Starten Sie durch in Richtung industrielle Autonomie – mit IA2IA
IA2IA von Yokogawa weist den Weg vom automatisierten zum autonomen Industriezeitalter. So entsteht nachhaltiger Mehrwert – und Unternehmen können die globalen Herausforderungen einer immer stärker vernetzten Welt erfolgreich meistern.
Für Yokogawa ist IA2IA eine Reise in mehreren Stufen. Mit einem eigens entwickelten Reifegradmodell unterstützt das Unternehmen seine Kunden dabei, ihren aktuellen Status zu erkennen und den nächsten Entwicklungsschritt zu planen.
So treiben wir autonome Betriebsabläufe voran
Reinforcement Learning AI ermöglicht Durchbrüche in der industriellen Autonomie
Die ENEOS Materials Corporation und die Yokogawa Electric Corporation vereinbaren, dass Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), ein auf Reinforcement Learning basie-render KI-Algorithmus, offiziell für den Einsatz in einem Chemiewerk von ENEOS Materials übernommen wird.
Durch die Kombination des KI-Algorithmus mit Yokogawas umfassendem Know-how in Anlagenbetrieb und -steuerung wurde FKDPP erstmals in der Praxis eingesetzt – und automatisierte erfolgreich manuelle Bedienvorgänge einer Destillationskolonne in einer Chemieanlage.
Robotik steigert Sicherheit und Effizienz im Anlagenbetrieb
OpreX Robot Management Core ist ein zentrales Produkt innerhalb der Yokogawa-Lösung für robotergestützte Anlagenoperationen.
Durch die Integration und Verwaltung verschiedener Robotertypen, die Wartungsaufgaben übernehmen, die bislang manuell durchgeführt wurden, unterstützt diese Software Kunden dabei, ihre Anlagen sicherer und effizienter zu betreiben.
Wird das System zusätzlich mit den Steuerungs- und Sicherheitssystemen einer Anlage verbunden, können die von Robotern erfassten Produktionsdaten genutzt und Verfahrensanweisungen an die Roboter ausgegeben werden – ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu autonomen Anlagenbetrieben.
Control of Work ermöglicht sichere industrielle Autonomie
Auch mit zunehmender Autonomie in der Industrie bleiben der Schutz von Menschen und das Risikomanagement unverzichtbar. Control of Work (CoW) sorgt für eine klare Kontrolle darüber, wer welche Aufgaben wann und wie ausführt – und gewährleistet so die Sicherheit bei potenziell gefährlichen Tätigkeiten.
Diese lückenlose Nachverfolgbarkeit stellt sicher, dass auch in autonomen Systemen und Arbeitsumgebungen stets die richtigen Qualifikationen, Abläufe und Sicherheitsstandards eingehalten werden. Auf diese Weise bildet CoW ein zentrales Fundament für die sichere Umsetzung industrieller Autonomie.
Case Studies
Stabile Anlagenprozesse und höhere Energieeffizienz durch Reinforcement Learning AI
Als weltweit erste erfolgreiche Anwendung von Reinforcement Learning AI in der direkten Steuerung realer Industrieanlagen setzte die ENEOS Materials Corporation die autonome Steuerungs-KI FKDPP ein, um komplexe Betriebsabläufe zu beherrschen. Das Ergebnis: gleichbleibend hohe Produktqualität und eine optimierte Nutzung von Abwärme.
Verbessertes Anlagen-Monitoring durch KI-gestützte Multi-Roboter-Kollaboration
Shell Global Solutions International B.V. und Yokogawa haben sich zusammengeschlossen, um KI- und robotergestützte Inspektionslösungen zu entwickeln. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, Sicherheit und Effizienz im Anlagenbetrieb zu erhöhen – durch die Integration von Shells Visual-Analytics-Tool mit Yokogawas Plattform für Robotermanagement.
Accelerating Transformation with an Industry 4.0 Roadmap
Using the Smart Industry Readiness Index (S.I.R.I.), Yokogawa helped Mewah assess its digital maturity. Yokogawa identified and prioritized areas where transformation could deliver the greatest operational and financial impact, and aligned them with the Mewah Group’s Industry 4.0 roadmap.
Improved Efficiency & Reliability with Machine Learning Enabled Alarm Management
For BASF SE, Yokogawa implemented Alarm Behavior Analysis to analyze the cause-and-effect relationship between alarms and operations, and used e-SOP solution to analyze all the actions taken by operators after alarms were generated.
Shifting Operators to High-value-added Data Analysis Work
For DIC Corporation, Yokogawa realized a Data Utilization Platform to dramatically reduce the enormous amount of time required for data analysis preparation and have enabled operators to focus on data analysis, as it should be. In addition to improving the quality of data analysis, this motivates operators to take on higher-level tasks.
Publikationen
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