Edge Computing Software steigert effizient die Produktivität
- Details
- Zugriffe: 12322
Edge Computing Software von Mitsubishi Electric verbindet relevante Geschäftsprozesse und hilft Unternehmen, die digitale Transformation umzusetzen. Damit lassen sich die Produktivität steigern, die Produktqualität erhöhen und die Anlagenverfügbarkeit optimieren. Um moderne Produktionslinien fit zu machen für die Industrie 4.0 hat der Automatisierer jetzt das Datenanalyse Tool Melsoft Mailab vorgestellt, welches KI gestützt hilft, die Fertigung zu digitalisieren.
Inhalt
- KI gestützte Software Mailab für die Datenanalyse
- Edge Computing verbindet operative Betriebsebene mit IT
- Edge-Computing für predictive Maintenance in Smart Factory
- Was ist Edge Computing?
KI gestützte Software Mailab für die Datenanalyse
07.02.2023 | Die Edge Computing Software Melsoft Mailab (Mitsubishi Electric AI Laboratory) unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation ihrer Fertigung und fördert deren Produktivitätssteigerung. Das Data Science Tool ist intuitiv und bedienerzentriert. Die intelligente Plattform nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Optimierung automatisierter Abläufe. So lassen sich durch vorbeugende Wartung etwa Abfälle vermeiden, Ausschüsse reduzieren, Stillstandszeiten verringern und auch der Energieverbrauch reduzieren.
Zukunftsfähige hocheffiziente und reaktionsschnelle Anlagen werden erst möglich, wenn die Software zur Datenanalyse große Datenmengen auch entsprechend schnell verarbeitet. Für den Weg zur smarten Fabrik fehlt es den Unternehmen aber oft an den Ressourcen, um dieses Ziel zu erreichen. Es mangelt an Budget für qualifizierte Datenanalysten und KI Spezialisten. Und auch die Fähigkeit zur effizienten Verarbeitung der großen Datenmengen ist oft nicht vorhanden. Ebenso fehlt es an Zeit für die Entwicklung präziser Modelle.
Grafische HMI Bedienterminals für die Industrieautomation
Mit der Edge-Computing Software Melsoft Mailab bietet Mitsubishi Electric jetzt eine Lösung für diese Probleme. Das intelligente Daten Analysetool fungiert als dedizierter virtueller KI Datenwissenschaftler. Mailab hilft Unternehmen dabei, ihre zukunftsorientierten Fertigungsstrategien umzusetzen. Mailab ist schnell einsatzbereit – mit nur minimalen Schulungsaufwand und Vorkenntnissen. Die Edge-Computing Software unterstützt Anwender schrittweise beim Erstellen von Modellen, die aus historische Daten abgeleitet werden.
Dabei werden verschiedene Algorithmen für das maschinelle Lernen (ML) genutzt. Die Datenerfassung, das Erstellung von Vorhersagemodellen und die Analyse großer Datenmengen sind so automatisierbar. Melsoft Mailab überwindet die Hürden zum Einstieg in Industrie 4.0 Anwendungen, die eine fortschrittliche Datenanalyse voraussetzen. Strategien zur Verbesserung der Produktion mit einem schnellen Return on Investment (ROI) werden ebenfalls unterstützt.
Digitaler Assistent: offline, in Echtzeit und abteilungsübergreifend
Benutzerfreundlich gelingt die Installation der Edge-Computing Software. Mailab ist auf einem PC lokal oder auf einem zentralen leistungsstarken PC / Server installierbar. Ein Zugriff ist von allen internetfähigen Geräten im Netzwerk auch von mehreren Benutzern gleichzeitig möglich.
