Makine Haber

Yapay zekayı doğrudan makineye getirmek…

Festo Grubu’nun bir parçası olan Resolto, kendi pnömatik ve elektrikli otomasyon teknolojisini Endüstri 4.0 için hazırlama konusunda otomasyon çözüm­leri üreticisini destekliyor. Veri, sahada önceden makinele­rin çok yakınında yorumlanır. Bu; enerji tasarrufu sağlar, döngü sürelerini, makine arızalarını ve üretim hatalarını azaltır.

Yapay zekayı doğrudan makineye getirmek…

Festo

Şimdiye kadar, gecikme süreleri ve buluta bağlanmakla ilgili yüksek veri miktarları nedeniyle ya­pay zekanın (AI) endüstriyel uygulamaları pek etkileyici değildi. Bu nedenle can alıcı faktör, yapay zekayı doğrudan makineye getirmek ve verileri burada, doğrudan kaynakta gerçek zamanda yo­rumlamaktır. Yapay zeka uzmanı Resolto, kendi Scraitec platformuyla örneğin bir ev aletleri imala­tında ve bir otomobil üretiminde tam olarak bunu yapıyor.
Resolto Informatik GmbH, 2018’den beri Festo Grubu’nun bir parçası olup, kendi pnömatik ve elektrikli otomasyon teknolojisini Endüstri 4.0 için hazırlama konusunda otomasyon çözüm­leri üreticisini destekliyor. Veri, sahada önceden makinele­rin çok yakınında yorumlanır. Bu; enerji tasarrufu sağlar, döngü sürelerini, makine arızalarını ve üretim hatalarını azaltır.

Yapay zekalı Festo ürünleri
Resolto’nun Scraitec yazılım çözümü, bir tesisin normal duru­munu biliyor ve tesisin sensör verilerinin gerçek zamanlı analizi sayesinde her anormalliği algılıyor. Scraitec, erken ve titiz öngö­rüler sağlıyor ve eylem tavsiyeleri sunuyor. Resolto’nun Genel Müdürü Tanja Maaß, iş birliğinin avantajlarını açıklarken şunları söylüyor: “Mantıksal analiz ve yapay zeka konusu, Festo’nun ürün portföyü üzerinde bir etki yaratacak. Çünkü, yapay zeka algoritmaları hem buluta, hem de doğrudan Festo komponentlerine entegre edilebiliyor.”
Donanım olarak Festo IoT ağ geçidi CPX-IOT ile, müşteriler kendi makine ve tesislerini saha düzeyinde izletebiliyorlar. Scra­iField yazılım bileşeniyle saha düzeyinde destek sağlanıyor. Bu bileşen, daha küçük bir kontrolör içerisinde makinelerin çok yakınında sürekli çalışıyor. Buluttaki merkezi bileşene bir veri bağlantısı gerekmeden veri akışlarını güvenilir şekilde yorum­layan, minimum donanım gerekliliklerine sahip bir ön-eğitimli modül kullanılıyor. IoT ağ geçidi gerektiği şekilde Festo gösterge panellerini buluta bağlıyor. Burada, önceden konfigüre edilmiş pek çok uygulama modeline erişimi olan ScraiBrain entegre olarak bulunuyor.

‘İşin parçası insan’ prensibi
Maaß, “Platform mühendislerin ve müşterinin teknik uzmanları­nın bilgilerini birleştirerek gerçekleşen işletimden sürekli öğreni­yor. Biz bunu ‘işin parçası insan’ prensibi olarak adlandırıyoruz” diye konuşuyor.
Makine öğrenmesi ve yapay zeka ürünü, tesislerdeki pa­rametreleri etkin şekilde optimize etmek veya eylem için ‘kendi’ insanlarına somut talimatlar göndermek (örneğin, akıllı telefon üzerinden) amacıyla bilgiyi kestirimci şekilde yorumlar.

Yeni iş modelleri
Scraitec’in dijital araçlara dönüştürmek amacıyla tesis ve maki­nelerle birleştirilmesi, makine ve makine parkı üreticileri için yeni iş modelleri başlatıyor. Yeni servis konseptleri, şirket bünyesin­deki bakım ekiplerinin otomatikleştirilmiş erken koordinasyonu yoluyla güçlü bir katma değer sunuyor.
Scraitec, son müşterilerin otomasyonu kullanarak kendi tesis­lerinin kullanımını optimize etmelerine yardımcı oluyor. Olayları tahmin etme ve bilinen arıza biçimleri için eylem tavsiyeleri yoluyla bakım programlarında uyarlama yapılabildiğinden, bakım maliyetleri düşüyor. Platform, tanımlı hedef kriterler için tüm tesis parametrelerini güçlendiriyor ve tesisin verimliliğini artırıyor.

Donanım olarak Festo IoT ağ geçidi CPX-IOT ile, müşteriler kendi makine ve tesislerini saha düzeyinde izletebiliyorlar. ScraiField yazılım bileşeniyle saha düzeyinde destek sağlanıyor.

Kompleks üretim hatlarında arıza önleme
Tipik bir örnek olarak, ev aletleri üreticisi Miele belirli bir zaman dilimi üzerinden kendi üretim sürecindeki istikrarsız ürün kalite­sini fark etmiş; fakat bunun nedenlerini tespit edememişti. Şirket, ürünlerin ardışık sırayla üretildiği kompleks üretim hatlarına sahip. Burada bireysel istasyonları ayrı değerlendirmek yeterli değildir.
Bu yüzden, Miele’nin üretim müdürleri karmaşık üretim akışla­rındaki anormallikleri otomatik olarak tespit etmek için bir sistem istediler. Maaß, konuyla ilgili “Derin öğrenme, bunun için doğru yaklaşım gibi görünüyordu” diyor. Gerekli olan şey, farklı ölçüm sistemlerini bir araya getiren entegre bir veri tabanı geliştirmekti. Aynı zamanda, bunun için ilave ölçüm noktalarının da konfigüre edilmesi gerekiyordu. Scraitec platformu, üretim hatlarını enteg­re bir sistem olarak modelledi ve bunu yapmakla verimi yüzde 1,5 artırdı.
Pnömatik sıkma sisteminin sadece 100 Euro’ya mal olduğu bir otomobil üreticisi bir başka tipik örnek. Yine de, öngörülmeyen üretim durmaları birkaç yüz bin Euro’ya mal olabiliyor. Bu neden­le, aşınma ve döngü sürelerinin yavaşlaması için bir erken uyarı sisteminin; daha doğrusu tüm sıkma sistemi tiplerinin kestirimci bakımı için bir öğrenme sisteminin ideal olduğu düşünüldü. Ger­çek zamanlı veri analizi için Scraitec ile çözüm, doğrudan Festo kontrolör CPX-E-CEC’yi içerir. Bulut bağlantısı gerekmez.

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