Edge Computing software de Mitsubishi Electric conecta los procesos comerciales relevantes y ayuda a las empresas que transformación digital implementar. Esto aumenta la productividad, mejora la calidad del producto y optimiza la disponibilidad del sistema. Para hacer que las líneas de producción modernas se adapten a la industria 4.0 el automatizador tiene la herramienta de análisis de datos Mailab de Melsoft presentado que KI compatible ayuda a digitalizar la producción.
contenido
- AI tu amiga y ayudante – Podcast
- Software compatible con AI Mailab para análisis de datos
- Edge computing conecta el nivel operativo con la TI
- Edge computing para el mantenimiento predictivo en fábricas inteligentes
- Preguntas Frecuentes
AI tu amiga y ayudante – Podcast
16.09.2024 de septiembre de XNUMX | Las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático no sólo para mejorar la productividad y el rendimiento, sino también para ampliar los conocimientos de sus expertos y apoyar la transferencia de conocimientos dentro de la empresa. Este aspecto hay que decirlo en voz alta. Nominado cristiano, Gerente de Producto Estratégico para Visualización y Análisis EMEA en Mitsubishi Electric, sobre los elementos de mayor valor agregado de la IA.
En el episodio de videocast AI: ¿Dónde está? Muestra por qué las tecnologías inteligentes son el factor crucial para mantener y establecer operaciones de fabricación altamente competitivas.
Software compatible con AI Mailab para análisis de datos
07.02.2023 | El software de computación perimetral Mailab de Melsoft (Mitsubishi Electric AI Laboratory) apoya a las empresas en el transformación digital su producción y promueve su aumento de la productividad. La herramienta de ciencia de datos es intuitiva y está centrada en el operador. La plataforma inteligente utiliza inteligencia artificial (IA) para optimizar los procesos automatizados. Por ejemplo, a través del mantenimiento preventivo, se pueden evitar los desechos, reducir los rechazos, reducir el tiempo de inactividad y reducir el consumo de energía.
Los sistemas preparados para el futuro, altamente eficientes y de reacción rápida solo serán posibles si el software para el análisis de datos grandes cantidades de datos también procesado correspondientemente rápidamente. Sin embargo, las empresas a menudo carecen de los recursos para lograr este objetivo en el camino hacia la fábrica inteligente. Hay una falta de presupuesto para analistas de datos calificados y especialistas en IA. Y la capacidad de procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos a menudo no está disponible. También hay una falta de tiempo para el desarrollo de modelos precisos.
Terminales de operador gráficos HMI para automatización industrial
Con el software de edge computing Melsoft Mailab, Mitsubishi Electric ofrece ahora una solución a estos problemas. el inteligente Herramienta de análisis de datos actúa como un científico de datos de IA virtual dedicado. Mailab ayuda a las empresas a implementar sus estrategias de fabricación orientadas al futuro. Mailab se pone en marcha rápidamente, con una formación mínima y conocimientos previos. El software de computación perimetral ayuda a los usuarios paso a paso en la creación de modelos que se derivan de datos históricos.
Para ello se utilizan varios algoritmos. aprendizaje automático (ML) utilizado. De este modo, se puede automatizar la adquisición de datos, la creación de modelos de previsión y el análisis de grandes cantidades de datos. Melsoft Mailab rompe las barreras para comenzar con las aplicaciones de la Industria 4.0 que requieren un análisis de datos avanzado. También se admiten estrategias para mejorar la producción con un rápido retorno de la inversión (ROI).
Asistente digital: offline, en tiempo real y entre departamentos
La instalación del software de Edge Computing es fácil de usar. Mailab se puede instalar localmente en una PC o en una PC/servidor central de alto rendimiento. El acceso es posible desde todos los dispositivos habilitados para Internet en la red también por múltiples usuarios posible al mismo tiempo.
El interfaz de usuario intuitiva ayuda a los usuarios a analizar los datos y los apoya en todas las fases de un proyecto de análisis de datos. Los conjuntos de datos a procesar se pueden visualizar de varias maneras. Los modelos de análisis se pueden crear en función de los objetivos seleccionados por los usuarios. Los procesos dentro de la herramienta de análisis de IA utilizan el Maíz tipo AI por Mitsubishi Electric (la IA de Mitsubishi Electric crea el estado del arte en tecnología)
El control de la máquina de hoy: inteligente y capaz de aprender
Mitsubishi Electric desarrolló Melsoft Mailab Software para admitir una amplia gama de aplicaciones diferentes: también especialmente adaptado. El software se puede usar sin conexión para que los datos existentes se puedan usar para generar u optimizar modelos predictivos y ajustarlos con scripts de Python si es necesario. Los modelos de predicción generados permiten un diagnóstico en tiempo real. Los datos generados durante la operación de la planta se ponen a disposición de estos modelos y brindan información sobre la salud, el rendimiento y la optimización de la planta.