Die intuitive Benutzeroberfläche hilft den Anwendern dabei, die Daten zu analysieren und unterstützt sie in allen Phasen eines Datenanalyse Projekts. Die zu verarbeitenden Datensätze lassen sich auf verschiedene Arten visualisieren. Analysemodelle können auf Basis der von den Anwendern ausgewählten Ziele erstellt werden. Die Prozesse innerhalb des KI Analysetools nutzen die Maisart KI von Mitsubishi Electric (Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the Art in technology)
Maschinensteuerung von heute: intelligent und lernfähig
Die Melsoft Mailab Software hat Mitsubishi Electric für die Unterstützung einer breiten Palette verschiedener Anwendungen entwickelt – auch speziell darauf zugeschnitten. Die Software ist offline verwendbar, damit vorhandene Daten zur Erzeugung oder Optimierung von Vorhersagemodellen eingesetzt, und wenn nötig mit Python-Skripten angepasst werden. Die erzeugten Vorhersagemodelle lassen dann eine Echtzeit-Diagnose zu. Die während des Anlagenbetriebs generierten Daten werden diesen Modellen zur Verfügung gestellt und liefern Erkenntnisse über Anlagenzustand, Anlagenleistung und Optimierung.
Zudem können neue Informationen einfließen, um die Genauigkeit der Vorhersagemodelle und Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. So können Unternehmen ihre Produktivität Zug um Zug steigern.
KI-Lösung setzt volles Potential von Produktionsstätten frei
Edge Computing verbindet operative Betriebsebene mit IT
15.12.2020 | Die digitale Transformation der Industrie hat der Verbindung von OT | operativer Betriebsebene und IT | übergeordneter Informationstechnologie der Unternehmensebene neuen Schwung verliehen. Um das Potenzial der Digitalisierung voll ausschöpfen zu können, braucht es aber mehr als nur eine Netzwerkverbindung zwischen diesen zwei Ebenen. Edge Computing von Mitsubishi Electric bietet die Lösung hierfür. Über die Zwischenebene mit Intelligenz lassen sich relevante Geschäftsprozesse verbinden.
Die digitale Transformation soll eine Grundlage schaffen, mit der sich die Produktivität steigern, die Produktqualität erhöhen, die Anlagenverfügbarkeit optimieren und die Anlagenauslastung maximieren lassen. Das Ziel dieser Verbesserungen ist die Bedienung der Kundennachfrage und zwar bestenfalls in Echtzeit. Die Basis dafür bilden zunehmend netzwerkfähige Komponenten auf der Betriebsebene, welche Teil des IIoT bzw. industriellen IoT bzw. Internets der Dinge werden.
Jedoch sind Daten nunmal Daten. Warum sollte eigentlich die direkte vertikale Verbindung zwischen Produktion und übergeordneten Geschäftssystemen nicht ausreichen, um das Ziel digitale Transformation zu erreichen? Die Antwort findet sich in der Art und Weise, wie sich die Plattformen von IT und OT entwickelt haben. Sie gehen mit verschiedenen Arten der Daten und Anforderungen der Datenverarbeitung unterschiedlich um. Die OT verarbeitet heute Daten in Echtzeit mit Prozessgeschwindigkeiten von Sekunden oder weniger. Die IT dagegen verarbeitet das mit viel längeren Abtastzeiten von Minuten bis Stunden oder länger.
Ungefilterte Daten in relevante Informationen verarbeiten
Hinter dem Modell von Industrie 4.0 steht die Notwendigkeit, dass die OT und IT Räume jeweils die Daten nutzen, die der andere bereitstellen kann. Aber sie sind nicht dafür konzipiert, die vom anderen erhaltenen Daten in einer Art und Weise oder in einem Zeitrahmen zu übersetzen und zu interpretieren, die einen direkten Einfluss auf die Betriebsabläufe im Werk in Echtzeit haben können. Im Zuge der fortschreitenden digitalen Transformation ist das Ergebnis der direkten IT / OT Integration oft einfach nur die Lieferung großer Mengen ungefilterter Daten statt der erforderlichen relevanten Informationen, die für echte betriebliche Verbesserungen erforderlich sind.
