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Application à auto-apprentissage pour déterminer les paramètres optimaux d’une machine industrielle dans un environnement complexe

Les fabricants font face à des défis importants en ce qui concerne le fonctionnement des machines de nos jours. Les machines de production complexes sont très sensibles au changement des conditions de production et peuvent produire des pièces non conformes très rapidement. Par exemple, la température ambiante, l’humidité de l’air et la qualité des matières premières provenant de différents fournisseurs ont une grande incidence sur la qualité de la production. Souvent, ces facteurs peuvent être mesurés tout au long du processus de production et la qualité de la pièce fabriquée peut être automatiquement qualifiée. Toutefois, les processus de production ne sont pas tous entièrement automatisés, et des réglages fins doivent être effectués manuellement, conformément aux changements des conditions de production. Cela nécessite une très grande expertise de la part de l’opérateur de la machine. Avec un accroissement du nombre de facteurs ayant une influence, il est difficile pour l’opérateur d’établir des corrélations et de réagir adéquatement aux conditions de production changeantes.

En raison de la main-d’œuvre vieillissante, de plus en plus d’opérateurs de machine chevronnés prennent leur retraite. Le transfert de tout ce savoir-faire sera bientôt un défi de taille.

L’assistant de machine intelligent a été conçu pour appuyer les opérateurs à trouver les bons paramètres sur leurs machines en vue de produire des pièces conformes de qualité dans des conditions de production changeantes.

Nous avons une solution

L’assistant de machine intelligent fournit les paramètres optimaux à vos opérateurs.

Cette solution est le fruit d’une application normalisée et de services personnalisés afin qu’elle soit adaptée à vos besoins. L’application utilise des capacités d’apprentissage machine pour déterminer les relations inconnues des paramètres de la machine et des IRC. Elle formule des recommandations concrètes à l’opérateur de la machine pour le réglage des paramètres de production pendant le fonctionnement afin d’accroître la qualité globale du produit et l’efficacité de la machine.

Vous pouvez, grâce à l’assistant de machine intelligent, optimiser votre production en ayant sous la main le bon paramétrage. Les visualisations intuitives vous aident à identifier rapidement les mauvaises configurations des paramètres de la machine. Les recommandations fournies et les données disponibles dans MindSphere vous aident à déterminer les causes profondes des baisses de production.

Lors de la première étape, les actifs concernés de l’atelier sont reliés à MindSphere et l’assistant de machine intelligent sera configuré par les experts de MindSphere. Par la suite, l’assistant de machine intelligent recueillera les données du processus de production, et après un certain temps, les composantes d’apprentissage machine feront leurs propres recommandations aux opérateurs de machine. À partir de ce moment, l’assistant de machine intelligent assurera le recyclage continu du modèle d’apprentissage machine et fournira des recommandations à l’opérateur de la machine au moyen de l’interface utilisateur préfabriquée.

Caractéristiques


  • La normalisation des données sert à créer des ensembles de données cohérentes relativement à la configuration de la machine, à l’information de production et les données de séries chronologiques d’IdO.
  • Les modules axés sur les réseaux neuronaux créent périodiquement des ensembles de données de proposition et les enregistrent dans le plan de valeur d’IdO.
  • Visualisation intuitive des ensembles de données de proposition dans une application normalisée

Avantages


  • Permet aux opérateurs industriels d’améliorer la productivité de la machine et des processus
  • Améliore la boucle de qualité des processus de production qui mènent à la réduction des déchets et l’augmentation du traitement efficient des commandes
  • Accélère le processus d’apprentissage expérimental pour les opérateurs menant à des améliorations de productivité et une confiance aux opérations de la machine
  • Permet une évolutivité rapide et facile de multiples machines dans plusieurs réseaux de production globale

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