Crearea valorii pe baza datelor la intersecția dintre inteligența artificială și IoT

Generarea datelor nu este nimic nou pentru fabricile industriale care își doresc un avantaj competitiv. Totuși, progresele în generarea valorii pe baza acestor date sunt elemente revoluționare.

(Sursă imagine: Weidmüller)

Noile servicii pe bază de date îi inspiră pe ingineri și producători să stabilească modele de afaceri profitabile și eficiente, care creează fabrici inteligente cu tehnologie sofisticată ce poate să ducă la creșterea calității produselor și reducerea costurilor.

Dar cum ajung producătorii de la date la valoare? Mulți producători sunt inspirați de posibilitățile cu care vine inteligența artificială (IA) și de modul în care aceasta se intersectează cu Internetul industrial al locurilor (IIoT). Progresele în ceea ce privește algoritmii de învățare automatizată și colectarea și rafinarea datelor duc la eficiență și productivitate sporită.

Ceea ce pare foarte complicat la început poate fi, de fapt, obținut prin avantajele concrete ale industriei inteligente.

Metodele de inteligență artificială și, în special, învățarea automatizată, sunt instrumente utilizate pentru analizarea datelor dispozitivelor. Acest lucru face posibilă corelarea datelor și identificarea corelărilor necunoscute.

Conceptul celor de la Weidmüller implică utilizarea simplă a inteligenței artificiale prin intermediul software-ului de învățare automatizată pentru ingineria utilajelor și a fabricilor. În acest scop, am standardizat și simplificat utilizarea învățării automatizate pentru aplicațiile industriale, astfel ca experții din domeniu care nu au cunoștințe specializate privind știința datelor să își poată genera propriile soluții bazate pe date.

Un instrument software îl ghidează pe utilizator prin procesul de dezvoltare a modelelor. Experții din domeniul utilajelor și al proceselor pot crea, modifica și executa cu ușurință modele de învățare automatizată fără susținerea cercetătorilor de date, pentru a reduce timpul de nefuncționare și erorile, a optimiza activitățile de întreținere și a îmbunătăți calitatea produselor. Software-ul ajută la traducerea și arhivarea cunoștințelor complexe privind aplicațiile într-o singură aplicație de învățare automatizată fiabilă.

Învățarea automatizată poate fi aplicată în mai multe domenii – de la detectarea anomaliilor și clasificarea acestora, la prezicerea erorilor. Cu toate acestea, pentru a detecta anomalii și a face previziuni pe această bază pentru întreținerea predictivă, datele trebuie colectate și corelate. De obicei, pentru utilaje și instalații există un volum suficient de date relevante pentru procese. Pentru a obține valoare adăugată pe baza acestor date, acestea sunt analizate folosind metodele de învățare automatizată, iar modelele corespunzătoare sunt dezvoltate.

Considerăm că există un mod simplu de a obține IoT industrial. Susținem soluții la patru niveluri diferite, despre care considerăm că sunt elemente fundamentale:

  1. Analiza datelor și logica afacerilor – Obținerea valorii adăugate concrete cu ajutorul serviciilor digitale bazate pe date.
  2. Comunicarea datelor – Comunicare între rețele la cel mai înalt nivel de securitate prin transportarea sigură a datelor prin infrastructura de rețea.
  3. Pre-procesarea datelor – Reducerea fluxurilor de date și a costurilor cu tehnologia IoT aproape de sursă, cum ar fi controlere, sisteme I/O și aparate de măsură a energiei.
  4. Achiziția datelor– Obținerea accesului la date sigure și valoroase în aplicații noi și recondiționate, folosind controlere, dispozitive, senzori, aparate de măsură și convertoare de semnal analogice.

Obținerea valorii suplimentare pe baza datelor începe prin utilizarea inteligenței artificiale. Acest lucru ar putea fi la fel de simplu ca și un semnal de avertizare. Sau se poate utiliza pentru inteligența artificială cu învățare automatizată. Pentru a ști și a înțelege comportamentul dispozitivelor, folosim aceste patru elemente structurale pentru a combina IA și IoT, ceea ce ne ajută să trecem de la date la valori. Aflați mai multe despre utilizarea inovatoare a celor de la Weidmüller a învățării automatizate folosind inteligența artificială în domeniul automatizării industriale, în seria noastră de videoclipuri intitulată Future Factories.

About this author

Image of Dr. Thomas Bürger

Dr. Thomas Bürger is head of the Automation Products & Solutions (APS) division at electrical engineering company Weidmüller, as well as managing director of Weidmüller GTI Software GmbH in Marktheidenfeld. He holds a doctorate in engineering, joins Weidmüller from Bosch Rexroth AG, where he has held various management positions over the past 15 years, most recently as Vice President Engineering Automation Systems and Digital Platform. "Dr. Thomas Bürger has outstanding technological expertise in automation and industrial IT and brings with him many years of development competence and experience in building and leading organizations," explains Weidmüller Chief Technology Officer Volker Bibelhausen.

In his role, Bürger will drive the expansion of the IIoT portfolio as well as the area of digital platforms at Weidmüller in the future and contribute his expertise here. "The Industrial Internet of Things will significantly change industrial production in the next few years and we are positioning ourselves with solutions in this environment at an early stage. We will develop into a significant player in the market here," Bürger elaborates. "With Thomas Bürger, Weidmüller has gained a personality who will consistently pursue the path we have taken in the direction of IIoT, digitalization and innovation," says Volker Bibelhausen.

More posts by Dr. Thomas Bürger