EdgeComputing logiciel de Mitsubishi Electric connecte les processus métier pertinents et aide les entreprises qui transformation digitale mettre en œuvre. Cela augmente la productivité, améliore la qualité des produits et optimise la disponibilité du système. Afin d'adapter les lignes de production modernes aux Industrie 4.0 l'automate dispose de l'outil d'analyse des données Melsoft Mailab présenté qui KI pris en charge aide à numériser la production. 

Contenu

• L’IA votre ami et assistant – Podcast
• Logiciel Mailab pris en charge par l'IA pour l'analyse des données
  • Assistant numérique : hors ligne, en temps réel et dans tous les services
  • La solution d'IA libère tout le potentiel des installations de production - conférence spécialisée
• Edge computing connecte le niveau opérationnel avec l'informatique
  • Traitez les données non filtrées en informations pertinentes
  • Edge computing comble le fossé entre OT et IT
  • Combinez la préparation des données avec le savoir-faire opérationnel
• Edge computing pour la maintenance prédictive dans les usines intelligentes
  • Algorithmes d'analyse de données déjà intégrés
    
• Questions et réponses
  
  

L’IA votre ami et assistant – Podcast

16.09.2024 septembre XNUMX | Les entreprises peuvent utiliser l’apprentissage automatique non seulement pour améliorer la productivité et les performances, mais également pour élargir le savoir-faire de leurs experts et soutenir le transfert de connaissances au sein de l’entreprise. Cet aspect doit être dit haut et fort Chrétien Nomine, Strategic Product Manager for Visualization & Analytics EMEA chez Mitsubishi Electric, sur les éléments les plus à valeur ajoutée de l'IA.

Dans l'épisode vidéo IA : Où est-il ? il montre pourquoi les technologies intelligentes constituent un facteur crucial pour maintenir et établir des opérations de fabrication hautement compétitives.

Logiciel Mailab pris en charge par l'IA pour l'analyse des données

07.02.2023 | Le logiciel d'informatique de pointe Melsoft Mailab (Mitsubishi Electric AI Laboratory) accompagne les entreprises du transformation numérique leur production et favorise leur augmentation de productivité. L'outil de science des données est intuitif et centré sur l'opérateur. La plate-forme intelligente utilise l'intelligence artificielle (IA) pour optimiser les processus automatisés. Par exemple, grâce à la maintenance préventive, les déchets peuvent être évités, les rejets réduits, les temps d'arrêt réduits et la consommation d'énergie réduite.

Des systèmes évolutifs, hautement efficaces et réactifs ne seront possibles que si le logiciel d'analyse des données grandes quantités de données également traité en conséquence rapidement. Cependant, les entreprises manquent souvent de ressources pour atteindre cet objectif sur le chemin de l'usine intelligente. Il y a un manque de budget pour les analystes de données qualifiés et les spécialistes de l'IA. Et la capacité de traiter efficacement les grandes quantités de données n'est souvent pas disponible. Il y a aussi un manque de temps pour le développement de modèles précis.

Terminaux opérateur IHM graphiques pour l'automatisation industrielle

Avec le logiciel d'edge computing Melsoft Mailab, Mitsubishi Electric propose désormais une solution à ces problèmes. L'intelligent Outil d'analyse de données agit en tant que data scientist dédié à l'IA virtuelle. Mailab aide les entreprises à mettre en œuvre leurs stratégies de fabrication tournées vers l'avenir. Mailab est rapidement opérationnel, avec un minimum de formation et de connaissances préalables. Le logiciel Edge Computing assiste les utilisateurs étape par étape dans la création de modèles dérivés de données historiques.

Différents algorithmes sont utilisés pour cela apprentissage automatique (ML) utilisé. L'acquisition de données, la création de modèles de prévision et l'analyse de grandes quantités de données peuvent ainsi être automatisées. Melsoft Mailab brise les barrières pour démarrer avec les applications de l'industrie 4.0 qui nécessitent une analyse de données avancée. Des stratégies d'amélioration de la production avec un retour sur investissement (ROI) rapide sont également prises en charge.

Assistant numérique : hors ligne, en temps réel et dans tous les services

L'installation du logiciel informatique de pointe est conviviale. Mailab peut être installé localement sur un PC ou sur un PC/serveur central performant. L'accès est possible à partir de tous les appareils connectés à Internet dans le réseau également par plusieurs utilisateurs possibles en même temps.