Además, la nueva información puede fluir hacia Precisión de los modelos de predicción y mejorar continuamente los resultados. De esta manera, las empresas pueden aumentar su productividad paso a paso.
La solución de IA libera todo el potencial de las instalaciones de producción
Edge computing conecta el nivel operativo con la TI
15.12.2020 | La transformación digital de la industria ha conexión de OT | nivel operativo y TI | tecnología de la información superior dio un nuevo impulso al nivel empresarial. Sin embargo, para poder explotar completamente el potencial de la digitalización, se requiere algo más que una simple conexión de red entre estos dos niveles. Edge Computing de Mitsubishi Electric ofrece la solución para esto. Los procesos comerciales relevantes se pueden conectar a través del nivel intermedio con inteligencia.
La transformación digital debe crear una base para aumentar la productividad, aumentar la calidad del producto, optimizar la disponibilidad de la planta y maximizar la utilización de la planta. El objetivo de estas mejoras es satisfacer la demanda de los clientes, idealmente en tiempo real. La base para esto se está formando cada vez más componentes conectables en red a nivel operativo, que pasarán a formar parte del IIoT o IoT industrial o Internet de las Cosas.
Sin embargo, los datos son datos. ¿Por qué la conexión vertical directa entre la producción y los sistemas comerciales de nivel superior no debería ser suficiente para lograr el objetivo de la transformación digital? La respuesta se encuentra en el camino. cómo se han desarrollado las plataformas de TI y OT. Manejan diferentes tipos de datos y requisitos de procesamiento de datos de manera diferente. Actualmente, OT procesa datos en tiempo real con velocidades de proceso de segundos o menos. TI, por otro lado, procesa esto con tiempos de muestreo mucho más largos de minutos a horas o más.
Procesar datos sin filtrar en información relevante
Detrás del modelo de industria 4.0 Existe la necesidad de que las salas de TO y de TI utilicen los datos que el otro puede proporcionar. Pero no están diseñados para traducir e interpretar los datos recibidos del otro de una manera o en un plazo que pueda tener un impacto directo en las operaciones de la planta en tiempo real. A medida que avanza la transformación digital, el resultado de la integración directa de TI / OT es a menudo simplemente la entrega de grandes cantidades de datos sin filtrar en lugar de la información relevante requerida para mejoras operativas reales.
Algunos han argumentado que quizás la nube podría proporcionar un entorno para administrar esta gran cantidad de datos al proporcionar una plataforma para la agregación, el filtrado y el análisis de datos eficientes. Y ciertamente protocolos como OPC UA una conexión directa desde la producción a través de los sistemas de nivel superior a Nube fabricar.
Modernas soluciones de servidor en rack para el centro de datos
Pero aunque la nube ofrece una plataforma ideal para desarrollar conocimiento sobre las operaciones de la planta, es no es la plataforma correcta, con el fin de poner en práctica los conocimientos para las operaciones de producción. Si bien puede proporcionar capacidades de análisis de datos útiles y esenciales, no proporciona la agregación y el análisis en tiempo real necesarios en el puente OT/IT.
La computación de borde cierra la brecha entre OT y TI
Una solución más adecuada para Integración OT / IT ofrecen las nuevas tecnologías de computación de borde inteligente. Estas tecnologías forman una capa intermedia entre el piso de producción y los sistemas comerciales de nivel superior. Ofrecen una interfaz simple entre TI y el mundo de OT, así como nuevas opciones para el lugar donde se realiza el análisis de datos.
La solución informática de punta melipc de Mitsubishi Electric ofrece esta funcionalidad y es compatible con OPC UA. Los datos se pueden preprocesar y agregar localmente para producir información valiosa para los sistemas que la requieren y la procesan. Edge Computing también conecta a la perfección el área de producción con sistemas de TI de nivel superior, como plataformas MES y ERP.
Realizando análisis de datos sofisticados en tiempo real mediante la informática de punta, el uso cada vez mayor de la IA | Inteligencia artificial Los algoritmos y el aprendizaje automático para un manejo más inteligente de los datos pueden mejorar la eficiencia de Melipc en la producción. Los costos del procesamiento de datos también se pueden reducir significativamente, ya que solo la información necesaria y relevante se transmite de un nivel de empresa a otro.
