Fachverlag x-technik
search
 

Schließen


Automated-Machine-Learning-Tool für den Maschinen- und Anlagenbau

: Weidmüller


Weidmüller präsentiert erstmalig ein Automated-Machine-Learning-Tool für den Maschinen- und Anlagenbau, mit dem die Nutzer Modelle eigenständig erzeugen und weiterentwickeln können, ohne dabei auf die Hilfe eines Data Scientists oder eines externen Kooperationspartners angewiesen zu sein. Das vorhandene Wissen über Prozesse und Maschinen bleibt so im Unternehmen, da diese ihr Domänenwissen selbstständig einpflegen können. Das „Auto-ML-Tool“ demokratisiert quasi die Anwendung von künstliche Intelligenz (KI) denn die Methoden werden einer breiten Masse zugänglich gemacht.

/xtredimg/2019/Automation/Ausgabe277/19133/web/machine_learning_industrial_analytics_(2).jpg
Assistiertes Erzeugen von Modellen mittels künstlicher Intelligenz (KI).

Assistiertes Erzeugen von Modellen mittels künstlicher Intelligenz (KI).

Das neue Machine-Learning-Tool bietet eine Grundlage für effizientere Produktionsprozesse und neue datenbasierte Geschäftsmodelle. In diesem Zusammenhang ist die Verfügbarkeit der Maschine oder eine garantierte Anzahl der damit produzierten Teile der „Topseller“ und nicht wie bisher ein bestimmter Maschinentyp. Die Maximierung der Produktionszeiten durch Industrial Analytics steht in einem direkt messbaren Mehrwert, der sich in einer „Return-on-Invest-Zeit“ von wenigen Monaten niederschlägt.

Klassische Automatisierungs- und Maschinenbauexperten sind mit den derzeit verfügbaren Machine-Learning-Tools und deren Möglichkeiten überfordert. Sie verfügen in der Regel nicht über die Kenntnisse, um entsprechende Modelle zu entwickeln. Deswegen übernehmen Data Scientists die Datenanalyse und Modellbildung. Ihr Expertenwissen ist notwendig, um die Methoden der künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens auf die Daten anzuwenden und Modelle zu entwickeln, die z.B. Anomalien erkennen und Fehler voraussagen können. Natürlich arbeitet der Data Scientist bei der Modellentwicklung eng mit dem Maschinenbauer bzw. -betreiber zusammen, um die gefundenen Zusammenhänge in den Daten ingenieurmäßig zu interpretieren.

Einen völlig neuen Ansatz für den Maschinen- und Anlagenbau verfolgt Weidmüller mit der Realisierung seiner neuen Automated-Machine-Learning-Software. Das Software-Tool führt den Anwender durch den Prozess der Modellentwicklung. Dadurch reduziert sich die Komplexität, der Anwender kann sich auf sein Wissen zum Maschinen- und Prozessverhalten fokussieren. Der Maschinen- und Anlagenexperte kann die Erstellung und Weiterentwicklung der Modelle eigenständig vorantreiben – ohne selbst Data Scientist zu sein und ohne spezielles Wissen im Bereich
/xtredimg/2019/Automation/Ausgabe277/19133/web/aml_datenubersicht.jpg
Visualisierung der Rohdaten in einer Kachelansicht.

Visualisierung der Rohdaten in einer Kachelansicht.

künstlicher Intelligenz zu haben. Das vorhandene Wissen über Prozesse, Maschinen und Fehlerbilder bleibt so im Unternehmen, da diese ihr Domänenwissen selbstständig einpflegen und mit den Modellbildungsschritten verknüpfen können. Die Software hilft bei der Übersetzung und Archivierung des komplexen Applikationswissens in eine verlässliche Machine-Learning-Anwendung. Gleichzeitig stellt das Tool die für die Ausführung von künstlicher Intelligenz erforderlichen Software-Komponenten zur Verfügung. Das heißt, der Anwender benötigt kein spezielles IT-Know-how zum Betrieb der Modelle.

Um das Domänenwissen der Maschinen- und Prozessexperten optimal zu integrieren und gleichzeitig Modellbildungsschritte zu automatisieren, wird geschickt sogenanntes „unsupervised“ und „supervised“ Machine-Learning miteinander verknüpft. Unerwünschtes Maschinenverhalten wird mit Anomalieerkennungsverfahren realisiert. Dabei handelt es sich um „unsupervised“ Machine-Learning.

