Festo’dan akıllı komponent ve proses izleme

Festo, kendiliğinden öğrenen makinalar aracılığıyla müşterilerinin verimliliğini daha da artırmayı hedefliyor. Şirket, burada üç ağ düzeyinde yapay zekaya güveniyor: En uç operasyon noktalarında, tesislerde ve bulutta.

Festo’dan akıllı komponent ve proses izleme
EndüstrideAra4

Festo, bir bulutta sunulabilecek karmaşık hizmetlere ilave olarak, AI(yapay zekâ) ile basit gerçek zamanlı veri analizinde büyük bir potansiyel görüyor: Doğrudan sahadaki komponentte (uç noktalarda AI), sistemin veya bir üretim tesisinin kontrolünde (tesislerde AI). Tesis operatörü, internet üzerinden bir buluta gönderilmesi gerekmeyen kendi makine verilerinin tam kontrolünü muhafaza eder.

Festo, sistemlerin mevcut veriler temelinde sorunlara nasıl bağımsızca çözümler bulabildiğini göstermek için, Hannover Messe 2019 ticaret fuarında iki sergi kullandı. 

PİL ÜRETİMİNDE AKILLI PROSES İZLEME 

Festo, Nisan 2018’de Resolto Informatik GmbH şirketini satın alarak AI liyakatını daha da artırdı.

SCRAITEC ile birlikte Resolto, gerçek zamanda verileri analiz ederek yorumlayan ve anormallikleri raporlayan bir yazılım çözümü geliştirdi.

Bu sistem aynı zamanda kalıcı veri analizi ile sürekli olarak öğrenmekte ve kendi bilgi tabanını genişletmektedir. Bu otomatik öğrenme, akıllı proses izlemeyi mümkün hale getirmektedir. 

Ticaret fuarının ziyaretçileri, Festo’nun standında bu yazılım çözümünü canlı olarak tecrübe edebildiler. Uygulama, arızalı pillerin tespitini göstermektedir.

Piller bir handling sistemi tarafından kaldırılır. Yeni CPX-E-CEC modüler kontrol ve yeni CMMT-AS servo sürücü kontrolörü ile birlikte, gerçek zamanda gözetim yapmak mümkündür.

Resolto izleme yazılımı, motor akımlarını ve eksenin konumsal parametrelerini izler. Anormallikler oluşursa, örneğin handling ünitesi yanlış pil formatını kavrarsa, bir rapor düzenlenir.

Akıllı yazılım çözümünün veri alma ve izleme işlemi, en uç noktalarda veya tesislerde ya da Festo Bulut’ta IoT Ağ Geçidi CPX-IoT üzerinden gerçekleştirilebilir. AI’nın(yapay zeka) uç noktalarda veya tesislerde kullanılması, güvenlik riskleri veya ağ gecikmesi nedeniyle veri akışlarında gecikmeler olmaksızın tüm verilerin şirket bünyesinde kalmasını sağlar. Bir araç olarak AI kullanarak anlamlı bir analiz yapılabilmesi için yapılandırılmış yeterli verinin mevcut olması önemlidir. Bulut, çok yüksek hesaplama kapasiteleriyle, sırasıyla birkaç adet dağıtılmış üretim yerine yayılan başarılı değerlendirme sonuçları sağlar. 

AI, proses izleme ve hata yönetimi için programlama çalışmasını büyük ölçüde azaltır ve müşteriye gerçek zamanlı olarak değerli teknik bilgi verilir. Arızalı parçalar ve prosesler veya makine arızası, üretim sürecinde erken bir aşamada tespit edilerek engellenebilir. İlave bir avantaj, tam şeffaflık ve üretilen belirli bir parçaya ait proses anormalliklerinin izlenebilirliğidir. Büyük ölçekli üretim sürecinde, arızalı bir parça hassas şekilde tanımlanarak partiden çıkarılabileceği için, gelecekte bu hatadan tüm üretim serisinin etkilenmesi önlenebilir.

CMMT ÜNİTESİNDE AKILLI KOMPONENT GÖZETİMİ: BULUTTA YAPAY ZEKA 

Sergide,hata izlemesi için bir öğrenme algoritmasının nasıl kullanıldığı gösterilmektedir. Elektrik ekseninden alınan veriler CMMT kontrolörü tarafından toplanır ve kaydedilir. Gözetim algoritması ve toplanan verilerin izlenmesi, tamamen Festo Bulut içerisinde gerçekleştirilir. Dolayısıyla verilere, herhangi bir zamanda herhangi bir yerden ulaşılabilir.

Bununla birlikte, müşteriler sadece azaltılmış programlama işleminin avantajından yararlanmaz.

Kendi bireysel proseslerinin normal koşulları, işletim sırasında veya geçmiş veriler şeklinde öğrenme algoritmasına girilir. Veri derhal bulut üzerinden değerlendirilebilir. Kullanıcılar böylece herhangi bir sapmayı hızlı bir şekilde fark edebilir ve arızaların nedenlerini doğrudan takip edebilir. Aynı zamanda değiştirilecek komponentler de hızlı bir şekilde belirlenebilir.

Bu, zamandan kazandırır, aksama sürelerini azaltır ve bakım maliyetlerini düşürür. Modüller, sistemler veya tüm makine üniteleri gibi komponent gruplarının da gelecekte bu şekilde izlenebileceği düşünülebilir.


 

Güncelleme Tarihi: 21 Ocak 2020, 17:38
YORUM EKLE

Radyo

Klemsan

Dergiler