Einige haben argumentiert, dass die Cloud vielleicht eine Umgebung für die Verwaltung dieser großen Datenmengen bieten könnte, indem sie eine Plattform für effiziente Datenaggregation, Filterung und Analyse bietet. Und sicherlich können Protokolle wie OPC UA eine direkte Verbindung von der Produktion über die übergeordneten Systeme bis hin zur Cloud herstellen.
Moderne Server Rack Lösungen fürs Rechenzentrum
Doch obwohl die Cloud eine ideale Plattform bietet, um Wissen über den Anlagenbetrieb zu entwickeln, ist sie nicht die richtige Plattform, um Wissen für den Produktionsbetrieb in die Tat umzusetzen. Sie kann zwar nützliche und wesentliche Datenanalysefunktionen bereitstellen, aber nicht die Echtzeit-Aggregation und Analyse, die an der OT /IT Brücke benötigt werden.
Edge Computing überbrückt Kluft zwischen OT und IT
Eine geeignetere Lösung für die OT / IT Integration bieten die neuen intelligenten Edge Computing Technologien. Diese Technologien bilden eine Zwischenschicht zwischen dem Shop Floor und den übergeordneten Geschäftssystemen. Sie bieten eine einfache Schnittstelle zwischen der IT und der OT Welt sowie neue Optionen für den Ort, an dem die Datenanalyse stattfindet.
Die Edge Computing Lösung Melipc von Mitsubishi Electric bietet diese Funktionalität und ist OPC UA kompatibel. Daten können lokal vorverarbeitet und aggregiert werden, um wertvolle Informationen für die Systeme zu erzeugen, die sie benötigen und verarbeiten. Edge Computing verbindet zudem den Fertigungsbereich nahtlos mit übergeordneten IT-Systemen wie MES und ERP Plattformen.
Durch die Durchführung anspruchsvoller Datenanalysen in Echtzeit mittels Edge Computing, den zunehmenden Einsatz von KI | Künstliche Intelligenz Algorithmen sowie maschinelles Lernen für einen intelligenteren Umgang mit Daten kann der Melipc die Effizienz in der Produktion verbessern. Auch die Kosten der Datenverarbeitung können erheblich reduziert werden, da nur notwenige und relevante Informationen von einer Unternehmensebene zur anderen weitergeleitet werden.
Edge Computing | Geräte, Anwendungen und viele Tipps
Das Melipc Edge Computing bietet eine Echtzeit-Datenerfassung und Verarbeitung in einem robusten industriellen Standard. Aus Sicht der Datenverarbeitung umfasst es eine Reihe von Analysewerkzeugen, darunter die multiple Regressionsanalyse, das Mahalanobis Taguchi System und die statistische Prozesskontrolle (SPC) sowie KI Funktionalitäten. Dazu zählt zum Beispiel das Erkennen ähnlicher Wellenformen, die in Echtzeit eine Rückmeldung an die Werkshalle geben.
Datenaufbereitung mit Betriebs-Know-how kombinieren
Als Ergebnis kann das Edge Computing Funktionen aus Datenerfassung, Filterung, Verarbeitung und Analyse unter Nutzung des betrieblichen Know-hows mit Diagnose und Feedback für Anwendungen wie die vorausschauende Wartung kombinieren. Dies geschieht innerhalb eines Echtzeit-Informationsflusses, der die Entscheidungen der Produktionssysteme beeinflussen kann.
Edge Computing liefert eine Grundlage für die digitale Transformation des Unternehmens und bietet eine Plattform für die Verbindung von Maschinen und Geräten. So können Fertigungsprozesse schneller und intelligenter auf Produktionsänderungen reagieren. Das erfolgt unabhängig davon, ob sich die Produktion an Anlage, Nachfrage oder Angebot orientiert.