Ein Algorithmus erlernt die typischen Datenmuster eines normalen Maschinenverhaltens anhand historischer Daten. Zur Laufzeit können Abweichungen von diesen Mustern identifiziert werden. Bei den erkannten Anomalien kann es sich um Ineffizienzen, kleinere Störungen oder größere Fehlerfälle handeln. Das System ist durch diese Herangehensweise in der Lage, auch bisher vollkommen unbekannte Fehlerfälle schon bei ihrem ersten Auftreten zu erkennen. Um auffälliges Maschinenverhalten nun einer bestimmten (Fehler)klasse zuzuordnen, werden Klassifikationsverfahren eingesetzt; also „supervised“ Machine-Learning. Um diese Zuordnung vorzunehmen, braucht der Algorithmus in den historischen Daten ausreichend repräsentative Beispiele für alle zu unterscheidenden Klassen.
Die Zeitbereiche der Beispiele müssen in den Daten markiert sein. Tritt dann ein bestimmter Störfall erneut auf, so wird er vom System erkannt und anhand seines typischen Datenmusters gleich richtig einer Klasse zugeordnet. Die Algorithmen können kontinuierlich anhand neuer Daten verbessert und um neue Fehlerklassen erweitert werden. Die entsprechenden Informationen wie zum Beispiel die Fehlerklassen bringt der Nutzer im Rahmen der Modellerzeugung sowie der Modellweiterentwicklung durch das sogenanntes Tagging ein.

Durch den Fokus auf die Zielgruppe der Domänenexperten im Maschinen- und Anlagenbau sowie der entsprechenden Betreiber macht das „Auto-ML-Tool“ die Verfahren der Künstlichen Intelligenz sowie des Maschinellen Lernens für den industriellen Nutzer einfach anwendbar – ohne das Expertenwissen in den Bereichen KI/ML erforderlich ist. Darüber hinaus übernimmt das Software Tool die Funktion eines Data-Science-Assistenzen und führt den Nutzer durch den Prozess der Modellerzeugung für Anomalieerkennung, Klassifikation und Prädiktion.

Fazit: Das vorhandene Wissen über Prozesse und Maschinen bleibt im Unternehmen, da der Maschinen- und Anlagenbauer sowie -betreiber sein Domänenwissen selbstständig einpflegen kann. Die Maximierung der Produktionszeiten durch Industrial Analytics steht in einem direkt messbaren Mehrwert, der sich in einer „Return-on-Invest-Zeit“ von wenigen Monaten niederschlägt.


Assistiertes Erzeugen von Modellen mittels künstlicher Intelligenz (KI).
Visualisierung der Rohdaten in einer Kachelansicht.



Zum Firmenprofil >>


Bericht in folgender Kategorie:
Ind Software

Special Automation aus der Cloud

cloud.JPG Immer mehr Teile der industriellen Automatisierung sollen in die Cloud verlegt werden. Nicht nur die in rapide steigenden Mengen generierten Daten, sondern neben Auswerte-, Überwachungs- und Kontrollmechanismen auch Steuerungs-, Regelungs- und sogar Safety-Algorithmen. Wozu eigentlich? Was lässt sich vernünftig in die Cloud verlegen? Was sollte man dabei beachten? Und was ist das überhaupt, die Cloud?
mehr lesen >>

Im Gespräch

/xtredimg/2019/Automation/Ausgabe273/19544/web/app-4.jpgEine E-CAD-Plattform für alle
Egal von welcher Engineering-Disziplin man kommt – mit der E-CAD-Lösung von Wscad arbeiten Anwender immer Gewerke übergreifend. Ohne Datenbrüche, Missverständnisse und Umständlichkeiten. In kleinen Projekten genauso wie in großen, mit ausgeklügelten Benutzerrechten und in verschiedenen Sprachen gleichzeitig auch in internationalen Projektteams. Wie es mit Benutzerfreundlichkeit, Service, Implementierungsunterstützung und neuen Projekten aussieht, verrät Patrick Kaufmann, Geschäftsführer Wscad Software GmbH Österreich, im Gespräch mit x-technik.
Interview lesen >>

Newsletter abonnieren