Welche Vorteile bringt die KI?
Einfache KI für leistungsfähige industrielle Automatisierung
Yokogawa hat bereits Expertise gesammelt, indem es die Herausforderungen von mehr als 50 Fabriken und Anlagen mit KI gemeistert hat.
Yokogawa hat seine KI auf der Grundlage jahrelanger Fortschritte, Erfahrungen und Kenntnisse entwickelt. Jetzt integrieren wir KI in die beliebten papierlosen Recorder der GX- und GP-Familie der SMARTDAC+ Serie und in die Datenlogging-Software GA10.
Darüber hinaus zeichnet sich unser neues CPU-Modul F3RP70 der Serie e-RT3 Plus durch industrietaugliche Robustheit aus. Ferner unterstützt es die generische Programmiersprache Python, was die industrielle Nutzung und Entwicklung von KI einfacher macht als je zuvor.
Diese drei Produkte zielen darauf ab, KI für die Vorhersage von Anlagenfehlfunktionen, Produktqualität und anderen Faktoren unkompliziert einsetzbar zu machen, um unseren Kunden bei der Bewältigung ihrer Herausforderungen zu helfen.
Alle Erfolge, die wir erzielt haben, und die Vorzüge der Einführung von KI-Produkten
→ Broschüre zu KI-Produktlösungen zum Herunterladen
Gründe für die Nutzung von KI-Technologie in den Anlagen
- Drei Ansätze, mit denen KI in den Anlagen einen Mehrwert bieten kann.
- Ergebnisse der KI-Lösungen von Yokogawa
- Gruppe von Produkten, die standardmäßig mit KI ausgestattet sind und zur schnellen KI-Entwicklung beitragen
- Anlagenregelung mit KI und Reinforcement Learning
Details
Drei Ansätze, mit denen KI in den Anlagen einen Mehrwert bieten kann.
In letzter Zeit haben wir uns mit der Lösung einer Vielzahl von Kundenproblemen beschäftigt. Von den Problemen, die mit herkömmlichen Analysemethoden nicht zu lösen waren, konnten wir 50 durch den Einsatz von KI lösen. Wir haben dabei gelernt, dass KI in Anlagen in dreierlei Hinsicht einen Wert bieten kann.
Erkennung von Anzeichen auf abweichende Betriebszustände
Sagt verschiedene Ausfälle von Komponenten und Anlagenstillstände voraus. Ermöglicht das Ergreifen von Instandhaltungsmaßnahmen noch bevor eine Unregelmäßigkeit oder Störung auftritt und verbessert damit die Verfügbarkeit der Anlage.
Root-Cause-Analyse
Bestimmt die Ursachen bisheriger Probleme und identifiziert die Ursache für eine Verschlechterung der Qualität und die Änderungen im Energieverbrauch. Die Produktqualität kann verbessert werden, indem Schwerpunktbereiche für die Verbesserung und Umsetzung von qualitätsbezogenen Maßnahmen identifiziert werden.
Qualitätsabschätzung
Weist Qualitätsindizes zu, prognostiziert die Qualität vor einer Prüfung und sagt Änderungen in der Qualität voraus. Übernehmen Sie die Kontrolle über die Entwicklung der Qualität Ihrer Erzeugnisse ohne zerstörende Prüfungen und andere Prozesse, die viel Zeit erfordern und senken Sie dadurch Ihre Kosten.
Ergebnisse der KI-Lösungen von Yokogawa
Wir möchten Ihnen einige Analyseergebnisse der KI-Lösungen von Yokogawa präsentieren.
Wir haben mit unserer KI die Fragestellungen von Kunden in vielen unterschiedlichen Industrien beantwortet, darunter Ölraffinerien und Chemieanlagen.
