Prediktív karbantartási könyvtár az állásidő csökkentéséhez
A mesterséges intelligencián alapuló megoldások az egyedi berendezések vezérlőjén keresztül gyűjtik össze, elemzik és használják fel az adatokat, hogy meghosszabbítsák a berendezés élettartamát, és a leállások megelőzése érdekében észleljék a hibákat.

A prediktív karbantartás és vezérlés új megoldása már elérhető az Omron Industrial Automation Europe kínálatában. Az iparágban ez az első mesterséges intelligenciával rendelkező gépautomatizálási vezérlő, amely Sysmac könyvtárral rendelkezik*, és amely ötvözi a gyártósorok és berendezések vezérlőfunkcióit, és mindezt a gyártás helyszínén valós időben, a mesterséges intelligencia segítségével dolgozza fel.

Ez a megoldás segíthet a gyártóknak csökkenteni a berendezések károsodásának kockázatát, továbbá az esetleges problémák korai észlelésével és az ezekre tett megoldási javaslatokkal megelőzni a leállásidőt. Az Omron fejlett technológiájának és az adatelemzők munkájának köszönhetően egyszerűsödik a prediktív karbantartás és megelőzhetőbbek lesznek a hirtelen leállások.

A nyers adatok begyűjtésének folyamatát automatizáltuk, és ezt már teljes egészében a gépeken belül az „Edge” mellett működő új, mesterséges intelligencián alapuló vezérlő végzi az adatok megbízhatóságának és egységességének érdekében. Ráadásul a vezérlő az összefüggések elemzése alapján automatikus adatmodellezést végez, és ez alapján ellenőrzi a berendezés állapotát. Az automatizálás nélkül a géptervezőknek és -kezelőknek saját analitikájukat és optimalizálási lehetőségeiket kellene fejleszteniük, hogy elkerüljék a felhő alapú megoldásokkal járó költségeket.

A vezérlő mesterséges intelligenciával működő funkciói képesek azonosítani a hibás gépműködést, anélkül, hogy arra külön lennének programozva. Mivel rengeteg különböző tényező és mérés együttállása jelezhet egy adott problémát, a funkciótárolási folyamat jelentős megtakarítást jelent idő és erőforrás tekintetében. A gép működési eredményeinek megfelelő hasznosítása elengedhetetlen a végfelhasználó költségtakarékossága szempontjából

A felhő alapú megoldások helyett az Omron egyedi módon közelítette meg a mesterséges intelligencián alapuló megoldásokat, amelyek így hardvert, szoftvert és személyes segítséget is magukba foglalnak. Nincs szükség internetkapcsolatra. A hardver a Sysmac NY5 IPC és az NX7 CPU működésén alapszik, kiegészítve az Omron mesterséges intelligencia alkalmazási alkatrészeivel, az előre programozott prediktív karbantartási funkciókat tartalmazó könyvtárral, és a tipikus felhasználásokból származó Omron-szaktudással. Számos további, mestereséges intelligencia specifikus eszköz is beépítésre került, úgy mint, az Idősorozatos adatbázis funkciója, amely a nagy sebességű működés mellett vezérlésciklussal szinkronizált idősorozatos adatokat gyűjt össze, vagy a Mesterséges intelligencia motorja, amely adatok alapján szűri ki a nagy sebesség és pontosság mellett jelentkező hibákat.

Az Omron célja, hogy ügyfeleinkkel közösen érjük el a gyártási innováció eredeti koncepcióját, az „innovatív automatizálást”. Az MI vezérlővel és a Sysmac könyvtárral a vállalat felgyorsítja az automatizálásban használt intelligencia megvalósítását. Ez megteremti a jövő gyártásához szükséges feltételeket, miszerint ember és gép közösen dolgozik annak érdekében, hogy csökkentse a leállásidőt, maximalizálja a teljesítményt és hibátlan berendezést hozzon létre.

*1) Az OMRON 2016 novemberében végzett vizsgálata alapján

Robotrendszer a síküveggyártásban
Az ABB legnagyobb terhelhetőségű, többfunckiós robotjával valósult meg a Guardian Orosházi síküveggyárának új, biztonságos, hatékonyabb, gyorsabb üvegtábla rakodási rendszere.
IoT és feladatorientált robotok a legújabb trendek között
Már nem olyan távoli jövő a készpénz teljes eltűnése vagy az okosautók általános térhódítása, és tíz év múlva már a 6G is elterjed.
Gyorsabb eszközadat elérés segíti a tervezőket
Idén június elején jelent meg az alkatrész- és eszközadatok elérését online lehetővé tevő Eplan Data Portal legújabb verziója.
Termelésütemezés napjainkban
"Egy termelésütemező rendszerbe való beruházás sokkal nagyobb érték, mint egy gépberuházás! De ezt ma még sokan nem értik! De amikor majd ők is rálépnek erre az útra, és megismerik a lean-t, a termelésütemezést, akkor majd megértik ennek az értékét!"
Kvantum algoritmusok a szén-dioxid-leválasztás fejlesztésére
A Total-csoport többévre szóló partnerségi megállapodást kötött az egyesült királyságbeli Cambridge Quantum Computing (CQC) startup céggel a szén-dioxid-leválasztási, -hasznosítási és -tárolási (CCUS) technológiák kutatására. A partnerség célja az új kvantum algoritmusok fejlesztése a szén-dioxid-leválasztáshoz szükséges anyagok javítása érdekében.