Computación de borde | Dispositivos, aplicaciones y muchos consejos
Melipc Edge Computing ofrece una Recopilación de datos en tiempo real y procesamiento a un estándar industrial robusto. Desde el punto de vista del procesamiento de datos, comprende una serie de herramientas de análisis, incluido el análisis de regresión múltiple, el sistema Mahalanobis Taguchi y el control de procesos estadísticos (SPC), así como funcionalidades de IA. Esto incluye, por ejemplo, el reconocimiento de formas de onda similares que brindan retroalimentación al piso de la fábrica en tiempo real.
Combine la preparación de datos con el conocimiento operativo
Como resultado, Edge Computing puede realizar funciones de adquisición, filtrado, procesamiento y análisis de datos utilizando conocimientos operativos con diagnóstico y retroalimentación para aplicaciones tales como mantenimiento predictivo combinar. Esto ocurre dentro de un flujo de información en tiempo real que puede influir en las decisiones de los sistemas de producción.
La computación de borde proporciona una base para la transformación digital de la empresa y ofrece una plataforma para conectar máquinas y dispositivos. Por lo que puede Procesos de manufactura reaccionar de forma más rápida e inteligente a los cambios de producción. Esto sucede independientemente de si la producción se basa en la planta, la demanda o la oferta.
PLC IP67 con conexión a la nube y función Edge Gateway
El cantidades crecientes de datos desde el nivel operativo y su exigencia de utilizar estos datos de forma más inteligente, posibilitan la transformación digital de la industria. Al mismo tiempo, también representan un desafío La computación de borde como una capa intermedia entre TI y OT resuelve este desafío y allana el camino para la arquitectura controlada por eventos que define la Industria 4.0.
Esto le da a la producción una clave con la que se puede convertir en una operación inteligente. Así que la informática de punta construye eso puente natural entre OT e IT en un formato que ambos lados puedan cerrar la brecha.
Edge computing para mantenimiento predictivo en Smart Factory
02.12.2019 | Las empresas que buscan conectar la tecnología operativa (OT) de su entorno de producción a sus sistemas de TI ahora tienen una nueva opción de Mitsubishi Electric: la solución informática de punta melipc abre el potencial de optimización a través del monitoreo preventivo de la condición (mantenimiento predictivo) o la garantía de calidad con evaluación de datos en tiempo real y retroalimentación inmediata para el operador.
La solución Melipc permite aumentar la calidad y la productividad en Industrias asi Industria del automóvil, Tecnología de los alimentos y la industria de bebidas o ciencias de la vida. Aquí, el software de proceso en tiempo real proporciona diagnósticos locales, retroalimentación predictiva y visualizaciones para el análisis del entorno de producción.
Algoritmos para análisis de datos ya integrados
Los algoritmos de análisis para mantenimiento predictivo y control de calidad ya están integrados en la serie Melipc. En procesos de producción continuos, esta solución puede optimizar los procesos y adaptarlos a las variables. La eficiencia se incrementa mediante la creación de un modelo de predicción en tiempo real mejorado, que se puede actualizar y refinar en función de los nuevos requisitos del proceso. De esta manera, los errores en las máquinas de envasado en la industria alimentaria, por ejemplo, pueden detectarse, mejor aún prevenirse y, por lo tanto, mejorar la calidad. Melipc utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar Anomalías en el estado de la máquina Tiempo real. La información de estado detallada se envía al nivel de automatización para que los operadores de la máquina puedan llevar a cabo de forma proactiva medidas de ajuste o mantenimiento en una etapa temprana.
Red 5G para la industria: ventajas y desafíos.
además, el informática de borde descentralizada Beneficios en términos de seguridad de datos e integridad de procesos. La solución Melipc de Mitsubishi Electric también se utiliza en aplicaciones de ciencias de la vida, donde almacena y analiza datos confidenciales a nivel de OT en lugar de enviarlos a la nube. Esto acelera el diagnóstico a velocidad en tiempo real y reduce los costos y requisitos de la infraestructura de TI.