Erkennung von Anzeichen auf abweichende Betriebszustände
-schnelle Erkennung abweichender Betriebszustände in von Anlagenkomponenten-
In einem Getriebe, an dem Trends mit einem Funk-Vibrations-Sensor (Sushi Sensor) überwacht werden, kam es zu einem Wellenbruch. Das folgende Diagramm zeigt Beschleunigungs-, Geschwindigkeits- und Oberflächentemperaturdaten sowie die Ergebnisse der auf diesen Daten basierenden KI-Analyse. Der von der KI berechnete gleitende Durchschnitt des Health Index bewegte sich drei Wochen vor dem Ausfall vom normalen zum unregelmäßigen (abweichenden) Betriebsbereich. Sie können sehen, dass die KI die „Anomalien“, also die Anzeichen für abweichende Betriebszustände, früher erfasst hat als die durch die Sensoren erfassten Trendänderungen. Durch die Kombination des Sushi Sensors mit unserer KI-Lösung können unerwünschte Betriebszustände basierend auf den Daten zu Vibrationen und Oberflächentemperaturen gemeldet werden, sodass Sie Störungen und Unregelmäßigkeiten von Anlagenkomponenten im Wege der Predictive Maintenance erkennen und entsprechende Maßnahmen im Voraus ergreifen können.
Ergebnisse der KI-Lösungen von Yokogawa (Auszug)
| Industrie | Kategorie | Übersicht | |
|---|---|---|---|
| Erkennung von Anzeichen auf abweichende Betriebszustände | |||
| Chemieindustrie | pH-Sensor | Prognostizierung der Verschlechterung von Sensoren in Abwasserleitungen | |
| Öl | Öfen | Prognostizierung von Betriebszuständen der Öfen anhand von Prozessdaten | |
| Spannungsversorgung | Pumpen | Prognostizierung von Kavitationen in Rohrleitungen anhand von druckbezogenen Daten | |
| Root-Cause-Analyse | |||
| Öl | Kompressoren | Identifizierung der Ursachen für eine verschlechterte Effizienz von Kühlkompressoren im Bereich A einer Anlage anhand von Prozessdaten | |
| Thermalquelle | Regelung von Thermalquellen | Identifizierung der Ursachen für Änderungen in der Warmwasserverteilung anhand von Betriebsdaten | |
| Papier und Zellstoff | Mahlholländer | Identifizierung des Verhältnisses zwischen der Leistung einer Papiermühle und der Produktqualität | |
| Qualitätsabschätzung | |||
| Elektronische Bauteile | Anlagen für die Herstellung von elektronischen Bauteilen | Identifizierung von beschädigten Bauteilen im Herstellungsprozess anhand von Sensordaten | |
| Chemieindustrie | Anlagen für die kontinuierliche Herstellung industrieller Stoffe | Prognostizierung von Indikatoren zwischen Qualitätsmessungen anhand 18 verschiedener Datentypen | |
| Öl | Produktqualitätskenngrößen | Schätzen Sie die Produktqualitätswerte anhand von Produktionsdaten | |
|
Lebens-und Arzneimittelindustrie |
Anlagen zur Herstellung von Medizinprodukten | Prognostizierung der Qualität von fertigen Produkten anhand 10 verschiedener Datentypen aus der Herstellung |
Das oben Genannte ist nur ein kleiner Teil.
Weitere Möglichkeiten können Sie der Broschüre zu KI-Produktlösungen entnehmen.
Aufbauend auf unserer Erfahrung in der Analyse und mit unserer Technologie können wir eine Reihe benutzerfreundlicher KI-Produkte anbieten.
Außerdem haben wir ein Video mit einem Beispiel für eine optimale Anlagenregelung mit KI-Reinforcement-Learning vorbereitet.
→ Siehe hierzu Anlagenregelung mit KI
Von der Vergangenheit in die Gegenwart und weiter in die Zukunft
Jetzt mit Future Pen
Papierlose Recorder der Serie SMARTDAC+ GX/GP
KI ist standardmäßig installiert, wobei die Zuverlässigkeit und die Funktionen der papierlosen Recorder der Serie SMARTDAC+ GX/GP erhalten bleiben. Ohne komplizierte Einstellungen registrieren Sie einfach die Kanäle, die Sie überwachen möchten, als Future Pen und zeichnen die nahe Zukunft als Kurvenverlauf.