IP67 SPS mit Cloud-Anbindung und Edge Gateway Funktion
Die steigenden Datenmengen aus der Betriebsebene und deren Anforderung, diese Daten intelligenter zu nutzen, ermöglichen die digitale Transformation der Industrie. Gleichzeitig stellen sie auch eine Herausforderung dar. Edge Computing als Zwischenschicht zwischen IT und OT löst diese Herausforderung und ebnet den Weg für die Ereignis gesteuerte Architektur, welche Industrie 4.0 definiert.
Hiermit wird der Produktion ein Schlüssel an die Hand gegeben, mit der sie sich in einen intelligenten Betrieb umwandeln lässt. Edge Computing baut also die natürliche Brücke zwischen OT und IT, und zwar in einem Format, das beide Seiten die Kluft überwinden können.
Edge-Computing für predictive Maintanance in Smart Factory
02.12.2019 | Unternehmen, deren Ziel die Anbindung der Operational Technology (OT) ihrer Produktionsumgebung an ihre IT-Systeme ist, steht nun eine neue Option von Mitsubishi Electric zur Verfügung: Die Edge-Computing-Lösung Melipc erschließt Optimierungspotenziale durch präventive Zustandsüberwachung (Predictive Maintenance) oder Qualitätssicherung mit Echtzeit-Datenauswertung und umgehender Rückmeldung an den Bediener.
Die Melipc Lösung ermöglicht Qualitäts- und Produktivitätssteigerungen in Branchen wie der Automobilindustrie, Lebensmitteltechnik und Getränkeindustrie oder Life Sciences. Hier liefert die Echtzeit-Prozesssoftware lokale Diagnostik, vorausschauendes Feedback und Visualisierungen für die Analyse der Produktionsumgebung.
Algorithmen zur Datenanalyse bereits integriert
Analysealgorithmen für Predictive Maintenance und Qualitätssicherung sind bereits in der Melipc Serie integriert. In kontinuierlichen Produktionsprozessen kann diese Lösung Vorgänge optimieren und an Variablen anpassen. Die Effizienz wird durch die Erstellung eines Echtzeit-Vorhersagemodells verbessert, welches aufgrund neuer Anforderungen aus dem Prozess aktualisiert und verfeinert werden kann. So lassen sich Fehler in zum Beispiel Verpackungsmaschinen der Lebensmittelindustrie erkennen, besser noch vorbeugen und so die Qualität verbessern.Melipc erkennt durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) Anomalien im Maschinenstatus in Echtzeit. Detaillierte Statusinformationen werden an die Automatisierungsebene zurückgemeldet, so dass Maschinenbediener proaktiv frühzeitig Einstell- oder Wartungsmaßnahmen durchführen.
5G Netz für die Industrie: Vorteile und Herausforderungen
Zudem hat die dezentrale Edge-Datenverarbeitung Vorteile hinsichtlich der Datensicherheit und Prozessintegrität. Auch in Life-Science-Anwendungen findet die Melipc-Lösung von Mitsubishi Electric Einsatz, wo sie sensible Daten auf OT-Ebene speichert und analysiert, anstatt sie in die Cloud zu senden. Das beschleunigt die Diagnose auf Echtzeittempo und reduziert Kosten und Anforderungen der IT-Infrastruktur.
Die neue Melipc-Lösung ergänzt das bestehende Portfolio von Mitsubishi Electric an Edge-Computing-Modulen wie Maps Scada, Datenlogger und Controller.
Das könnte Sie auch interessieren...
Künstliche Intelligenz | Trends und Entwicklungen
Predictive Maintenance für Robotik, Maschinen und Anlagen
Mitsubishi Electric | Automating the World
Cobot | Kollaborierende Roboter als neuen Mitarbeiter entdecken
Intelligente CNC Steuerung für Werkzeugmaschinen
Batterieproduktion | Fakten und Technologien
Die Autoren sind Christian Nomine, Strategic Product Manager Visualisation (l.) und Jonas Roski, Junior Produktmanager HMI - MPLC, beide Mitsubishi Electric Europe B.V., Ratingen