La nueva solución Melipc complementa la cartera existente de Mitsubishi Electric en módulos de edge computing como Maps Scada, registradores de datos y controladores.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es exactamente la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas para generar conocimientos e ideas a partir de datos estructurados y no estructurados. La definición de ciencia de datos implica combinar técnicas de matemáticas, estadística, informática y aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias, hacer predicciones y luego tomar decisiones basadas en datos. Un objetivo clave de la ciencia de datos es ayudar a las empresas y organizaciones a optimizar sus procesos comerciales, identificar nuevas oportunidades comerciales y obtener ventajas competitivas.
¿Dónde se aplica la ciencia de datos?
Ciencia de los datos es aplicable en numerosas industrias como el comercio electrónico, la logística, la atención médica, las finanzas, la industria, la seguridad, la movilidad y el comercio minorista. La cantidad cada vez mayor de datos y los avances tecnológicos hacen de la ciencia de datos una disciplina científica dinámica y con visión de futuro que tiene el potencial de generar cambios profundos en la forma en que usamos y entendemos los datos.
¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos e informática?
La ciencia de datos y la informática están estrechamente relacionadas, pero tienen enfoques y objetivos diferentes. Mientras que la Informática proporciona los conceptos básicos y las herramientas para el procesamiento de datos, la ciencia de datos utiliza estas herramientas para resolver preguntas y problemas específicos. Otra diferencia radica en el objetivo: El Informática tiene como objetivo lograr avances tecnológicos, mientras que la ciencia de datos tiene como objetivo extraer conocimientos prácticos de los datos y utilizarlos para mejorar los procesos comerciales y la toma de decisiones.
¿Qué cubre la ciencia de datos?
La ciencia de datos incluye todos los pasos, desde la recopilación y el análisis de datos hasta la interpretación y comunicación de los resultados, con el objetivo de permitir decisiones basadas en datos y optimizar los procesos de negocio. Las áreas y tareas más importantes en la ciencia de datos son:
- Adquisición de datos y recopilación: recopile datos de diversas fuentes, como bases de datos, API, web scraping o sensores.
- fecha de nacimiento y preparación: preparar los datos brutos, limpiarlos y darles un formato adecuado para poder analizarlos. Esto incluye eliminar errores, llenar vacíos y normalizar datos.
- Análisis de los datos: Aplicar métodos y algoritmos estadísticos para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos. Estos incluyen análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos. Los proyectos de ciencia de datos pueden ayudar a analizar datos específicos de la empresa para identificar el potencial de ventas y desarrollar modelos de aprendizaje automático que brinden recomendaciones de ventas.
- Aprendizaje automático: Desarrollar y entrenar modelos que puedan aprender de los datos y hacer predicciones. Esto incluye métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados, así como aprendizaje profundo. Los equipos de ciencia de datos son cruciales para lograr los mejores resultados para las empresas.
- Visualización de datos: Presentación de datos y resultados de análisis en forma gráfica para hacer comprensibles las relaciones complejas y respaldar las decisiones. Para ello se utilizan herramientas como Matplotlib, Tableau o Power BI.
- Big Data Tecnologías: Manejar grandes cantidades de datos que abrumarían los sistemas de procesamiento de datos tradicionales. Aquí se utilizan tecnologías como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL. En el comercio electrónico, la ciencia de datos se utiliza para personalizar la comunicación con el cliente y realizar marketing dirigido.
- bases de datos y almacenamiento de datos: almacenar, gestionar y consultar grandes cantidades de datos en sistemas estructurados. Aquí son relevantes las bases de datos SQL y NoSQL, así como las soluciones de almacenamiento de datos como Amazon Redshift o Google BigQuery.
- Ética y Privacidad : Consideración de los aspectos éticos y de la normativa de protección de datos en el tratamiento y análisis de datos. Garantizar que los datos sean anónimos y almacenados de forma segura.
- comunicación y presentación: Comunicar los resultados y hallazgos de forma clara y comprensible a las distintas partes interesadas. Esto incluye la creación de informes, paneles y presentaciones. Un científico de datos juega aquí un papel central porque no sólo tiene las cualificaciones necesarias, sino que también dispone de una amplia gama de oportunidades profesionales.
¿Qué cursos están disponibles para ciencia de datos?
El curso de ciencia de datos se caracteriza por su combinación única de teoría y práctica y ofrece una variedad de trayectorias profesionales después de la graduación. Los programas de grado en ciencias de datos ofrecen fundamentos teóricos de la estadística, así como aplicaciones prácticas en informática y ética. Bachelor- Y Dominarnivel están disponibles. Las tareas principales de un científico de datos incluyen recopilar, limpiar y procesar datos, desarrollar modelos para el análisis de datos e interpretar y comunicar los resultados.