Unsere Geräte der Familie GX/GP sind als integrierte Digitalschreiber oder tragbare, papierlose Recorder mit intuitiver Bedienung per Touchscreen verfügbar. Dank der hochflexiblen und modularen E/A-Architektur können Sie Daten wie Temperatur, Spannung, Strom, Durchfluss und Druck in verschiedensten Anwendungen an industriellen Produktions- und Entwicklungsstandorten erfassen, anzeigen und aufzeichnen.
Beachten Sie auch die detaillierten Informationen zu den papierlosen Recordern der Serie SMARTDAC+ GX/GP
> Schalttafelausführungstyp GX10/GX20 > Tragbarer Typ GP10/GP20
KI-Funktionen der GX/GP-Serie
Future Pen
Zukünftig zu erwartende Kurvenverläufe werden anhand aktueller Daten prognostiziert und gemeinsam mit den Echtzeitdaten im Trendmonitor angezeigt. Mithilfe der zukünftigen Kurvenverläufe können mögliche Probleme identifiziert und im Voraus gelöst werden.
Future Alarm
Über den Future Pen können Alarm-Meldungen für die Zukunft auf Basis der Trenddaten erzeugt werden (Future Alarm-Funktion). Informationen zu zukünftigen Alarm-Meldungen werden in einer entsprechenden Alarm-Übersicht angezeigt. Wenn ein zukünftiger Alarm erzeugt wird, sorgen ein externer Ausgang oder die Benachrichtigungsfunktion per E-Mail dafür, dass der Benutzer entsprechend alarmiert wird.
Beispiele für die Gestaltung von KI-Lösungen im Zusammenhang mit Datenrecordern
Einfaches Hinzufügen von KI zu einem Aufzeichnungsgerät (GX/GP Future Pen, Future Alarm)
Prozesssignale wie Temperatur und Spannung können von der Vergangenheit über die Gegenwart bis hin zu zukünftigen Kurvenverläufen per KI-Funktion angezeigt werden. (GX/GP)
Genaue KI-basierte Analyse in Echtzeit über einen PC samt Darstellung der Ergebnisse am Standort. (GX/GP + GA10)
GX/GP sammelt die Prozesssignale und zeigt die Messwerte an.
Senden von Echtzeitdaten an den PC, die KI-Analysefunktion der Software GA10 zeigt das Ergebnis der KI-Beurteilung wie z. B. die Erkennung eines ungewöhnlichen Verlaufs der Daten auf dem GX/GP auf der Anlageseite an.
Wenden Sie sich gerne an uns, wenn Sie mehr über unseren hochpräzisen KI-Consultant-Service erfahren möchten.
Analyse auf einem integrierten Gerät mit präziser KI und Anzeige der Resultate (GX/GP + e-RT3 Plus)
GX/GP sammelt die Prozesssignale und zeigt die Messwerte an.
Erfasst Prozesssignale mit GX/GP, zeigt Messwerte an, überträgt Daten in Echtzeit an die mit Python kompatible KI-Plattform e-RT3 Plus und zeigt die Resultate des vom Kunden entwickelten KI-Algorithmus auf dem GX/GP-Bildschirm an.
Wenden Sie sich gerne an uns, wenn Sie mehr über unseren hochpräzisen KI-Consultant-Service erfahren möchten.
KI, installiert auf einem Standalone-Computer, erkennt Anzeichen auf abweichende Betriebszustände bei Anlagenkomponenten
mit Anomalie-Erkennung
KI-Analyse- und Datenlogging-Software GA10 + Sushi Sensor
In den letzten Jahren wächst der Wartungsbedarf der zunehmend alternden Assets. Der Zustand von Assets wird hauptsächlich von menschlichen Kräften durch Inspektionen, zum Beispiel im Rahmen von Rundgängen der Bediener, bestimmt. Durch die Alterung unserer Gesellschaft und somit den Umstand, dass erfahrenes Personal in den Ruhestand geht, kommt es zudem zu einem Mangel an Fachkräften. Außerdem werden die Ergebnisse, die durch Rundgänge der Bediener gewonnen werden, nicht quantifiziert und können häufig nicht effektiv verwertet werden. Es besteht ein dringender Bedarf an effizienteren Lösungen in Sachen Gerätewartung und Anlageninstandhaltung.
