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用心深いAIの下で: 組み込まれた分析で生産の問題を早期に発見

制御システムがデータサイエンティストの仕事をすることができるとしたらどうしますか?

データサイエンスのスキルセットの需要を考えると、人事部門の仕事が楽になる可能性があります。また、本番環境の改善に必要な情報に素早くアクセスできるようになります。今日、データサイエンティストは、データの整理と整理に多くの時間を費やしていますが、テクノロジによってこの仕事を自動化できる場合もあります。

最も重要なことは、プロセスを混乱させ、ダウンタイムを引き起こし、製品の品質に影響を与える問題を、従業員がより積極的に解決できるようにすることです。

制御シャーシに直接差し込む最新の分析テクノロジにより、これが可能になります。これにより、データサイエンティストを必要とせずに、モデルの作成と生産に関連する予測値の取得を開始できます。

分析をより便利にする

予測分析モジュールは、即時の予測分析を提供しませんが、予測分析を行なうために必要な仕事とスキルセットを劇的に減らします。

今日、多くの分析テクノロジでは、データサイエンスと産業プロセスの両方に関する深い専門知識が必要です。組み込まれた予測分析は、自動化された機械学習を使用してデータサイエンスを実行します。

組みは次の通りです。最初に、制御エンジニアまたは別のアプリケーションの専門家がモジュールを構成して、プロセスのどの側面を予測するか、およびそのために必要なデータを特定します。次に、モジュールはコントローラデータの収集とアプリケーションに関連する予測モデルの構築を開始します。

最初のトレーニング期間後、モジュールはアプリケーションの監視を開始できます。予測に基づいて、ヒューマン・マシン・インターフェイス(HMI)ダッシュボードのアラームを活用して、さらに通知を受取ることができます。

ユースケース

組み込まれた予測分析を2つの主要な方法で使用して、運用を強化できます。

1. 異常検出: 私たちがデジタルイニシアチブについて世界中の産業企業を調査したとき、彼らの最大の目標は、断然、運用効率を高めることでした。これを行なう1つの方法は、予測分析を使用して、運用に影響を与える前に問題を早期に発見することです。

埋め込まれた予測分析は、運用上の異常を検出して作業者に通知できるため、異常がプロセスまたは品質の問題につながる前に調査または介入できます。

例えば、作業者は生産ラインの品質が許容範囲から外れ始めていることを事前に確認することができます。対処が必要な異常のため、ボイラーの温度が下がっていることを知ることができます。または、ミキサーが設定温度から外れ始め、すぐに製品の品質に影響を与える可能性があることもわかります。その可能性は無限大です。

2. 仮想センサ: 組み込まれた分析を仮想または「ソフト」センサとして使用する場合、プロセスの他のポイントからのデータを使用して別の値を推定します。これで、測定に高価な機器や手動の測定値を必要とする可能性がある仮想測定値を取得することができます。

例えば、工場でブレックファストバーを製造している場合、パッケージ化された製品の湿度を読取ることができない場合があります。または、スクラップや労働力の観点からは、作業者が手作業で製品を引っ張って開けたりして湿度を確認するのはもったいないかもしれません。

組み込まれた分析では、仮想センサとして使用され、オーブンや噴霧器のデータなどの他の変数を使用して、完成品の湿度を仮想的に推定できます。

ツールボックスの他のツール

組み込まれた予測分析は、運用に展開できるスケーラブルな分析ソリューションのより大きな製品ラインナップへの最新の追加機能です。

お客様に最適なスケーラブルな分析戦略の作成については、遠慮なくお問い合わせください。または、当社のFactoryTalk Analytics LogixAIモジュールをチェックして、組み込まれた分析がデータサイエンティストなしで予測的洞察を提供する方法についてご覧ください。


Jonathan Wise
Jonathan Wise
Product Manager, Rockwell Automation
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