机器学习

使数据更加有用

机器学习功能让计算机无需执行显式编程即可学习。您可以学习与流程有关的任何知识,并了解目前发生的任何情况。您还可以使用不同的输入预测所发生的变化,并将流程行为关联到组中。您可以通过动态模型推动流程产生最佳结果。

使用机器学习应对业务挑战

既然制造数据无处不在,您又为何无法应对诸多业务挑战?

  • 数据杂乱无章,分布不均
  • 关系存在着时间上的延迟
  • 测量需要时间,并在他们交互时导致偏差
  • 函数是非线性的,通常很复杂

数据科学家需要花费大约 60% 的时间为机器学习清理和准备数据。这是一个费时的过程,尤其是在制造业,因为在这个行业中,通常使用历史记录库软件采集数据,但这种软件没有提供非常好的注释。缺少数据不是问题。缺乏连接才是问题。

机器学习尽在掌控

我们的 FactoryTalk® Analytics™ 软件可以使您的数据更加有用,而不需要数据科学家花费如此多的时间,而且它可以:

  • 监督运营并提醒您的团队注意异常情况
  • 观察产品质量,并指明问题起因,而不必等待实验结果
  • 在发生计划外中断或严重故障之前就设备问题通知您
  • 利用所有数据提高产能,节约能源,并提升质量

该软件让您可以使用交互式工具准备和分析数据并将其转换为流功能,以从数据中学习。利用机器学习的开放式标准,或者开发自己的标准。从架构中的多个层面连接到数据,解决提供最大回报的用例,并使用常见平台构建。

在决定从何应用机器学习时,需要考虑数据的位置、分析的侧重点、操作的触发位置以及多慢才算太晚。为了获得最大价值,请选取所需的数据随时可用时所处的最低级别。

智能源于企业,用于企业

使用高级制造分析软件,您可以从多个系统和位置采集数据。您也可以根据角色、职责和位置,以最适合每个信息使用者的方式组织数据。

每个人都可以使用单个决策支持平台实现以下目标:

  • 更快速地做出更明智的业务决策
  • 改进最佳实践和法规合格性
  • 监控远程资产并解决相关问题
  • 识别并修复潜在的安全风险
  • 提高质量,最大限度减少浪费
  • 最大限度提高资源利用率

分析和见解

使用有用的数据定位您的业务有着广泛的应用前景

  • 机器学习 — 常规 ML 工具包可开发和实施自定义应用程序
  • 动态优化 — 推动运营以稳步实现最大绩效
  • 目标优化 — 推进目标以实现最大绩效
  • 预测性维护 — 尽早识别设备问题,发出警报,并安排维护
  • 异常检测 — 尽早检测异常操作并发出警报
  • 预测性 KPI — 尽早预测绩效和质量,并确定主要影响
  • 传感器验证 — 检测重要测量结果的偏差并重新构建
OPTIONAL: ADD LOCAL CONTENT HERE Detail page - General capabilities/analytics/zh/CN_det_mfg-machine-learning row-5

我们能帮助您做些什么?

Rockwell Automation 和我们的合作伙伴拥有卓越的知识,可以帮助您设计、实施自动化投资并提供相关支持。