Automatische Erkennung von „Abweichungen“, die auf Unregelmäßigkeiten im Betrieb hinweisen
Die Kombination aus GA10 und Sushi Sensor stellt eine Lösung zur Predictive Maintenance dar, die man sich als einen KI-basierten Bediener vorstellen kann, der „Abweichungen“ erkennt, die auf Unregelmäßigkeiten und Störungen hinweisen, und automatisch den Benutzer benachrichtigt.
Sie können Personal genau zum richtigen Zeitpunkt mit der Wartung der richtigen Geräte beauftragen, sodass die für die Inspektion und Prüfung von Geräten nötigen Arbeitsstunden reduziert, Anzeichen auf abweichende Betriebszustände schnell erkannt und unerwartete Anlagenstillstände vermieden werden. So können Sie eine effizientere Gerätewartung und eine höhere Anlagenverfügbarkeit zur Wirklichkeit werden lassen.
*Sushi Sensor: Bis zu 1000 Einheiten können registriert werden. (Gate Sushi-Funktion; Option)
Mit KI die Zukunft prognostizieren, neu
Erfasste Daten lassen sich zur Vorhersage zukünftiger Daten verwenden und vorhergesagte zukünftige Kurvenverläufe werden zusammen mit den Echtzeitdaten auf dem Trendbildschirm angezeigt. Sie können auch Alarme auf vorhergesagte Daten setzen, um Probleme im Voraus zu erkennen, wenn sie in der Zukunft auftreten, so dass Sie sich im Vorfeld damit befassen können.
Datenlogging-Software GA10 – KI weist Sie auf abweichende Betriebszustände hin
Was ist GA10?
GA10 ist eine PC-basierte Datenprotokollierungssoftware, die verschiedene in Fabriken, Werksanlagen und ihren Räumlichkeiten installierte Geräte und Ausrüstungen (wie z. B. einen Sushi Sensor, Datenrecorder und Datenlogger) über ein Ethernet-Netzwerk miteinander verbindet und für die Überwachung und Aufzeichnung der Daten sorgt.
Was ist Sushi Sensor?
Sushi Sensor* ist eine drahtlose IIoT-Lösung, die Sensoren zur Erfassung von Gerätezuständen umfasst. Er unterstützt den LoRaWAN-Kommunikationsstandard für drahtlose Netzwerke mit geringem Stromverbrauch und großer Reichweite.
*Der Sushi Sensor soll nach und nach für weitere Länder freigegeben werden. Um detaillierte Informationen zu erhalten, klicken Sie auf „weitere Informationen“
Führen Sie Predictive Maintenance ein und vermeiden Sie zukünftige Störungen bei gewohnter Bedienbarkeit
Erweitern Sie Predictive Maintenance im Trend-Monitoring
- Überwachung großer Datenmengen
- Digitalisierung von Knowhow vor Ort
Effiziente Gerätewartung
- Gesundheitszustände Ihrer Assets digitalisieren und Trends sichtbar machen
- Kosten für Kontrollrundgänge reduzieren
- Bedienerwissen aus dem Feld und Erfahrungen in der Wartung von Assets teilen und übertragen
- Verhindern plötzlicher unerwarteter Geräteausfälle
Schnelle Erfassung von Anzeichen auf Unregelmäßigkeiten von Geräten im Betrieb
- Anzeichen und Signale erkennen, selbst bei Geräten, bei denen eine auf Grenzwerten basierende Erkennung von Unregelmäßigkeiten schwierig ist
- Auf Grundlage einer Vielzahl von Daten Anzeichen auf Unregelmäßigkeiten im Gerätebetrieb erkennen
Einfache Erkennung von Anzeichen auf Unregelmäßigkeiten mit simplen Einstellungen
- Einfacher Systemaufbau: Sushi Sensor, LoRaWAN-Gateway und GA10
- Einfach einen Datenbereich mit normalen Bedingungen definieren und mit der automatisierten Analyse beginnen
- Benachrichtigung bei Erkennung von Abweichungen
Mit einer Vielzahl an E/A für hohe Skalierbarkeit
und robustes, lüfterloses Design für raue Umgebungen; unterstützt Python
Industrielle KI-Plattform e-RT3 Plus
Unterstützt Python, was für die Entwicklung von Machine Learning und andere KI-Bereiche unverzichtbar ist. Ferner können Sie viele Open-Source-KI-Bibliotheken hinzufügen, um Ihre KI-Entwicklung schnell voranzutreiben. Exzellente Robustheit auch in rauen Umgebungen, ideal geeignet für industrielle KI-Plattformen, in denen die einzigartigen Stärken des e-RT3 zum Tragen kommen. Einfacher Zugang zu E/A.
