Maschinelles Lernen
Daten nützlicher machen
Mit Fähigkeiten des maschinellen Lernens können Computer lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie können alles über Ihren Prozess lernen und sehen, was gerade geschieht. Außerdem können Sie voraussagen, welche Änderungen mit verschiedenen Eingaben vorgenommen werden, und das Prozessverhalten Gruppen zuordnen. Mithilfe von dynamischen Modellen können Sie Prozesse mit optimalen Ergebnissen entwickeln.
Maschinelles Lernen zum Lösen von betrieblichen Herausforderungen
Fertigungsdaten sind überall im Betrieb vorhanden: Warum können viele Ihrer geschäftlichen Herausforderungen trotzdem nicht gelöst werden?
- Daten sind bedeutungslos und ungleichmäßig verteilt
- Beziehungen weisen zeitbasierte Verzögerungen auf
- Messungen erfordern Zeit und verursachen Variationen, wo sie interagieren
- Funktionen sind nicht linear und normalerweise komplex
Datenwissenschaftler verbringen etwa 60 % ihrer Zeit mit der Bereinigung und Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen. Dies ist ein zeitaufwändiger Prozess, insbesondere in der Fertigung, wo oftmals historische Software zur Erfassung verwendet wird, die diese Daten nicht korrekt kommentiert. Ein Mangel an Daten ist nicht das Problem, sondern die mangelnde Vernetzung.
Maschinelles Lernen in der Praxis
Unsere FactoryTalk® Analytics™-Software kann den Nutzen Ihrer Daten steigern, ohne dass Datenwissenschaftler viel Zeit darauf verwenden müssen. Zudem bietet sie Folgendes:
- Überwachung des Betriebs und Benachrichtigung Ihrer Teams bei ungewöhnlichen Situationen
- Überwachung der Produktqualität und Angabe von Problemursachen ohne Warten auf die Laborergebnisse
- Benachrichtigung über Ausrüstungsprobleme vor ungeplanten Ausfallzeiten oder Totalausfällen
- Nutzung aller Daten zur Erhöhung der Kapazität, Senkung des Energieverbrauchs und Verbesserung der Qualität
Mit dieser Software können Sie von Ihren Daten lernen, wenn Sie interaktive Tools verwenden, um die Daten vorzubereiten, zu analysieren und in Streaming-Funktionen umzuwandeln. Sie können offene Standards für maschinelles Lernen nutzen oder ihre eigenen Standards entwickeln. Sie können Verbindungen zu Daten in verschiedenen Schichten der Architektur herstellen, Anwendungsfälle lösen, die den meisten Nutzen bringen, und für die Entwicklung eine gemeinsame Plattform verwenden.
Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, in welchem Bereich Sie maschinelles Lernen einsetzen möchten, wo sich die Daten befinden, was der Fokus Ihrer Analyse ist, wo die Aktion ausgelöst wird und wie langsam zu spät ist. Um den größtmöglichen Nutzen hieraus zu ziehen, wählen Sie die niedrigste Stufe, auf der die benötigten Daten leicht verfügbar sind.
Intelligenz vom Unternehmen für das Unternehmen
Mit moderner Fertigungsanalyse-Software können Sie Daten von mehreren Systemen und Standorten erfassen. Sie können die Daten in einer Form organisieren, dass sie für alle Personen – je nach Rolle, Verantwortlichkeiten und Standort – nützlich sind.
Jeder kann eine Unterstützungsplattform zur Entscheidungsfindung nutzen, um Folgendes zu erreichen:
- Schnellere, fundiertere Geschäftsentscheidungen
- Verbesserung der Best Practices und Konformität mit Vorschriften
- Überwachung und Fehlerbehebung von dezentralen Ressourcen
- Erkennung und Behebung von potenziellen Sicherheitsrisiken
- Verbesserung der Qualität und Minimierung von Ausschuss
- Maximierung der Ressourcenauslastung
Analyse und Erkenntnisse
Nützliche Daten ermöglichen viele Anwendungen für Ihr Unternehmen
- Maschinelles Lernen – Allgemeines ML-Toolkit zu Entwicklung und Implementierung kundenspezifischer Anwendungen
- Dynamische Optimierung – Verbessern des Betriebs zur Stabilisierung der Höchstleistung
- Zieloptimierung – Förderung der Ziele für maximale Leistung
- Vorausschauende Instandhaltung – Früherkennung von Ausrüstungsproblemen, Benachrichtigung und Einplanung der Instandhaltung
- Anomalie-Erkennung – Früherkennung und Benachrichtigungen bei ungewöhnlichem Betrieb
- Vorausschauende KPIs – Frühzeitige Voraussage der Leistung und Qualität sowie Identifizierung der zentralen Einflussfaktoren
- Sensorvalidierung – Erkennung von Abweichungen bei kritischen Messungen und Abänderung
