Analyse zugänglicher machen
Ein Modul für vorausschauende Analysen liefert Ihnen nicht sofort vorausschauende Analysen. Aber es reduziert die Arbeit und die erforderlichen Fähigkeiten für deren Erstellung erheblich.
Heutzutage erfordern viele Analyse-Technologien, dass Sie über fundierte Kenntnisse sowohl in der Datenwissenschaft als auch in Ihrem industriellen Prozess verfügen. Eingebettete vorausschauende Analysen nutzen automatisiertes maschinelles Lernen, um Datenwissenschaft zu betreiben.
So funktioniert es: Zunächst konfiguriert ein Steuerungssystem-Ingenieur oder ein anderer Anwendungsexperte das Modul, um zu bestimmen, welchen Aspekt Ihres Prozesses Sie vorhersagen möchten und welche Daten dafür erforderlich sind. Anschließend beginnt das Modul mit der Erfassung von Steuerungsdaten und dem Aufbau von Vorhersagemodellen für Ihre Anwendung.
Nach einer anfänglichen Schulungsphase kann das Modul mit der Überwachung Ihrer Anwendung beginnen. Basierend auf den Vorhersagen kann die Alarmierung über das HMI-Dashboard für weitere Benachrichtigungen genutzt werden.
Anwendungsfälle
Sie können eingebettete vorausschauende Analysen auf zwei wesentliche Arten nutzen, um Ihre Betriebsabläufe zu verbessern:
1. Anomalieerkennung: Bei einer Umfrage unter Industrieunternehmen weltweit zu ihren digitalen Initiativen war ihr mit Abstand wichtigstes Ziel die Steigerung der betrieblichen Effizienz. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Verwendung von vorausschauenden Analysen, um Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken.
Eingebettete vorausschauende Analysen können betriebliche Anomalien erkennen und die Mitarbeiter mit einer Benachrichtigung informieren, damit diese die Anomalie untersuchen oder eingreifen können, bevor sie zu Prozess- oder Produktqualitätsproblemen führt.
Beispiel: Die Mitarbeiter könnten im Voraus erfahren, dass die Produktqualität auf einer Produktionsstraße beginnt, aus der Toleranz zu fallen. Sie könnten erfahren, dass die Temperatur eines Kessels aufgrund einer Abnormalität sinkt, die behoben werden muss. Oder sie könnten sehen, dass ein Mischer beginnt, von seinem Temperatur-Sollwert abzuweichen und bald die Produktqualität beeinträchtigen könnte. Die Möglichkeiten sind endlos.
2. Virtueller Sensor: Wenn Sie eingebettete Analyse als virtuellen oder "weichen" Sensor verwenden, nutzen Sie Daten aus anderen Punkten Ihres Prozesses, um einen anderen Wert zu schätzen. Dies kann Ihnen helfen, virtuelle Messungen zu erhalten, für die sonst möglicherweise teure Instrumente oder manuelle Ablesungen erforderlich wären.
Beispiel: Wenn Sie in Ihrer Anlage Müsliriegel herstellen, ist es möglicherweise nicht praktikabel, die Feuchtigkeit eines verpackten Produkts zu messen. Oder es wäre aus Sicht von Ausschuss und Arbeit zu verschwenderisch, wenn die Mitarbeiter die Produkte manuell herausnehmen und öffnen müssten, um die Feuchtigkeit zu überprüfen.
Als virtueller Sensor kann eingebettete Analyse andere Variablen – wie Ofen- und Sprüherdaten – verwenden, um die Feuchtigkeit eines fertigen Produkts virtuell zu schätzen.
Ein weiteres Tool in Ihrem Werkzeugkasten
Eingebettete vorausschauende Analysen sind die neueste Ergänzung des umfangreichen Portfolios skalierbarer Analyse-Lösungen, die Sie in Ihrer Produktion einsetzen können.
Kontaktieren Sie uns gerne, um mehr über die Entwicklung einer skalierbaren Analyse-Strategie zu erfahren, die zu Ihnen passt. Oder informieren Sie sich über unser FactoryTalk Analytics LogixAI Modul, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie mit eingebetteter Analyse vorausschauende Erkenntnisse gewinnen können, ohne einen Data Scientist zu benötigen.