> Beachten Sie auch die detaillierten Informationen zu e-RT3 Plus
E/A-Module für einfachen Zugriff
Dank einer großen Auswahl an E/A-Modulen können Sie Ihre Anwendungen problemlos in die Datenerfassungs- und Regelungsebene integrieren. Die CPU und die E/A-Module stammen allesamt von Yokogawa, sodass eine einfache Verbindungsherstellung gewährleistet ist. Und im seltenen Fall von Hardwareproblemen ist die Entkopplung einfacher als je zuvor.
Mit Ubuntu-Unterstützung
Läuft auf dem freien und offen ausgelegten Linux Ubuntu und ist kompatibel mit einem Großteil an bestehender Open-Source-Software. Ferner kann Software, wie zum Beispiel zum Datenaustausch in Netzwerken, sowie SCADA ohne PC einfacher eingesetzt werden.
Multi-CPU-Unterstützung
Platzieren Sie die e-RT3 Plus-CPU neben Ihrer vorhandenen Sequence CPU und teilen Sie die Rollen auf: eine High-Speed-Ladder zur Regelung und die e-RT3 Plus zur Kommunikation und KI-Analyse.
Robustheit
Zuverlässiger Betrieb, auch in heißen und widrigen Arbeitsumgebungen. Der e-RT3 ist lüfterlos ausgelegt und verfügt über Module, die Temperaturen von 0 °C bis 55 °C standhalten können. Er eignet sich zur Installation in Betrieben, Fertigungsanlagen oder in Outdoor-Gehäusen.
Zuverlässige Verfügbarkeit von Teilen
Langfristige Verfügbarkeit gewährleistet durch Yokogawa, weltweit und seit langem etablierter SPS-Hersteller. Yokogawa sorgt für eine langfristige und stetige Versorgung mit denselben Produkten und Teilen.
Hochpräzise KI für die Verwendung mit Python in industriellen Anwendungen in rauer Umgebung
Verkürzung der Entwicklungszeit
Ihre bestehenden KI-Anwendungen bleiben wie gehabt und es müssen weniger umständliche E/A-Einstellungen vorgenommen werden.
Robustheit
Das für die Entwicklung verwendete Gerät kann direkt in der rauen Arbeitsumgebung eingesetzt werden. Es funktioniert in Umgebungen, für die Single-Board-Computer bislang nicht geeignet waren.
Der Traum von einer KI, die Ihre Anlage regeln kann, wird Realität.
-Anlagenregelung mit KI und Reinforcement Learning-
Yokogawa hat die Technologie entwickelt, mit der KI zur direkten Regelung von Anlagen durch Reinforcement Learning eingesetzt werden kann.
Reinforcement Learning ist eine Art des Machine Learning, bei dem die KI aus eigenen Versuchen und Fehlern lernt. Das Hauptmerkmal der Technologie zum Reinforcement Learning von Yokogawa, das sie so praktisch macht, besteht darin, dass sie mit einer geringen Anzahl von Versuchen lernen kann.
Herausforderungen bei einem komplexen Prozess
- Angezeigte Werte werden durch Störungen unsicherer, was zu einem Verlust von Rohstoffen führt.
- Fachkräfte haben Schwierigkeiten, die Technik der Regelungsanpassung weiterzugeben, weil dies Zeit und Arbeit erfordert.
- Destabilisierung des Prozesses und Qualitätsminderung durch ungewohnte Regelungsmethoden.
Merkmale des Reinforcement Learning von Yokogawa Electric
- Die KI lernt selbst und benötigt keine großen Mengen an Lerndaten.
