Il controllo della macchina di oggi: intelligente e capace di apprendere
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con Intelligenza artificiale (AI) e analisi avanzata (AA) can Maschinensteuerung oggi elabora i dati, impara da essi e prende decisioni autonome. Ciò aumenta la disponibilità di macchine e sistemi. Questi diventano più efficienti, più affidabili e, nel complesso, più produttivi. Come incorporare queste tecnologie intelligenti in timone può fornire un nuovo paradigma di funzionamento, conosce Nils Knepper da Mitsubishi Electric.
Non è molto tempo fa che le tecnologie piacciono Controllo PID, controllo basato sul modello, controllo orientato al campo , Logica fuzzy erano solo ipotetici. Ora sono così profondamente integrati nell'architettura di controllo che non ci pensiamo nemmeno più.
Terminali operatore HMI grafici per l'automazione industriale
Di questo passo, tra qualche anno, utilizzeremo l'intelligenza artificiale (AI) e analisi avanzate (AA) dato per scontato nel controllo della macchina. Sarai una forza trainante per una maggiore disponibilità della macchina. Ad esempio, questo sarà ancora più efficace Manutenzione Predittiva (manutenzione predittiva) di quella che abbiamo già oggi.
Controllo della macchina con competenza AI e AA
Usando le tecnologie AI e AA, possiamo farlo Mitsubishi Electric Analisi dei big data registrando e analizzando le condizioni della macchina in tempo reale. Monitorano lo stato attuale della macchina, anticipano i malfunzionamenti e forniscono raccomandazioni immediate per l'azione. Gli operatori della macchina e il personale addetto alla manutenzione possono reagire oppure il controllore della macchina stessa avvia le misure appropriate.
Come realizzare una maschera protettiva nella propria produzione
Un ulteriore passo avanti, la tecnologia AI copre l'intera azienda. Se, ad esempio, ci fosse un collo di bottiglia nella catena di approvvigionamento, la macchina reagirebbe e rallenterebbe la produzione stessa fino all'arrivo dei pezzi di ricambio. Ciò può impedire l'arresto dell'intera linea di produzione.
In futuro, l'intelligenza artificiale ottimizzerà la produttività decisioni autonome si incontrano. Oggi una macchina lavora entro limiti prestazionali definiti e tiene conto, ad esempio, di diversi carichi, aree di sicurezza o velocità. L'intelligenza artificiale, tuttavia, utilizza algoritmi di apprendimento più profondi all'interno del controllo della macchina. Con loro, le macchine possono raggiungere i loro limiti oggi e andare oltre. La produttività può essere aumentata senza compromettere l'affidabilità e la sicurezza.
Sono già presenti specie di mais e edge computing
Le tecnologie AI stanno già portando a miglioramenti operativi nei processi delle singole macchine. Un esempio viene da Mitsubishi Electric: la società di automazione ha sviluppato una tecnologia diagnostica basata sulla sua tecnologia AI "Maisart" (l'AI di Mitsubishi Electric crea lo stato dell'arte della tecnologia).
Manutenzione intelligente: che influenza ha l'Industria 4.0?
Questo è stato implementato in prodotti come EdgeComputing Soluzione "Melipc" che utilizza il machine learning per analizzare i dati raccolti. Da questo genera un modello degli stati operativi della macchina. Questo modello rileva le anomalie nel funzionamento della macchina in tempo reale e avvisa tempestivamente il personale di manutenzione di problemi imminenti.
Anche quello intelligente manutenzione predittivafunzione "Smartplus "nel robot" Melfa " è un esempio dell'uso dell'intelligenza artificiale. il Inoltre intelligente analizza i componenti principali del convertitore di frequenza in base alle condizioni operative esistenti e avvisa tempestivamente di guasti o usura. In questo modo, la manutenzione può essere pianificata in modo efficiente. Tuttavia, la tecnologia offre ancora di più: durante la fase di progettazione delle applicazioni, è possibile prevedere la durata del robot tramite simulazione e stimare lo sforzo di manutenzione annuale. Ciò consente agli sviluppatori di modificare il funzionamento del robot per prolungarne la durata.
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Questi due esempi portano già a un significativo miglioramento della disponibilità delle macchine e alla riduzione dei costi di manutenzione. Tuttavia, questi usi iniziali di AA e AI indicano solo il loro potenziale.
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Nils Knepper è Senior Product Manager PLC modulare Europa centrale per sistemi di automazione industriale presso Mitsubishi Electric Europe BV a Ratingen.