Introduction to ​FactoryTalk® Analytics™ LogixAI®​

Summary

Die Technologievorstellung von Niraj Kacharya und seinem Team von Automation-Spezialisten von Reynolds und TRC beschäftigt sich mit der Einführung von Logix AI, einer Plattform, die Predictive Analytics auf Geräteebene und Produktionslinie ermöglicht. Sie erklärt, wie Logix AI ohne Kenntnisse in Data Science funktioniert, indem sie Daten auswählt, ein Modell trainiert und Vorhersagen erstellt. Anwendungen umfassen Anomalieerkennung, Sensorvalidierung und Qualitätssicherung, die zur Kostensenkung und Verbesserung der Produktionseffizienz beitragen.

Takeaways

• 📊 Einführung in Logix AI: Die Sitzung beginnt mit einer Einführung in Logix AI, das Analyse- und Vorhersagemodul für die Automatisierung.
• 📅 Wichtige Ereignisse: Es wird auf bevorstehende Veranstaltungen hingewiesen, darunter eine Benutzergruppe am 21. August und eine Tech Talk am 25. August.
• 💡 Analytics Erklärung: Analytics wird als die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von Mustern in Daten definiert, was bei der Verbesserung von Prozessen hilft.
• 🔧 Proaktive Analytik: Durch proaktive Analytik kann Ausfallzeiten vorgebeugt werden, indem Probleme vorhergesagt und rechtzeitig behoben werden.
• 🔮 Predictive vs Prescriptive: Unterschied zwischen Vorhersageanalytik (Vorhersage von Problemen) und vorschreibender Analytik (Empfehlung von Maßnahmen zur Problembehebung).
• 🤖 Logix AI Automatisierung: Logix AI ermöglicht prädiktive Analytik ohne tiefgehende Kenntnisse der Datenwissenschaft und ist auf Automatisierung spezialisiert.
• 🧠 Automatisiertes Lernen: Das System führt unbeaufsichtigtes Lernen durch und erstellt selbstständig Vorhersagemodelle, die im Betrieb überwacht werden.
• ⏳ Schnelles Training: Einfache Prozesse erfordern nur 20-25 Minuten Training, um das System zu schulen und Vorhersagen mit mehr als 90 % Genauigkeit zu ermöglichen.
• 🔔 Anomalieerkennung: Logix AI kann Anomalien erkennen und alarmieren, bevor diese zu größeren Problemen führen.
• 💰 Kosteneinsparungen: Logix AI hat Unternehmen dabei geholfen, erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen, z. B. durch die Reduzierung von zerstörerischen Tests um 79 %.

Q & A

Was ist das Hauptthema des Seminars?

Das Hauptthema des Seminars ist eine Einführung in Logix AI und seine Anwendung in der Automatisierungsbranche.

Was bedeutet 'Analytics' im Kontext von Logix AI?

'Analytics' bezieht sich auf die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von aussagekräftigen Mustern in Daten, um die Leistung eines Systems zu messen und zu verbessern.

Welche Art von Analysen deckt Logix AI ab?

Logix AI umfasst verschiedene Arten von Analysen, darunter deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen.

Wie unterscheidet sich die prädiktive Analyse von der präskriptiven Analyse?

Die prädiktive Analyse sagt voraus, wann ein Fehler auftreten könnte, während die präskriptive Analyse Maßnahmen vorschlägt, um das Problem zu beheben, bevor es zu erheblichen Ausfällen kommt.

Wie funktioniert Logix AI auf der Edge-Ebene?

Logix AI arbeitet auf der Edge-Ebene neben der ControlLogix-Hardware und analysiert in Echtzeit Daten, um prädiktive Analysen für Geräte und Prozesse bereitzustellen.

Welche Rolle spielt ein Steuerungsingenieur bei der Verwendung von Logix AI?

Ein Steuerungsingenieur konfiguriert das System, wählt die relevanten Daten aus und integriert das Modell in das Steuerungssystem, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse der Datenwissenschaft erforderlich sind.

Wie lange dauert es, bis Logix AI ein Modell trainiert?

Die Trainingszeit hängt von der Komplexität des Prozesses und der Anzahl der gewählten Variablen ab. Für einfache Prozesse kann das Training etwa 20 bis 25 Minuten dauern.

Wie unterstützt Logix AI die virtuelle Sensorik?

Logix AI kann fehlende Sensorwerte durch prädiktive Modellierung ersetzen, was die Entscheidungsfindung verbessert, besonders in Fällen, in denen Sensoren ausfallen oder physisch nicht vorhanden sind.

Welche praktischen Anwendungen von Logix AI wurden im Seminar genannt?

Beispiele umfassen die Überwachung des Zustands von Klingen in Fertigungsprozessen, um deren Ausfall vorherzusagen, sowie die Qualitätsüberwachung von Produkten, um destruktive Tests zu reduzieren.

Wie viel Einsparung konnte ein Kunde durch die Verwendung von Logix AI erzielen?

Ein Kunde konnte durch die Verwendung von Logix AI und der virtuellen Sensorik eine Einsparung von 110.000 US-Dollar erzielen, indem die Menge an destruktiven Tests um 79 % reduziert wurde.