- Lernen erfolgt mit einer geringen Anzahl an Versuchen.
- Optimiert mit Technologie des Reinforcement Learning, die auf den Bereich der Regelung spezialisiert ist.
Anwendungsbeispiel:
KI-gesteuerte Prüfeinrichtung anhand eines Automatisierungssystems für den Füllstand mit drei Tanks
Reale Standorte erfordern oft komplexe Regelungsmechanismen.
Hier zeigen wir ein experimentelles Beispiel, in dem wir die Technologie des Reinforcement Learning zur Regelung eines Füllstandsautomatisierungssystems mit drei Tanks anwenden. [Video ohne Ton]
Füllstandsautomatisierungssystems mit drei Tanks > Vergrößern
Ergebnisse
In weniger als 4 Stunden Lernzeit fand das System die ideale Regelungsmethode, um die zuvor aufgetretenen Überschreitungen zu eliminieren.
Publikationen
ENEOS Materials successfully achieved the world's first long-term autonomous operation of a plant using Yokogawa's AI. FDKPP saves energy and reduces operator workload while maintaining manufacturing quality.
Videos
The e-RT3 Plus is an industrial AI platform, and supports programming in Python. Many AI libraries are pre-installed. The e-RT3 Plus is robust and reliable enough for data utilization in the factory and even in critical infrastructure.
Introduction video of Yokogawa's new simple solutions: AI Product Solutions. Based on Yokogawa's experience and
knowledge of industrial automation, Yokogawa has launched easy to use AI Products for manufacturing sites and product development.
AI development is not that difficult! This tutorial video shows you how to develop AI application on e-RT3 F3RP70 by running AI sample program available on Partner Portal.
News
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Pressemeldung Apr 6, 2023 Autonome KI-Steuerung von Yokogawa jetzt im regulären Einsatz bei ENEOS Materials
Die ENEOS Materials Corporation und die Yokogawa Electric Corporation vereinbaren, dass FKDPP, ein auf Reinforcement Learning basierender KI-Algorithmus, offiziell für den Einsatz in einem Chemiewerk von ENEOS Materials übernommen wird. Dies ist weltweit das erste Mal, dass KI mit Reinforcement Learning für die direkte Steuerung einer Anlage eingesetzt wird
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Pressemeldung Jun 7, 2022 Im Einsatz: 5G, Cloud und KI – Yokogawa und DOCOMO testen erfolgreich Fernsteue-rungstechnologie
In einem Proof-of-Concept-Test (PoC) wurde in einer Cloud-Umgebung eine KI für autonome Steuerung, der Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP)-Algorithmus und ein von Docomo bereitgestelltes Mobilfunknetz der fünften Generation (5G) eingesetzt. Der Test hat gezeigt, dass 5G für die Fernsteuerung von realen Anlagenprozessen bestens geeignet ist.
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Pressemeldung Apr 19, 2022 Yokogawa to Release Equipment/Quality Predictive Detection Tool for SMARTDAC+ Paperless Recorders and Data Loggers
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Pressemeldung Mai 9, 2022 Quality Predictive Detection Tool für papierlose Recorder und Datenlogger von Yokogawa
Mit der KI-basierten Software für die papierlosen Recorder und Datenlogger der SMARTDAC-Serien GX, GP und GM können Benutzer ihre eigenen Systeme zur Erkennung von Geräte- und Qualitätsanomalien in Fertigungsanlagen einrichten. Die Yokogawa Electric Corporation hat das Equipment/Quality Predictive Detection Tool für SMARTDAC+ im April auf den Markt gebracht.
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Pressemeldung Mr 28, 2023 Mehr Produktivität, weniger Energie: KI-Dienst in Edge-Controllern zur autonomen Steuerung
Yokogawa bringt einen Reinforcement-Learning-Dienst für Edge Controller auf den Markt. Der KI-Dienst in Edge-Controllern ermöglicht eine autonome Steuerung, wo bisher nur eine manuelle Steuerung möglich war, verhindert das Überschwingen, reduziert die Einschwingzeit um ein Vielfaches, spart Energie und verbessert die Produktivität.
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