaseen, kysyntään vai tarjontaan.

IP67 PLC pilviyhteydellä ja Edge Gateway -toiminnolla

Kuolla kasvavat tietomäärät ja heidän vaatimuksensa käyttää näitä tietoja älykkäämmin, mahdollistavat teollisuuden digitaalisen muutoksen. Samalla ne ovat myös haaste: Edge-laskenta välitasona IT: n ja OT: n välillä ratkaisee tämän haasteen ja tasoittaa tietä tapahtumaohjatulle arkkitehtuurille, joka määrittelee Industry 4.0: n.

Tämä antaa tuotannolle avaimen, jolla se voidaan muuntaa älykkääksi toiminnaksi. Joten reunalaskenta rakentaa sen luonnollinen silta OT: n ja IT: n välillä muodossa, jonka molemmat osapuolet voivat ylittää aukon.

Reunalaskenta ennakoivaan kunnossapitoon Smart Factoryssä

02.12.2019 | Yrityksillä, jotka pyrkivät yhdistämään tuotantoympäristönsä toimintateknologian (OT) IT-järjestelmiinsä, on nyt Mitsubishi Electricin uusi vaihtoehto: reunalaskentaratkaisu Melipc avaa optimointipotentiaalia ennaltaehkäisevän kunnonvalvonnan (ennustehuolto) tai laadunvarmistuksen avulla reaaliaikaisen tiedon arvioinnin ja välittömän palautteen avulla.

Melipc-ratkaisu mahdollistaa laadun ja tuottavuuden lisäämisen aloilla niin Autoteollisuus, Ruoka Technology ja juomateollisuus tai biotieteet. Täällä reaaliaikainen prosessiohjelmisto tarjoaa paikallista diagnostiikkaa, ennakoivaa palautetta ja visualisointeja tuotantoympäristön analysointiin.

Tietojen analysoinnin algoritmit on jo integroitu

Ennakoivan ylläpidon ja laadunvarmistuksen analyysialgoritmit on jo integroitu Melipc-sarjaan. Jatkuvissa tuotantoprosesseissa tällä ratkaisulla voidaan optimoida prosesseja ja mukauttaa ne muuttujiin. Tehokkuus lisääntyy luomalla a reaaliaikainen ennustemalli parannettu, jota voidaan päivittää ja jalostaa prosessin uusien vaatimusten perusteella. Tällä tavalla esimerkiksi elintarviketeollisuuden pakkauskoneiden virheet voidaan havaita, paremmin ehkäistä ja siten parantaa laatua.Melipc tunnistaa tekoälyn avulla. Koneen tilahäiriöt Reaaliaika. Yksityiskohtaiset tilatiedot raportoidaan takaisin automaatiotasolle, jotta koneenkäyttäjät voivat tehdä ennakoivasti säätö- tai huoltotoimenpiteitä varhaisessa vaiheessa. 

5G-verkko teollisuudelle: edut ja haasteet

Lisäksi hajautettu reunalaskenta Edut tietoturvan ja prosessien eheyden kannalta. Mitsubishi Electricin Melipc-ratkaisua käytetään myös life science -sovelluksissa, joissa se tallentaa ja analysoi arkaluontoisia tietoja OT-tasolla sen sijaan, että lähettäisi ne pilveen. Tämä nopeuttaa diagnoosia reaaliaikaiseen nopeuteen ja vähentää IT-infrastruktuurin kustannuksia ja vaatimuksia.

Uusi Melipc-ratkaisu täydentää olemassa olevaa portfoliota Mitsubishi Electricin huippuluokan laskentamoduulit, kuten Maps Scada, dataloggerit ja ohjaimet. 

Häufig gestellte Fragen

Mitä datatiede oikein on?

Datatiede on monitieteinen ala, joka käyttää menetelmiä, prosesseja, algoritmeja ja järjestelmiä tiedon ja näkemysten tuottamiseen strukturoidusta ja strukturoimattomasta tiedosta. Datatieteen määritelmä sisältää matematiikan, tilastotieteen, tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen tekniikoiden yhdistämisen kuvioiden ja trendien tunnistamiseksi, ennusteiden tekemiseksi ja tietopohjaisten päätösten tekemiseksi. Datatieteen keskeisenä tavoitteena on auttaa yrityksiä ja organisaatioita optimoimaan liiketoimintaprosessejaan, tunnistamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja saavuttamaan kilpailuetuja.

Missä datatiedettä sovelletaan?

Tietotiede soveltuu useilla aloilla, kuten sähköisessä kaupankäynnissä, logistiikassa, terveydenhuollossa, rahoituksessa, teollisuudessa, turvallisuusalalla, liikkuvuudessa ja vähittäiskaupassa. Yhä kasvava datamäärä ja teknologian kehitys tekevät datatieteestä dynaamisen ja tulevaisuuteen suuntautuvan tieteenalan, jolla on potentiaalia saada aikaan perusteellisia muutoksia tavassamme käyttää ja ymmärtää dataa.

Mitä eroa on datatieteen ja tietojenkäsittelytieteen välillä?

Datatiede ja tietojenkäsittelytiede liittyvät läheisesti toisiinsa, mutta niillä on erilaiset painopisteet ja tavoitteet. Samalla kun Tietokone Tiede tarjoaa perusasiat ja työkalut tietojenkäsittelyyn, datatiede käyttää näitä työkaluja tiettyjen kysymysten ja ongelmien ratkaisemiseen. Toinen ero on tavoitteessa: Tietokone Tiede Tavoitteena on saavuttaa teknologisia edistysaskeleita, kun taas datatieteen tavoitteena on poimia datasta käytännön oivalluksia ja käyttää niitä liiketoimintaprosessien ja päätöksenteon parantamiseen.

