人工智能(AI)产品解决方案发表时间:2023-06-19 17:00 人工智能能带来什么价值?我们总是听说人工智能。但很少有公司能清楚地解释人工智能的价值。在人工智能产品解决方案的书籍中,我们介绍了人工智能分析的一些具体结果。 人工智能在工厂中提供价值的三种方式。我们一直致力于解决客户的各种问题。对于使用常规分析方法无法解决的问题,我们应用人工智能方法解决了其中的50个问题。我们了解到,在工厂中,人工智能可以通过以下三种方式提供价值。 异常信号检测预测各种设备的故障及工厂的停车。帮助客户能够在异常发生前执行维护,提前采取对策,并提高正常运行时间。 根本原因分析查明之前发生问题的原因,找出质量下降和耗电量变化的原因。通过在改进和实施质量措施时,确定重点领域,可以帮助客户提高产品质量。 质量评估分配质量指标,在测试前预测质量,并预测质量变化。无需破坏性测试和其他需要花费时间的测试流程,就可以降低质量控制的成本。 横河电机人工智能解决方案的成果这些是横河电机提供的人工智能解决方案的一些分析结果。 我们一直在使用人工智能解决许多行业的客户问题,包括石油厂和化工厂。 异常信号检测 |
行业 | 类别 | 概述 | |
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异常信号检测 | |||
化学 | PH计 | 污水管道传感器老化预测 | |
石油 | 熔炉 | 利用过程数据预测炉况 | |
电力 | 泵 | 利用压力相关数据预测管道空化 | |
根本原因分析 | |||
石油 | 压缩机 | 利用工艺数据找出A区制冷压缩机效率降低的原因 | |
温泉 | 温泉控制 | 使用运行数据确定热水分配变化的原因 | |
纸和纸浆 | 打浆机 | 确定打浆机功率与产品质量的关系 | |
质量评估 | |||
电子部件 | 电子零件制造设备 | 利用传感器数据识别装配过程中损坏的零件 | |
化学品 | 工业物料连续生产设备 | 用18种数据预测质量度量指标之间的指标 | |
石油 | 产品质量价值 | 利用生产数据估算产品质量价值 | |
食品与药品 | 医疗产品制造设备 | 用10种制造数据预测成品质量 |
我们利用分析经验和主要技术,可以提供一系列易于使用的人工智能产品。
在保持SMARTDAC+GX/GP系列无纸记录仪的可靠性和功能同时,安装人工智能作为标准配置无需复杂设置,您只需将需要监视的通道用未来之笔进行注册,就可以将不久的未来绘制为波形。
GX/GP系列是一种面板式或便携式无纸记录仪,提供直观的触摸面板操作。其高度灵活的模块化I/O结构能够在各种工业生产及开发场所获取、显示和记录温度、电压、电流、流量、压力等数据。
请参阅SMARTDAC+ SMARTDAC+ GX系列无纸记录仪的详细信息
> Panel mount type GX10/GX20
利用采集到的数据预测未来数据,在趋势监视器上绘制预测未来波形和实时数据。根据未来的波形可以识别和处理可能发生的问题
可以根据来自未来笔的未来测量数据设置未来警报。未来警报信息显示在未来警报摘要中。当未来警报发生时,外部输出或电子邮件会事先发出通知。
利用人工智能功能可以显示过去到现在的温度、电压等过程信号,以及未来的波形。(GX/GP)
GGX/GP采集过程信号并显示测量值。
将实时数据发送到PC, GA10的软件人工智能分析功能在现场侧的GX/GP上显示人工智能判断的结果,如不适感检测等。
询问关于高精确AI的服务顾问
在具有精确AI的嵌入式设备上进行分析并显示测量结果。(GX/GP+e-RT3 Plus)
GX/GP采集过程信号并显示测量值。
