การสร้างคุณค่าจากข้อมูลที่จุดตัดของ AI และ IoT

การสร้างข้อมูลไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับโรงงานอุตสาหกรรมที่ต้องการความได้เปรียบในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าในการสร้างมูลค่าจากข้อมูลนั้นเป็นตัวเปลี่ยนเกม

(แหล่งที่มาของภาพ: Weidmüller)

บริการใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นแรงบันดาลใจให้วิศวกรและผู้ผลิตสร้างโมเดลธุรกิจที่ทำกำไรและมีประสิทธิภาพ ซึ่งสร้างโรงงานอัจฉริยะด้วยเทคโนโลยีที่ซับซ้อนซึ่งสามารถเพิ่มคุณภาพผลิตภัณฑ์และลดต้นทุนได้

แต่ผู้ผลิตจะเดินทางจากข้อมูลสู่มูลค่าได้อย่างไร ผู้ผลิตหลายรายได้รับแรงบันดาลใจจากความเป็นไปได้ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์มาบรรจบกับ Industrial Internet of Things (IIoT) ความก้าวหน้าในอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงและการรวบรวมและปรับแต่งข้อมูลกำลังขับเคลื่อนประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เพิ่มขึ้น

สิ่งที่ฟังดูซับซ้อนในตอนแรกสามารถทำได้โดยข้อได้เปรียบที่เป็นรูปธรรมของอุตสาหกรรมอัจฉริยะ

วิธีการของปัญญาประดิษฐ์และโดยเฉพาะอย่างยิ่งแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเครื่อง ทำให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลเข้าด้วยกันและระบุความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักได้

แนวคิดเกี่ยวข้องกับการใช้ AI จาก Weidmüller อย่างง่ายโดยใช้ซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติสำหรับเครื่องจักรและวิศวกรรมโรงงาน เพื่อจุดประสงค์นี้ เราได้กำหนดมาตรฐานและทำให้การใช้แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอปพลิเคชันทางอุตสาหกรรมเป็นมาตรฐานและทำให้ง่ายขึ้น จนถึงระดับที่ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ไม่มีความรู้เฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของตนเองได้

เครื่องมือซอฟต์แวร์จะแนะนำผู้ใช้ตลอดขั้นตอนการพัฒนาแบบจำลอง ผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องจักรและกระบวนการสามารถสร้าง แก้ไข และดำเนินการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องได้รับการสนับสนุนจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อลดเวลาหยุดทำงานและข้อผิดพลาด เพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมการบำรุงรักษา และปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ ซอฟต์แวร์ช่วยแปลและเก็บถาวรความรู้เกี่ยวกับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนลงในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่เชื่อถือได้

การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติสามารถใช้ได้ในหลายพื้นที่ ตั้งแต่การตรวจจับความผิดปกติและการจำแนกประเภท ไปจนถึงการทำนายข้อผิดพลาด อย่างไรก็ตาม ในการตรวจจับความผิดปกติและคาดการณ์บนพื้นฐานนี้สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ข้อมูลจะต้องมีการรวบรวมและเชื่อมโยงกัน โดยปกติจะมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการเพียงพอสำหรับเครื่องจักรและโรงงาน เพื่อให้ได้มูลค่าเพิ่มจากข้อมูลนี้ จะมีการวิเคราะห์โดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง และพัฒนาแบบจำลองที่เหมาะสม

เราเชื่อว่ามีวิธีง่ายๆ ในการประสบความสำเร็จด้าน IoT ในอุตสาหกรรม เราสนับสนุนโซลูชันในระดับต่างๆ สี่ระดับ ซึ่งเรารู้สึกว่าเป็นส่วนสำคัญ:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลและตรรกะทางธุรกิจ—บรรลุเป้าหมายด้านมูลค่าเพิ่มที่เป็นรูปธรรมด้วยบริการดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
2. การสื่อสารข้อมูล—การสื่อสารข้ามเครือข่ายในระดับความปลอดภัยสูงสุดโดยการขนส่งข้อมูลผ่านโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายได้อย่างน่าเชื่อถือ
3. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า—ลดกระแสข้อมูลและค่าใช้จ่ายด้วยเทคโนโลยี IoT Edge เช่น ตัวควบคุม, ระบบ I/O, และมาตรวัดพลังงาน
4. การได้มาซึ่งข้อมูล—เข้าถึงข้อมูลที่มีค่าและเชื่อถือได้ในแอปพลิเคชันกรีนฟิลด์และบราวน์ฟิลด์ด้วยตัวควบคุม, เครื่องจักร, เซ็นเซอร์, มิเตอร์, และตัวแปลงสัญญาณอนาล็อก

การบรรลุเป้าหมายด้านมูลค่าเพิ่มจากข้อมูลเริ่มต้นโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ นี่อาจเป็นเรื่องง่ายเหมือนสัญญาณเตือน หรือจะใช้สำหรับ AI กับแมชชีนเลิร์นนิงก็ได้ เพื่อให้ทราบและเข้าใจพฤติกรรมของเครื่องจักร เราใช้หน่วยการสร้างทั้งสี่นี้เพื่อรวม AI และ IoT, เข้าด้วยกัน ทำให้เราเป็นผู้เปิดใช้งานจากข้อมูลสู่มูลค่า ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติที่จะเปลี่ยนเกมของ Weidmuller โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ในขอบเขตระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมในชุดวิดีโอ โรงงานในอนาคต ของเรา