Lisäarvoa datasta yhdistämällä tekoäly ja IoT

Datan tuottaminen on tuttu juttu tehtaissa, jotka haluavat saada kilpailuetua. Mutta vasta lisäarvon tehokkaampi tuottaminen datasta muuttaa pelin kulun.

(Kuvan lähde: Weidmüller)

Uudet datapohjaiset palvelut innostavat insinöörejä ja valmistajia kehittämään kannattavia ja tehokkaita liiketoimintamalleja, joiden perusteella luotavat edistyneeseen teknologiaan perustuvat älytehtaat parantavat tuotteiden laatua ja laskevat kustannuksia.

Miten valmistajat muuttavat datan lisäarvoksi? Tekoäly (AI) inspiroi monia valmistajia, samoin tekoälyn yhdistäminen teollisen esineiden internetin (IIoT) kanssa. Koneoppimisalgoritmien kehittyminen sekä datan keräys ja sen jalostaminen parantavat tehokkuutta ja tuottavuutta.

Vaikka se voi aluksi kuulostaa hyvin monimutkaiselta, älykkään teollisuuden tarjoamien konkreettisten etujen avulla se on saavutettavissa.

Koneilta tulevaa dataa analysoidaan tekoälyn ja etenkin koneoppimisen avulla, ja dataa voidaan linkittää yhteen ja tunnistaa aiemmin tuntemattomia korrelaatioita.

Weidmüllerin konsepti tekee tekoälyn käyttämisestä helppoa kone- ja tehdassuunnitteluun tarkoitetun koneoppimisohjelmiston avulla. Olemme standardoineet ja yksinkertaistaneet koneoppimisen käyttöä teollisuudessa siinä määrin, että eri alojen asiantuntijat pystyvät tuottamaan omia datapohjaisia ratkaisujaan ilman datatieteen asiantuntemusta.

Ohjelmistotyökalumme opastaa käyttäjää koko mallin kehittämisen ajan. Kone- ja prosessiasiantuntijat voivat luoda, muokata ja suorittaa koneoppimismalleja helposti ilman datatieteen asiantuntijoiden tukea ja vähentää sitä kautta käyttökatkoja ja virheitä, optimoida kunnossapitoa ja parantaa tuotteiden laatua. Ohjelmisto auttaa muuntamaan ja arkistoimaan monitahoisen sovellustiedon luotettavaksi koneoppimissovellukseksi.

Automaattista koneoppimista voidaan käyttää monin eri tavoin, poikkeamien tunnistamisesta ja luokittelusta aina virheiden ennakointiin. Poikkeamien tunnistaminen ja ennakoivan kunnossapidon ennusteiden laatiminen niiden perusteella edellyttää kuitenkin datan keräämistä ja korrelointia. Käytettävissä on yleensä riittävästi prosessin kannalta olennaista dataa koneista ja tehtaista. Tästä datasta voidaan tuottaa lisäarvoa analysoimalla sitä koneoppimismenetelmien avulla ja kehittämällä tarvittavat mallit.

Uskomme, että teollisen esineiden internetin voi saavuttaa helposti. Tuemme ratkaisuja neljällä eri tasolla, jotka ovat mielestämme tavallaan rakennuspalikoita:

1. Datan analysointi ja liiketoimintalogiikka – Konkreettista lisäarvoa datapohjaisista digitaalisista palveluista.
2. Dataliikenne – Viestintä verkossa korkeimmalla mahdollisella turvallisuustasolla; data siirretään luotettavasti verkkoinfrastruktuurin kautta.
3. Datan esiprosessointi – Datavirtojen pienentäminen ja kustannusten laskeminen IoT-reunateknologialla, kuten ohjaimilla, I/O-järjestelmillä ja energiamittareilla.
4. Tiedonhankinta – Luotettavan, arvokkaan datan hankkiminen uusista ja nykyisistä sovelluksista, joissa käytetään ohjaimia, koneita, antureita, mittareita ja analogisia signaalimuuntimia.

Lisäarvon saaminen datasta alkaa tekoälyn käytöstä. Lisäarvo voi olla yksinkertainen varoitussignaali, tai dataa voidaan käyttää tekoälyyn perustuvassa koneoppimisessa. Yhdistämme näiden neljän rakennuspalikan avulla tekoälyn ja teollisen esineiden internetin koneiden toiminnan selvittämiseksi ja ymmärtämiseksi. Näiden avulla pystymme tuottamaan datasta lisäarvoa. Katso lisätietoja Weidmullerin mullistavasta tekoälyyn perustuvasta automaattisesta koneoppimisesta teollisuusautomaatiossa Future Factories ‑videosarjastamme.