用GX/GP采集过程信号,显示测量值,将数据实时传输到与Python兼容的AI平台e-RT3 Plus,并将客户开发的AI算法的判断结果传输到到GX/GP屏幕上。
询问关于高精确AI的服务顾问
近年来,随着设备的老化,维护的需求也在增加。目前主要通过工人巡回点检确定设备状况。然而,我们面临着出生率下降致使劳动力短缺、熟练工人退休导致操作员技能不足等问题。而且巡回点检所获得的测量结果也无法量化,常常不能有效利用,因此迫切需要建立更加有效的设备维护机制。
GA10+数据采集是设备预测性维护的解决方案,就像是一个人工智能的操作员,能够检测不正常迹象的“异常”,并自动通知用户。
您只需要在恰当的时候派遣工人到需要维护的设备上,这就减少了设备检查的工时,让您快速发现异常迹象,防止设备意外停车。实现更高效的设备维护、增加工厂可用性。
GA10是一种基于PC的数据记录软件,它通过以太网连接安装在工厂和附属建筑中的各种设备(如记录仪和数据采集器),执行监视和记录。
人工智能可以通过整合传感器到生产设备上的GA10数据,了解正常的操作数据“是什么样子”。这就可以识别异常并通知用户。通过采集传感器数据,人工智能可以根据设备的振动和表面温度的数据通知您异常情况,使您能够对设备故障进行预测检测。
人工智能检测大数据中的异常数据,并用突出的明显标识来通知您
监测大数据
数字化现场的经验技术
数字化仪表运行状况和趋势监控
减少操作员巡检的成本
分享和传授现场操作人员设备维护的经验知识
防止突发的设备意外故障
即使在难以应用基于阈值进行异常检测的设备上也可以捕捉信号
根据不同种类数据,确定设备异常迹象。
简单的系统:数据采集+GA0
只需指定一个正常状态的数据周期,就可以开启自动分析
当检测到异常时立即通知
拥有丰富的I/O接口实现高扩展性
无风扇强大的环境价值支持Python
工业人工智能平台e-RT3 Plus
对于机器学习和其他人工智能分支的开发是必不可少的,您可以添加许多人工智能开源库来快速提升人工智能开发。强大的环境价值,易于访问的I/O接口,是利用e-RT3独特优势的工业人工智能平台的理想选择。
有了丰富的I/O模块选择,您可以轻松地将应用程序与数据采集和控制级合并。CPU和I/O模块均来自横河,这使其易于连接。即使万一硬件出现问题,实施隔离也比以往任何时候都要简单。
带有免费和开放的Linux Ubuntu,与大多数开源软件兼容。您可以更轻松地使用软件,例如网络文件共享软件和PC-less SCADA.。
将e-RT3 Plus CPU和现有顺序CPU并列,并划分它们的角色:一个用于控制的高速梯形图,另一个用于通信和人工智能确定的e-RT3 Plus。
e-RT3采用无风扇设计,适应炎热、恶劣的环境,模块能够承受0°C到55°C的温度,可以安装在车间、工厂或室外的柜子中。
横河电机能够长期稳定地提供PLC,并同样保障产品和零部件的供给。
无需改变现有的人工智能应用程序,无需过多繁琐的I/O设置。
开发的设备可以直接接入恶劣的环境,可以在迄今为止单板计算机无法运行的环境中直接运行。
横河电机开发出了一种技术,可以使用人工智能通过强化学习直接控制设备强化学习是机器学习的一种类型,人工智能通过其自身的反复尝试进行学习。 横河电机强化学习的关键特征在于通过少量的尝试就可以学习,所以非常实用。
由于干扰、指示值不稳定,导致原材料损失。
熟练技术工人难以实施控制调整,费时费力。
不熟悉的控制方法导致过程不稳定和质量下降。
人工智能可以自我学习,不需要大量的教学数据。
通过少量案例就能掌握。
通过专用于控制领域的强化学习技术进行优化。
现实世界中的站点通常需要复杂的控制机制。
我们在这里展示了一个实验示例,采用强化学习技术来控制的三罐液位控制系统。 [无声视频]