Numeroși senzori înregistrează date pentru mașini și instalații. Atunci când sunt analizate corect, aceste date pot îmbunătăți procesele de fabricație și pot garanta produse de înaltă calitate. Unitatea operațională Industrial Analytics dezvoltă modelele solicitate să facă acest lucru în strânsă colaborare cu clienții, iar clienții pot participa la dezvoltarea modelului și la date.
Diferite seturi de date, numite caracteristici, pot fi extrase din datele despre mașini și instalații. Aceste date pot fi evaluate automat folosind inteligența artificială (IA). Aceasta include temperatura, presiunea, consumul de putere și vibrațiile. Experiența dobândită în urma proiectelor anterioare arată că, de regulă, mașinile și instalațiile înregistrează deja toate datele importante. În majoritatea cazurilor, nu sunt necesari senzori suplimentari. Provocarea reală este recuperarea informațiilor ascunse din date și recunoașterea corelațiilor relevante. Aici intervine Industrial Analytics de la Weidmüller.
Detectarea și clasificarea anomaliilor
Există multe cauze care pot perturba operarea lină a unei instalații. Acestea includ, de exemplu, bule de aer în circuitul de răcire, ceea ce duce la o capacitate mai mică de răcire sau la o reacție de transmisie care provoacă mișcări imprecise. Cercetătorii de date Weidmüller dezvoltă modele folosind inteligența artificială care recunoaște astfel de abateri de la comportamentul normal, adică anomalii, la datele în timp real. Oamenii de știință folosesc datele istorice ca o referință care oferă un model tipic pentru operarea unei mașini pe o perioadă de timp stabilită.
Pe durata clasificării anomaliilor, deviațiile recunoscute sunt apoi plasate în categorii de la Important la Neimportant și anomaliile importante sunt alocate unei cauze de eroare. Operatorii de mașini pot folosi această informație pentru a reacționa mai rapid la probleme și chiar să recunoască defecțiuni care altfel ar fi cele trecute nedetectate. Un diagnostic mai rapid reduce în cele din urmă timpii de oprire, ceea ce duce la scăderea costurilor și la o productivitate optimizată.
Ingineria caracteristicilor recunoaște modele complexe
Weidmüller a primit Premiul German pentru Inovație 2018 la categoria „Excelența în Afaceri” pentru abordarea integrată a Industrial Analytics. Dr. Markus Köster, Șef Cercetare și Dezvoltare la divizia Industrial Analytics (I.) și Tobias Gaukstern, Șef unitate operațională Industrial Analytics (r.), au primit premiul la Berlin.
Ingineria caracteristicilor este o tehnologie importantă pentru dezvoltarea de modele IA fiabile. În această abordare, valorile măsurată sunt luate în considerare în corelații statistice complexe. În acest scop, se formează coeficienți de corelație care reprezintă schimbări interdependente a două sau mai multe caracteristici de-a lungul timpului. Oamenii de știință folosesc datele istorice ale mașinilor pentru a dezvolta caracteristici nou. Scopul este de a recunoaște modelele deviante, chiar mai bine și mai fiabil decât ar fi cazul, folosind datele brute. Un exemplu: semnale de frecvență de mare, cum ar fi din măsurători de vibrații sau transformatoare de frecvență, pot fi împărțite în diferite intervale de frecvență cu componentele lor corespunzătoare ale semnalului de ieșire pe baza metodelor matematice. Modelul învață caracteristica de componente de semnal pentru comportamentul normal al unei mașini. Aceste componente sunt un indicator mai bun pentru posibilele defecțiuni decât semnalul original.
Depinde de noi toți
Deoarece seturile de date trebuie interpretate și evaluate pe baza comportamentului concret al mașinii sau procesului, ingineria caracteristicilor reprezintă cunoștințe cuprinzătoare de aplicație. Expertiza oamenilor de știință de date, cunoștințele tehnice ale inginerului mecanic sau al operatorului de mașină, precum și cunoștințele deja dobândite, sunt la fel de importante pentru găsirea aplicațiilor care vor duce la o soluție practică. Numai un expert în aplicații poate evalua dacă o anomalie reprezintă sau nu o eroare de mașină. Expertul ajută specialiștii în date să construiască algoritmii care descriu corect starea normală de funcționare, precum și posibilele abateri și anomalii.
Modelele bazate pe IA sunt deja utilizate în prezent pentru numeroase aplicații, cum ar fi mașinile de ambalare, în tehnologia de umplere și tehnologia de transport, precum și pentru robotică. La Weidmüller, aceste modele au ca rezultat software adaptat utilizatorului individual. Software-ul monitorizează în mod constant și prezice comportamentul mașinii și aplică datele, precum și rezultatele analizei la o vizualizare. Experții UI proiectează interfața de utilizator individual, astfel încât fiecare client obține o soluție care se potrivește cu domeniul său de aplicație.
Vizualizarea face mai ușor menținerea ridicată a stării curente a mașinii. În acest scop, intervalele de timp individuale pot fi vizualizate și etichetate cu informații care ar trebui incluse în evaluarea viitoare a datelor. În acest exemplu, zonele evidențiate cu galben arată anomalii de potențial pe care algoritmul le-a identificat cu utilizatorul. De asemenea, utilizatorii pot analiza aceste zone pentru a indica dacă acest lucru este sau nu o anomalie. În acest fel, modelul continuă să învețe și poate clasifica mai precis viitoarele stări.
Totuși, un nou potențial model bazat pe IA nu poate să descrie inițial toate greșelile și stările viitoare ale unei instalații, mai ales atunci când acestea nu sunt sau sunt doar foarte rar conținute în datele istorice. Modulele Industrial Analytics sunt concepute astfel încât utilizatorii să poată actualiza, extinde și perfecționa modelul în timp. Oamenii de știință de date Weidmüller vor oferi, desigur, sprijin clienților, dacă este cazul.
Utilizarea caracteristicilor pentru succes
Ingineria caracteristicilor este cheia succesului unei soluții de analiză. Weidmüller combină cunoștințele de aplicare necesare și expertiza tehnică privind corelațiile fizice cu expertiza din domeniul științelor datelor. Datorită opțiunii de a dezvolta modele bazate pe IA în mod independent, inginerii mecanici și operatorii de mașini își pot crește semnificativ performanța modelului fără a dezvălui cunoștințele de domeniu.