Hannover Messe

Die Künstliche Intelligenz im Edge-Gateway ermöglicht echtzeitfähige Machine-Learning-Anwendungen mit Sensordaten direkt auf der Hutschiene.

Bild: SSV
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Vorausschauende Wartung Machine Learning im Schaltschrank

20.03.2019

Daten werden in jeder Maschine, Anlage und in jedem Prozess permanent erzeugt. Mit geeigneter Hard- und Software lässt sich dieser wertvolle Datenschatz heben und per Machine Learning (ML) in Informationen umwandeln. So sind vorausschauende Service- und Wartungskonzepte (Predictive Maintenance), Qualitätsverbesserungen (Predictive Quality), Produktivitätssteigerungen (Predictive Efficiency) oder ML-basierte Anomalieerkennungen möglich.

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Im IIoT-Umfeld müssen brauchbare Daten zunächst durch spezielle Sensorik erzeugt, verknüpft und aufbereitet werden. Danach erfolgt die Informationsgewinnung mit entsprechenden ML-Algorithmen. Anschließend stehen die Informationen sowohl lokal, beispielsweise per OPC UA, als auch mithilfe einer Cloud zur weiteren Nutzung zur Verfügung.

Kompaktes Edge-Gateway

SSV zeigt auf der Hannover Messe zu diesem Thema mit dem IGW/941 ein kompaktes Edge-Gateway mit vorinstallierten ML-Algorithmen und diversen Data-Science-Bausteinen für industrielle Applikationen. Damit lassen sich Anwendungen erstellen, die beispielsweise Sensordaten erfassen, per Klassifizierung oder Regression in Informationen umwandeln und das Ergebnis per OPC UA oder MQTT weitergeben.

Zum IGW/941 gehören vorkonfigurierte und sofort einsatzbereite Entwicklungswerkzeuge für die ML-Trainingsphase und Modellbildung. Des Weiteren bietet SSV allen IGW/941-Nutzern ein Webinar mit folgenden Inhalten:

  • grundlegende Prinzipien und Terminologie des maschinellen Lernens

  • ein vollständiger Machine-Learning-Prozess, einschließlich Sensordatenerfassung, Datenaufbereitung, Modellierung und Modellbewertung

  • Bestimmen der Modellgenauigkeit und Anpassen der Hyperparameter

  • den Ausgang eines Machine-Learning-Algorithmus mit anderen Systemen verbinden

SSV auf der Hannover Messe 2019: Halle 5, Stand D05

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