MI-szoftvermegoldások a prediktív karbantartás, a prediktív minőség és a prediktív energia területén.
Az ipari automatizálás és a műszaki képzés technológiai és innovációs vezetőjeként a Festo célja, hogy a mesterséges intelligenciát (MI) kulcsfontosságú technológiaként és alapkompetenciaként honosítsa meg, és azt következetesen alkalmazza ügyfelei automatizálási megoldásaiban. Ennek érdekében a vállalat intelligens megoldásokat és szolgáltatásokat kínál, amelyek középpontjában a Predictive Maintenance, a Predictive Quality és a Predictive Energy állnak.
A Festo az automatizálási technológiában állapotfelügyeletet és gépi tanulást alkalmaz az alkatrészek, gépek és rendszerek viselkedésének nyomon követésére. Ennek eredményeként a gyártási folyamatok hatékonyabbá és biztonságosabbá válnak, javul a minőség, minimálisra csökkennek a termelési leállások, a hulladék és az energiaköltségek. “A mesterséges intelligencia az az eszköz, amely az automatizálási üzletágat a hatékonyság új szintjére emeli.
A Festo-nál az elektromos és pneumatikus automatizálás területén szerzett hardveres szaktudás, valamint a szoftveres és MI-szaktudás együttállása révén teljes körű megoldásokat tudunk nyújtani ügyfeleink részére.
Különösen döntő sikertényező az ipari intelligencia területén az algoritmusok és a speciális mérnöki szaktudás egyvelege az MI-alapú automatizálási alkalmazások megvalósításában. Ez különbözteti meg a Festo-t a csak hagyományos megoldásokkal dolgozó cégektől” – mondja Dr. Frank Melzer, a Festo igazgatótanácsának termékekért és technológiáért felelős tagja.
Dr. Frank Melzer, a Festo igazgatótanácsának termékekért és technológiáért felelős tagja. Fotó: Festo SE & Co. KG
Három felhasználási eset a fókuszban
A Festo három felhasználási esetre összpontosít: Predictive Maintenance, Predictive Quality és Predictive Energy. Itt a Resolto-val, a Festo mesterséges intelligenciára szakosodott leányvállalatával közösen kifejlesztett “Festo AX” MI-szoftvermegoldást használják. “Alapvetően mindig ugyanazt a kihívást oldjuk meg ügyfeleink számára. Folyamatosan monitorozzuk a gépadatokat, és összevetjük azokat a mesterséges intelligencia által létrehozott modellünkkel, amely leírja egy alkatrész vagy gép egészséges állapotát. Az MI-algoritmusok ezután észlelik a normál állapottól való eltéréseket, és azokat előre is képesek jelezni” – mondja Dr. Frank Melzer.
Egy gép vagy rendszer egyszerű állapotfelügyeletétől a gépi tanulásig – az alkalmazástól és az ügyfél céljától függően – a szoftvermegoldást a Festo szakértői adaptálják és az ügyfél egyedi igényeihez igazítják.
Autóipari példa
Egy német autógyártó például a karosszériaüzemében alkalmazza a Predictive Maintenance -t. Az ügyfél célja az volt, hogy szervopneumatikus hegesztőpisztolyai karbantartásának hatékonyságát növelje az előre nem látható leállások elkerülésével és a szervizköltségek csökkentésével. A Festo algoritmusokat vezetett be a hegesztőpisztolyok meghibásodásainak előrejelzésére, és integrálta azokat a meglévő infrastruktúrába. A hegesztőpisztolyok adatait folyamatosan gyűjtik és értékelik. Az adatok kiértékelése után a meghibásodásokat már a tényleges bekövetkezésük előtt azonosítani lehet. Így máris elkerülhetővé vált a termelésben a leállások mintegy negyede, mivel a javítás a termelésen kívüli időre ütemezhető.
A Festo az autóiparban a Predictive Maintenance segítségével növeli a szervopneumatikus hegesztőpisztolyok karbantartásának hatékonyságát, elkerülve az előre nem látható leállásokat, valamint a szerviz- és reklamációs költségeket. Fotó: Festo SE & Co. KG
Élelmiszeripari és csomagolástechnikai példa
A Festo jelenleg a Predictive Energy-t egy az élelmiszeripar és csomagolástechnika területén tevékenykedő ügyfélnél alkalmazza. Az ügyfél célja: a teljes pneumatikusan működtetett palackozóüzem energiafogyasztásának minimálisra csökkentése a CO2-kibocsátás csökkentése és a költségek megtakarítása érdekében. A Festo először is megvizsgálta az üzem teljes sűrített levegős folyamatát. A C2M energiahatékonysági modul, amely egyetlen egységben egyesíti a nyomásszabályozót, a bekapcsoló szelepet, az érzékelőket és a terepibusz-kommunikációt, felügyeli a sűrített levegő fogyasztását, tájékoztatást nyújt az esetleges szivárgásokról, és megakadályozza, hogy a rendszernyomás egy meghatározott készenléti nyomásszint alá csökkenjen. A rendszer állandó állapotfelügyeletének és az adatoknak az MI-szoftveren keresztül történő utólagos kiértékelésének köszönhetően a rendszer időben jelzi az eltéréseket és a hibákat. A jövőben az ügyfél az összegyűjtött adatokat a prediktív karbantartáshoz is szeretné felhasználni.
Az MI-megoldás nyílt architektúrája
Az MI-megoldások architektúrája skálázható és rugalmasan alkalmazható: On-Edge, On-Premise vagy a felhőben. Mivel ez egy nyílt architektúra, ezért a Festo nem korlátozza MI-megoldásait a saját alkatrészeire. Más gyártók komponensei is könnyedén integrálhatók IoT-átjárókon és szabványosított protokollokon keresztül.
Korábbi Festo-cikkeinkből ajánljuk: A Festo az elektromobilitás területén is növeli a forgalmát.
