Vorbereitung für den Server-Client-Betrieb
Darstellung des Schritt-für-Schritt-Prozesses von den Daten zum Machine-Learning-Modell, wobei der Anwender lediglich konfigurieren muss. (Quelle: Phoenix Contact)
Flexible Einsatzmöglichkeiten ohne Hardwarebindung: MLnext lässt sich als Demoversion aus dem PLCnext Store herunterladen. (Quelle: Phoenix Contact)
MLnext Creation kann auf PC installiert werden, die mit dem Betriebssystem Windows 11 arbeiten. Für die Erstellung von Modellen zur Analyse von Zeitreihendaten ist eine Grafikkarte nicht zwingend notwendig. Mit einer bestehenden und CUDAfähigen Graphics Processing Unit (GPU) lässt sich MLnext Creation allerdings problemlos erweitern. MLnext Execution kann auf die Steuerungen PLCnext Control sowie die Edge-PC von Phoenix Contact als App aufgespielt werden. Dadurch wird das Machine-Learning-Modell direkt dort ausgeführt, wo die Daten für die Automatisierung verarbeitet werden. Dies ermöglicht kurze Antwortzeiten, zum Beispiel in Kombination mit dem Kommunikationsstandard OPC UA.
Sind hohe Flexibilität und Skalierbarkeit gefragt, lassen sich die MLnext-Lösungen auch als OCI-Container (Open Container Initiative) einsetzen. Durch die Umsetzung der Benutzeroberflächen als Web-Front-End und die Bedienbarkeit über eine Rest-API sowie Benutzerverwaltung ist MLnext optimal für den Server-Client-Betrieb vorbereitet. Phoenix Contact nutzt MLnext auf dem unternehmenseigenen Deep-Learning-Server. Somit können mehrere Fachabteilungen die Services von MLnext unabhängig voneinander verwenden. Ferner lässt sich MLnext beliebig mit anderen auf einem OCI-Container basierenden Lösungen von Phoenix Contact kombinieren. Beispielsweise bietet der Einsatz zusammen mit der Virtual PLCnext Control sowie den IIoT-Apps des Unternehmens ein Automatisierungs- und Analysesystem. Damit stehen als Ausführungsplattform deutlich mehr Möglichkeiten zur Verfügung. Die Nutzung in der zentralen IT-Abteilung auf einem Server oder in der Cloud ist ebenso realisierbar.
Erstellung ohne Programmierkenntnisse
Mit MLnext Creation gelingt der Brückenschlag zwischen domänenspezifischem Wissen und moderner KI-Technologie. Mit der Lösung können Instandhalter und Servicetechniker eigenständig leistungsfähige Modelle zur Anomalieerkennung erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse. Durch die Kombination mit MLnext Execution lassen sich die Modelle direkt in der Produktion verwenden und liefern interpretierbare Hinweise statt bloßer Alarme. So werden ungeplante Stillstände reduziert, Prozesse optimiert und die Anlagenverfügbarkeit nachhaltig gesteigert. MLnext ist folglich ein zentraler Baustein für eine zukunftsorientierte, datengetriebene Instandhaltungsstrategie.
Nahtlose Integration in vorhandene Systeme
Mit MLnext Creation bringt Phoenix Contact künstliche Intelligenz in die Hände von Instandhaltern und Servicetechnikern. Die Software ermöglicht die Erstellung und Interpretation von Machine-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung. Dazu sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Durch die Kombination mit MLnext Execution lassen sich Modelle direkt in der Produktion einsetzen. So werden ungeplante Stillstände reduziert oder sogar vermieden. Die Lösung ist als PLCnext App, OCI-Container oder Windows-Anwendung verfügbar und integriert sich nahtlos in bestehende Systeme.
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