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Inteligencia Artificial para la automatización industrial

Festo ve un gran potencial en el análisis de datos en tiempo real por medio de AI (Inteligencia Artificial) en el Edge

Inteligencia Artificial para la automatización industrial

Además de los servicios complejos que se pueden ofrecer en la Nube, Festo ve un gran potencial en el simple análisis de datos en tiempo real por medio de AI (Inteligencia Artificial), ya sea directamente en el Edge (a pie de máquina) (AI on edge) o en el control del sistema o una planta de producción (AI en locales).

El operador de la planta retiene el control total de los datos de su máquina, que no necesitan ser transmitidos a una nube a través de Internet. En la feria comercial Hannover Messe 2019, Festo demostró cómo los sistemas pueden encontrar soluciones a los problemas de forma autónoma en función de los datos disponibles.

Monitorización inteligente de procesos en la producción de baterías.

Festo amplió aún más su competencia en inteligencia artificial con la adquisición de Resolto Informatik GmbH en abril de 2018. Con SCRAITEC, Resolto ha desarrollado una solución de software que analiza e interpreta los datos en tiempo real y reconoce y notifica anomalías. El sistema también aprende constantemente mediante el análisis permanente de datos y amplía su base de conocimientos. Este aprendizaje automático hace posible la monitorización inteligente de procesos.

Los visitantes de la feria pudieron experimentar esta solución de software en vivo en el stand de Festo. La aplicación demuestra la detección de baterías defectuosas. Las baterías son levantadas por un pórtico de manipulación. En combinación con el nuevo control modular CPX-E-CEC y el nuevo controlador de servoaccionamiento CMMT-AS, la vigilancia es posible en tiempo real. El software de monitoreo Resolto supervisa las corrientes del motor y los parámetros posicionales del eje. Si se producen anomalías, por ejemplo, si la unidad de manejo toma el formato incorrecto de la batería, se emite un informe.

La adquisición y el monitoreo de datos por parte de la solución de software inteligente puede llevarse a cabo de manera local o a través de la Gateway IoT CPX-IOT en Festo Cloud. El uso de AI en el edge o en las instalaciones garantiza que todos los datos permanezcan en la empresa, sin riesgos de seguridad o retrasos en los flujos de datos debido a la latencia de la red. Es importante que se disponga de suficientes datos estructurados para que se pueda realizar un análisis significativo utilizando la IA como herramienta. Con sus capacidades informáticas muy altas, la nube a su vez proporciona buenos resultados de evaluación distribuidos en varias ubicaciones de producción distribuidas.

AI reduce en gran medida el esfuerzo de programación para el monitoreo de procesos y la gestión de errores, y el cliente recibe valiosos conocimientos en tiempo real. Las partes y procesos defectuosos, o las alrmas de la máquina, se pueden detectar y prevenir en una etapa temprana del proceso de producción. Otra ventaja es la completa transparencia y trazabilidad de las anomalías del proceso a una pieza manufacturada específica. Las retiradas de productos a gran escala que afectan a series de producción completas podrían evitarse en el futuro, ya que una parte defectuosa se puede identificar y eliminar con precisión del lote.

 Vigilancia de componentes inteligentes en la unidad CMMT: AI en la nube

Se muestra cómo se utiliza un algoritmo de aprendizaje para la supervisión de alarmas de los componentes. Los datos de un eje eléctrico son registrados y recolectados por el controlador CMMT. El algoritmo de vigilancia y el monitoreo de los datos recopilados se llevan a cabo completamente dentro de Festo Cloud. Por lo tanto, los datos están disponibles en cualquier lugar y en cualquier momento.

Sin embargo, los clientes se benefician no solo del esfuerzo de programación reducido. Las condiciones normales de sus procesos individuales se introducen en el algoritmo de aprendizaje durante la operación o en forma de datos históricos. Los datos pueden ser evaluados inmediatamente a través de la nube. De este modo, los usuarios pueden reconocer rápidamente cualquier desviación y rastrear directamente las causas de las fallas. Los componentes de intercambio también se pueden identificar rápidamente. Esto ahorra tiempo, reduce los tiempos de inactividad y reduce los costos de mantenimiento. Es concebible que los grupos de componentes como módulos, sistemas o unidades de maquinaria completas también puedan ser monitoreados por este medio en el futuro.

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