Mitä datatiede kattaa?

Datatiede sisältää kaikki vaiheet tiedonkeruusta ja analysoinnista tulosten tulkintaan ja kommunikointiin, tavoitteena tietopohjaisten päätösten mahdollistaminen ja liiketoimintaprosessien optimointi. Tietotieteen tärkeimmät osa-alueet ja tehtävät ovat:

• Tiedonkeruu ja kerääminen: Kerää tietoa eri lähteistä, kuten tietokannoista, API:ista, web-kaappauksesta tai antureista.
• Tietojen puhdistus ja valmistelu: raakadatan valmistelu, puhdistaminen ja sovittaminen sopivaan muotoon analysoitavaksi. Tämä sisältää virheiden poistamisen, aukkojen täyttämisen ja tietojen normalisoinnin.
• Tietojen analysointi: Tilastollisten menetelmien ja algoritmien soveltaminen tiedoissa olevien kuvioiden, trendien ja suhteiden tunnistamiseen. Näitä ovat kuvailevat, diagnostiset, ennustavat ja preskriptiiviset analyysit. Datatieteen projektit voivat auttaa analysoimaan yrityskohtaista dataa myyntipotentiaalin tunnistamiseksi ja kehittämään myyntisuosituksia antavia koneoppimismalleja.
• Koneoppiminen: Kehitä ja kouluta malleja, jotka voivat oppia tiedoista ja tehdä ennusteita. Tämä sisältää sekä ohjatut että ohjaamattomat oppimismenetelmät sekä syväoppimisen. Datatieteen tiimit ovat ratkaisevan tärkeitä yrityksille parhaiden tulosten saavuttamisessa.
• Tietojen visualisointi: Datan ja analyysitulosten esittäminen graafisessa muodossa monimutkaisten suhteiden ymmärtämiseksi ja päätösten tukemiseksi. Tähän käytetään työkaluja, kuten Matplotlib, Tableau tai Power BI.
• Big Data Tekniikat: Erittäin suurten tietomäärien käsittely, jotka ylittäisivät perinteiset tietojenkäsittelyjärjestelmät. Täällä käytetään tekniikoita, kuten Hadoop-, Spark- ja NoSQL-tietokantoja. Verkkokaupassa datatiedettä käytetään asiakasviestinnän personointiin ja kohdennettuun markkinointiin.
• tietokannat ja tietovarastointi: suurten tietomäärien tallentaminen, hallinta ja kysely strukturoiduissa järjestelmissä. SQL- ja NoSQL-tietokannat sekä tietovarastoratkaisut, kuten Amazon Redshift tai Google BigQuery, ovat tärkeitä tässä.
• Etiikka ja yksityisyys: Eettisten näkökohtien ja tietosuojamääräysten huomioon ottaminen tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa. Varmista, että tiedot anonymisoidaan ja säilytetään turvallisesti.
• viestintä ja esittely: Vie tulokset ja havainnot selkeästi ja ymmärrettävästi eri sidosryhmille. Tämä sisältää raporttien, hallintapaneelien ja esitysten luomisen. Datatieteilijällä on tässä keskeinen rooli, koska hänellä ei ole vain tarvittavaa pätevyyttä, vaan hänellä on myös laaja valikoima ammatillisia mahdollisuuksia.

Mitä kursseja datatieteeseen on tarjolla?

Datatieteen kurssille on ominaista ainutlaatuinen teorian ja käytännön yhdistelmä, ja se tarjoaa laajan valikoiman urapolkuja valmistumisen jälkeen. Datatieteen koulutusohjelmat tarjoavat tilastotieteen teoreettisia perusteita sekä käytännön sovelluksia tietojenkäsittelytieteeseen ja etiikkaan Poikamies- ja Mastertaso on saatavilla. Datatieteilijän ydintehtäviä ovat tiedon kerääminen, puhdistaminen ja käsittely, mallien kehittäminen tiedon analysointiin sekä tulosten tulkinta ja viestiminen.

Saatat olla myös kiinnostunut...

6-akselinen robotti liikuttaa tutka-anturin testijärjestelmää NOFFZ:ssa

Nykyään autoihimme on integroitu yhä enemmän tutkaantureita. Luotettavien tulosten varmistamiseksi...

CNC-ohjaus | CNC-koneen mieli

CNC-ohjaus on keskeinen osa nykyaikaista valmistustekniikkaa, joka varmistaa tarkkuuden, tehokkuuden ja automaation...

Ennakoiva huolto robotiikalle, koneille ja järjestelmille

Tekoälyn (AI) avulla voit myös olla älykäs etukäteen. Mitsubishi Electric ottaa käyttöön oman tekoälynsä...

Mitsubishi Electric | Maailman automatisointi

Mitsubishi Electric News: Uusi tehdas Intiassa on valmis. Tyttö punaisessa mekossa näyttää...

Cobot | Tutustu yhteistyöroboteihin uutena työntekijänä

Kobottien tai yhteistyörobottien käyttöönotto tuotantohalleissa on täydessä vauhdissa. Tämä vallankumouksellinen...

Älykäs CNC-ohjaus työstökoneille

Mitsubishi Electric näyttää kuinka työstökoneet verkotetuissa tuotantojärjestelmissä älykkäällä CNC-ohjauksella, ...