El control de la máquina de hoy: inteligente y capaz de aprender
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Con Inteligencia artificial (AI) y analítica avanzada (AA) puede Maschinensteuerung hoy procesamos datos, aprende de ellos y toma decisiones autónomas. Esto aumenta la disponibilidad de máquinas y sistemas. Estos se vuelven más eficientes, más confiables y, en general, más productivos. Cómo integrar estas tecnologías inteligentes en el direccion puede ofrecer un nuevo paradigma de funcionamiento, conoce Nils Knepper de Mitsubishi Electric.
No hace tanto tiempo que tecnologías como Control PID, control basado en modelos, control orientado al campo y Lógica difusa eran simplemente hipotéticos Ahora están tan profundamente integrados en la arquitectura de control que ya ni siquiera pensamos en ellos.
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A este ritmo, en unos años, utilizaremos inteligencia artificial (AI) y análisis avanzado (AA) dan por sentado en el control de la máquina. Usted será una fuerza impulsora para aumentar la disponibilidad de la máquina. Por ejemplo, este será aún más efectivo Mantenimiento predictivo (mantenimiento predictivo) que ya tenemos hoy.
Control de máquina con competencia AI y AA
Usando tecnologías de IA y AA, podemos en Mitsubishi Electric Análisis de big data registrando y analizando las condiciones de la máquina en tiempo real. Monitorean el estado actual de la máquina, anticipan el mal funcionamiento y dan recomendaciones inmediatas para la acción. Los operadores de la máquina y el personal de mantenimiento pueden reaccionar o el controlador de la máquina inicia las medidas apropiadas.
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Un paso más allá, la tecnología de inteligencia artificial abarca a toda la empresa. Si hubiera, por ejemplo, un cuello de botella en la cadena de suministro, la máquina reaccionaría por sí sola, disminuyendo la producción por sí sola hasta que llegaran las piezas de repuesto. Esto puede evitar que se detenga toda la línea de producción.
En el futuro, la inteligencia artificial optimizará la productividad. decisiones autónomas reunirse Hoy en día, una máquina funciona dentro de los límites de rendimiento definidos y tiene en cuenta, por ejemplo, diferentes cargas, áreas de seguridad o velocidades. La IA, sin embargo, utiliza algoritmos de aprendizaje más profundos dentro del control de la máquina. Con ellos, las máquinas pueden alcanzar sus límites hoy e ir más allá de ellos. La productividad se puede aumentar sin comprometer la fiabilidad y la seguridad.
Las especies de maíz y la informática de punta ya están presentes
Las tecnologías de IA ya están conduciendo a mejoras operativas en los procesos de las máquinas individuales. Un ejemplo viene de Mitsubishi Electric: la empresa de automatización ha desarrollado una tecnología de diagnóstico basada en su tecnología de inteligencia artificial "Maisart" (la inteligencia artificial de Mitsubishi Electric crea la tecnología más avanzada).
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Esto se implementó en productos como el Edge Computing Solución "Melipc" que utiliza el aprendizaje automático para analizar los datos recopilados. A partir de esto, genera un modelo de los estados de funcionamiento de la máquina. Este modelo detecta anomalías en el funcionamiento de la máquina en tiempo real y notifica al personal de mantenimiento sobre problemas inminentes en una etapa temprana.
Incluso el inteligente mantenimiento predictivofunción "Smartplus "en el robot" Melfa " Es un ejemplo del uso de la inteligencia artificial. El smartplus analiza los componentes principales del variador en función de las condiciones de funcionamiento existentes y advierte temprano de fallas o desgaste. De esta manera, el mantenimiento se puede planificar de manera eficiente. Sin embargo, la tecnología ofrece aún más: durante la fase de diseño de las aplicaciones, se puede predecir la vida útil del robot mediante simulación y se puede estimar el esfuerzo de mantenimiento anual. Esto permite a los desarrolladores modificar la operación del robot para extender su vida útil.
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Estos dos ejemplos ya conducen a una mejora significativa en la disponibilidad de la máquina y menores costos de mantenimiento. Sin embargo, estos usos iniciales de AA y AI solo indican su potencial.
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Nils Knepper es Gerente de Producto Senior Modular PLC Central Europe para Sistemas de Automatización Industrial en Mitsubishi Electric Europe BV en Ratingen.