J'ai noté la interface utilisateur intuitive aide les utilisateurs à analyser les données et les soutient dans toutes les phases d'un projet d'analyse de données. Les ensembles de données à traiter peuvent être visualisés de différentes manières. Des modèles d'analyse peuvent être créés en fonction des cibles sélectionnées par les utilisateurs. Les processus au sein de l'outil d'analyse AI utilisent le IA de type maïs par Mitsubishi Electric (l'IA de Mitsubishi Electric crée l'état de l'art en matière de technologie)

Le contrôle des machines d'aujourd'hui: intelligent et capable d'apprendre

Mitsubishi Electric a développé le logiciel Melsoft Mailab pour prendre en charge un large éventail d'applications différentes - également spécialement conçu. Le logiciel peut être utilisé hors ligne afin que les données existantes puissent être utilisées pour générer ou optimiser des modèles prédictifs, et ajustées avec des scripts Python si nécessaire. Les modèles de prédiction générés permettent alors un diagnostic en temps réel. Les données générées pendant le fonctionnement de l'usine sont mises à la disposition de ces modèles et fournissent des informations sur la santé des plantes, leurs performances et leur optimisation.

De plus, de nouvelles informations peuvent être transmises à Précision des modèles de prédiction et améliorer continuellement les résultats. De cette façon, les entreprises peuvent augmenter leur productivité étape par étape.

La solution d'IA libère tout le potentiel des installations de production

Edge computing connecte le niveau opérationnel avec l'informatique

15.12.2020 | La transformation numérique de l'industrie a connexion d'OT | niveau opérationnel et informatique | technologie de l'information supérieure a donné un nouvel élan au niveau de l'entreprise. Cependant, pour pouvoir exploiter pleinement le potentiel de la numérisation, il faut plus qu'une simple connexion réseau entre ces deux niveaux. L'Edge Computing de Mitsubishi Electric offre la solution pour cela. Les processus métier pertinents peuvent être connectés via le niveau intermédiaire avec intelligence.

La transformation numérique devrait créer une base pour augmenter la productivité, augmenter la qualité des produits, optimiser la disponibilité de l'usine et maximiser l'utilisation de l'usine. L'objectif de ces améliorations est de répondre à la demande des clients, idéalement en temps réel. La base pour cela est de plus en plus formée composants pouvant être mis en réseau au niveau opérationnel, qui fera partie de l'IIoT ou de l'IoT industriel ou de l'Internet des objets.

Cependant, les données sont des données. Pourquoi la connexion verticale directe entre la production et les systèmes commerciaux de niveau supérieur ne suffirait-elle pas pour atteindre l'objectif de transformation numérique ? La réponse se trouve dans la manière comment les plateformes IT et OT se sont développées. Ils gèrent différemment les différents types de données et les exigences de traitement des données. Aujourd'hui, OT traite les données en temps réel avec des vitesses de traitement de quelques secondes ou moins. L'informatique, d'autre part, traite cela avec des temps d'échantillonnage beaucoup plus longs, allant de quelques minutes à des heures ou plus.

Traitez les données non filtrées en informations pertinentes

Derrière le modèle de Industrie 4.0 les salles OT et IT doivent utiliser les données que l'autre peut fournir. Mais ils ne sont pas conçus pour traduire et interpréter les données reçues de l'autre d'une manière ou dans un délai pouvant avoir un impact direct sur les opérations de l'usine en temps réel. Alors que la transformation numérique se poursuit, le résultat de l'intégration directe IT / OT est souvent simplement la livraison de grandes quantités de données non filtrées au lieu des informations pertinentes requises pour de réelles améliorations opérationnelles.

Certains ont fait valoir que le cloud pourrait peut-être fournir un environnement pour gérer cette grande quantité de données en fournissant une plate-forme pour une agrégation, un filtrage et une analyse efficaces des données. Et certainement des protocoles comme OPC UA une connexion directe de la production via les systèmes de niveau supérieur à le cloud produire.

Solutions de rack de serveurs modernes pour le centre de données

Mais bien que le cloud offre une plate-forme idéale pour développer les connaissances sur les opérations de l'usine, il est pas la bonne plateformemettre les connaissances en pratique pour les opérations de production. Bien qu'il puisse fournir des capacités d'analyse de données utiles et essentielles, il ne fournit pas l'agrégation et l'analyse en temps réel nécessaires au pont OT/IT.

Edge computing comble le fossé entre OT et IT

Une solution plus adaptée pour Intégration OT / IT offrir les nouvelles technologies de pointe intelligente. Ces technologies forment une couche intermédiaire entre l'atelier et les systèmes d'entreprise de niveau supérieur. Ils offrent une interface simple entre l'informatique et le monde OT ainsi que de nouvelles options pour le lieu où l'analyse des données a lieu.

La solution Edge Computing Mélipc de Mitsubishi Electric offre cette fonctionnalité et est compatible OPC UA. Les données peuvent être prétraitées et agrégées localement pour produire des informations précieuses pour les systèmes qui en ont besoin et les traitent. L'edge computing connecte également de manière transparente la zone de production aux systèmes informatiques de niveau supérieur tels que les plates-formes MES et ERP.

