Einfach handhabbares Tool zur Modellerzeugung
Neue Informationssysteme unterstützen die Mitarbeitenden bei der effektiven Umsetzung von Verbesserungen. (Quelle: Phoenix Contact)
Nachdem die Ausführung sichergestellt ist, wird eine Lösung zur Erzeugung der Machine-Learning-Modelle benötigt. Zu diesem Zweck steht MLnext Creation zur Verfügung. Mit dem Tool werden Modelle generiert – und zwar ohne Programmierung rein auf der Grundlage von Konfigurationsdateien. Der User muss also keine Hochsprachenkenntnisse mitbringen. Eine automatische Programmierung mit standardisiertem Reporting vereinfacht dabei den Modellvergleich. Basierend auf den Berichten lässt sich die Konfigurationsdatei nun adaptieren. Darüber hinaus erlaubt das Add-on Automate einen vollständig automatischen Einsatz der Lösung, völlig unabhängig vom jeweiligen Know-how über Datenwissenschaften. Automate führt die Optimierung der Modelle selbstständig durch und verkürzt so die Suchzeit um den Faktor 5 im Vergleich zur manuellen Suche.
Automatisierte Suche nach Optimierungsmöglichkeiten
Mit der Software-Lösung MLnext lassen sich Prozesse folglich eigenständig oder durch Partnerunternehmen verbessern. Die Automatisierung vieler Arbeitsschritte resultiert in einer effektiveren und schnelleren Initiierung der Abläufe. Im Bereich der Elektronikfertigung von Phoenix Contact erweist sich die Lösung als Türöffner für den maschinennahen Einsatz von künstlicher Intelligenz. Mit MLnext lassen sich Komponentenzustände einfacher erfassen, was in Kombination mit einer anschließenden Datenanalyse eine zustandsorientierte Instandhaltung (Predictive Maintenance) ermöglicht. Die Arbeit erfolgt somit ressourcenschonender und effizienter. MLnext wird bereits in verschiedenen Applikationen genutzt, zum Beispiel zur Leckage-Erkennung oder CO2-Optimierung.
Fazit
Es bleibt festzustellen, dass schon eine geringe Datenbasis eine spürbare Produktivitätssteigerung nach sich zieht, wenn die erhobenen Daten wirkungsvoll ausgewertet werden. Eine automatisierte Suche nach Verbesserungsmöglichkeiten führt zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit bei gleichzeitig größerer Nachhaltigkeit. Die smarte Lösung MLnext mit den Bestandteilen Framework, Execution und Creation unterstützt bei der Realisierung dieser Ziele. Den Anwendern werden außerdem individuelle Trainings und Dienstleistungen zu MLnext angeboten, welche die Projektumsetzung weiter vereinfachen.