En effectuant une analyse de données sophistiquée en temps réel grâce à l'informatique de pointe, l'utilisation croissante de l'IA | Intelligence artificielle Les algorithmes et l'apprentissage automatique pour une gestion plus intelligente des données peuvent améliorer l'efficacité de la production de Melipc. Les coûts de traitement des données peuvent également être considérablement réduits, car seules les informations nécessaires et pertinentes sont transmises d'un niveau d'entreprise à un autre.

Informatique de périphérie | Appareils, applications et de nombreux conseils

Le Melipc Edge Computing en offre un Collecte de données en temps réel et le traitement selon une norme industrielle robuste. Du point de vue du traitement des données, il comprend un certain nombre d'outils d'analyse, dont l'analyse de régression multiple, le système Mahalanobis Taguchi et le contrôle statistique des processus (SPC) ainsi que des fonctionnalités d'IA. Cela inclut, par exemple, la reconnaissance de formes d'onde similaires qui fournissent un retour d'information à l'usine en temps réel.

Combinez la préparation des données avec le savoir-faire opérationnel

En conséquence, Edge Computing peut effectuer des fonctions d'acquisition, de filtrage, de traitement et d'analyse de données en utilisant un savoir-faire opérationnel avec diagnostic et retour d'informations pour des applications telles que maintenance prédictive combiner. Cela se déroule dans un flux d'informations en temps réel qui peuvent influencer les décisions des systèmes de production. 

L'edge computing fournit une base pour la transformation numérique de l'entreprise et offre une plate-forme pour connecter des machines et des appareils. Alors peux Processus de manufacture réagir plus rapidement et plus intelligemment aux changements de production. Cela se produit indépendamment du fait que la production soit basée sur l'usine, la demande ou l'offre.

API IP67 avec connexion cloud et fonction Edge Gateway

J'ai noté la des quantités croissantes de données du niveau opérationnel et leur exigence d'utiliser ces données de manière plus intelligente, permettent la transformation numérique de l'industrie. En même temps, ils représentent également un défi.L'Edge computing en tant que couche intermédiaire entre l'IT et l'OT résout ce défi et ouvre la voie à l'architecture événementielle qui définit l'industrie 4.0.

Cela donne à la production une clé avec laquelle elle peut être convertie en une opération intelligente. Donc, l'informatique de pointe construit cela pont naturel entre OT et IT dans un format que les deux côtés peuvent combler le fossé.

Edge computing pour la maintenance prédictive dans Smart Factory

02.12.2019 | Les entreprises qui souhaitent connecter la technologie opérationnelle (OT) de leur environnement de production à leurs systèmes informatiques disposent désormais d'une nouvelle option de Mitsubishi Electric : la solution informatique de pointe Mélipc ouvre un potentiel d'optimisation grâce à la surveillance préventive de l'état (maintenance prédictive) ou à l'assurance qualité avec évaluation des données en temps réel et retour immédiat à l'opérateur.

La solution Melipc permet des gains de qualité et de productivité dans Industries comme ça Industrie automobile, Technologie alimentaire et industrie des boissons ou sciences de la vie. Ici, le logiciel de processus en temps réel fournit des diagnostics locaux, des retours prédictifs et des visualisations pour l'analyse de l'environnement de production.

Algorithmes d'analyse de données déjà intégrés

Les algorithmes d'analyse pour la maintenance prédictive et l'assurance qualité sont déjà intégrés dans la série Melipc. Dans les processus de production continus, cette solution peut optimiser les processus et les adapter aux variables. L'efficacité est augmentée en créant un modèle de prédiction en temps réel amélioré, qui peut être mis à jour et affiné en fonction des nouvelles exigences du processus. De cette façon, les erreurs dans les machines d'emballage dans l'industrie alimentaire, par exemple, peuvent être détectées, mieux encore évitées et donc améliorées en termes de qualité. Melipc utilise l'intelligence artificielle (IA) pour identifier Anomalies d'état de la machine Temps réel. Des informations d'état détaillées sont renvoyées au niveau de l'automatisation afin que les opérateurs de la machine puissent effectuer de manière proactive des mesures de réglage ou de maintenance à un stade précoce. 

Réseau 5G pour l'industrie: avantages et défis

De plus, le informatique de périphérie décentralisée Avantages en termes de sécurité des données et d'intégrité des processus. La solution Melipc de Mitsubishi Electric est également utilisée dans les applications des sciences de la vie, où elle stocke et analyse les données sensibles au niveau OT au lieu de les envoyer dans le cloud. Cela accélère le diagnostic en temps réel et réduit les coûts et les exigences de l'infrastructure informatique.

La nouvelle solution Melipc complète le portefeuille existant de Mitsubishi Electric sur les modules informatiques de pointe tels que Maps Scada, les enregistreurs de données et les contrôleurs. 

Questions et réponses

Qu’est-ce que la science des données exactement ?

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes pour générer des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. La définition de la science des données comprend la combinaison de techniques mathématiques, statistiques, informatiques et d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et des tendances, faire des prédictions, puis prendre des décisions basées sur des données. L’un des objectifs clés de la science des données est d’aider les entreprises et les organisations à optimiser leurs processus métier, à identifier de nouvelles opportunités commerciales et à acquérir des avantages concurrentiels.

Où la science des données est-elle appliquée ?

Science des données est applicable dans de nombreux secteurs tels que le commerce électronique, la logistique, la santé, la finance, l'industrie, la sécurité, la mobilité et la vente au détail. La quantité toujours croissante de données et les progrès technologiques font de la science des données une discipline scientifique dynamique et tournée vers l’avenir, susceptible d’apporter de profonds changements dans la façon dont nous utilisons et comprenons les données.

Quelle est la différence entre la science des données et l’informatique ?

La science des données et l’informatique sont étroitement liées, mais ont des orientations et des objectifs différents. Tandis que le Informatique fournit les bases et les outils pour le traitement des données, la science des données utilise ces outils pour résoudre des questions et des problèmes spécifiques. Une autre différence réside dans l'objectif : le Informatique vise à réaliser des progrès technologiques, tandis que la science des données vise à extraire des informations pratiques des données et à les utiliser pour améliorer les processus commerciaux et la prise de décision.

Que couvre la science des données ?

La science des données comprend toutes les étapes depuis la collecte et l'analyse des données jusqu'à l'interprétation et la communication des résultats, dans le but de permettre des décisions basées sur les données et d'optimiser les processus métier. Les domaines et tâches les plus importants en science des données sont :

• L'acquisition des données et collecte : collectez des données à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des API, du web scraping ou des capteurs.
• nettoyage des données et préparation : préparer les données brutes, les nettoyer et les mettre dans un format approprié pour qu'elles puissent être analysées. Cela inclut la suppression des erreurs, le comblement des lacunes et la normalisation des données.
• Analyse des données: Appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes pour identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données. Il s’agit notamment d’analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives. Les projets de science des données peuvent aider à analyser les données spécifiques à l'entreprise pour identifier le potentiel de vente et développer des modèles d'apprentissage automatique qui fournissent des recommandations de vente.
• Apprentissage automatique: Développer et entraîner des modèles capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions. Cela inclut à la fois les méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé ainsi que l’apprentissage profond. Les équipes de science des données sont cruciales pour obtenir les meilleurs résultats pour les entreprises.
• Visualisation de données: Présentation des données et des résultats d'analyse sous forme graphique pour rendre compréhensibles les relations complexes et appuyer les décisions. Des outils tels que Matplotlib, Tableau ou Power BI sont utilisés pour cela.
• Big Data Technologies : traiter de très grandes quantités de données qui submergeraient les systèmes de traitement de données traditionnels. Des technologies telles que les bases de données Hadoop, Spark et NoSQL sont utilisées ici. Dans le commerce électronique, la science des données est utilisée pour personnaliser la communication client et mener un marketing ciblé.
• bases de données et entreposage de données : stocker, gérer et interroger de grandes quantités de données dans des systèmes structurés. Les bases de données SQL et NoSQL ainsi que les solutions d'entreposage de données telles qu'Amazon Redshift ou Google BigQuery sont ici pertinentes.
• L'éthique et Protection des données: Prise en compte des aspects éthiques et de la réglementation sur la protection des données lors du traitement et de l'analyse des données. Garantir que les données sont anonymisées et stockées en toute sécurité.
• Communication et présentation : Communiquer les résultats et les conclusions de manière claire et compréhensible aux diverses parties prenantes. Cela inclut la création de rapports, de tableaux de bord et de présentations. Un data scientist joue ici un rôle central car il possède non seulement les qualifications nécessaires, mais il dispose également d'un large éventail d'opportunités professionnelles.

Quels cours sont disponibles pour la science des données ?

Le cours de science des données se caractérise par sa combinaison unique de théorie et de pratique et offre une variété de parcours professionnels après l'obtention du diplôme. Les programmes d'études en science des données offrent des fondements théoriques des statistiques ainsi que des applications pratiques en informatique et en éthique. Bachelor- Et Masterniveau sont disponibles. Les tâches principales d'un data scientist comprennent la collecte, le nettoyage et le traitement des données, le développement de modèles d'analyse des données ainsi que l'interprétation et la communication des résultats.

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