Serviço de aprendizagem de controle de IA

Consulte o catálogo para obter uma explicação do nosso serviço de aprendizagem de controle de IA usando a IA de aprendizagem por reforço do YOKOGAWA.

e-RT3 Plus Industrial AI Platform 

Yokogawa que obteve sucesso no controle autônomo de plantas usando IA pela primeira vez no ^mundo*, agora pode ser implementada com o e-RT3 Plus.

A plataforma de IA industrial e a IA de aprendizado por reforço da Yokogawa estão agora disponíveis como um pacote. Fornecemos um ambiente em que os clientes podem trabalhar de forma independente em seu próprio controle de IA. A ferramenta de aprendizagem de controle de IA é fornecida em um ambiente de nuvem, de modo que você sempre pode usar a ferramenta de aprendizagem de controle de IA mais recente. É possível reduzir a necessidade de desenvolvimento de novas infraestruturas e construção de sistemas.

* ^{Com base} na pesquisa da Yokogawa Electric realizada em fevereiro de 2022 sobre IA que altera diretamente a variável manipulável na fábrica de produtos químicos.

Click here the details of AI control products 

Recursos da IA de aprendizado por reforço do Yokogawa

Com o controle PID, amplamente utilizado no controle, é possível obter um controle de alta precisão quando as condições são simples, mas torna-se difícil quando há uma grande perturbação no estado de controle ou quando há um longo tempo morto. Em muitos casos, os ajustes devem ser feitos com base na intuição e na experiência. A IA utiliza facilmente o conhecimento empírico por meio do aprendizado e, com frequência, pode obter respostas mesmo que uma teoria não tenha sido estabelecida.

Yokogawa O aprendizado por reforço da IA "Factorial Kernel Dynamic Policy Programming" (FKDPP^{)* é} muito prático porque requer menos tentativas do que o aprendizado por reforço geral.

* Esse é um algoritmo de IA de aprendizado por reforço desenvolvido em conjunto pela Yokogawa Electric e pelo Nara Institute of Science and Technology (NAIST), e foi o primeiro no mundo a ser reconhecido pela Conferência Internacional do IEEE sobre Aprendizado por Reforço.

Benefícios esperados do controle de IA

1. Garantindo a força de trabalho futura e mudando para a automação
   Ao automatizar o ^processo*1, que exigia coordenação humana, com a IA, resolveremos a falta de mão de obra no local.
   ^*1: Um processo que depende da intuição e da experiência de engenheiros qualificados / Um processo que exige ajuste humano sempre que ocorre um distúrbio
2. Contribuir para melhorar o controle
   É possível controlar com a supressão do overshoot. É possível reduzir a carga do equipamento melhorando o controle.
3. Produtividade e economia de energia (contribuem para a sustentabilidade)
   Por meio de controles que reduzem o tempo de assentamento, é possível garantir a produtividade (qualidade, rendimento etc.) e, ao mesmo tempo, reduzir o desperdício de energia.

Especificações do produto

* Purchase this product if you plan to use your existing OS-Free CPU module.
For new purchases, we offer the F3RP70-2L/L09 OS-Free CPU module with AI control license .

Image zoom 

* ¹: O aprendizado de controle de IA não garante a geração do melhor modelo de controle.
O desempenho de um modelo de controle varia de acordo com as características do equipamento e a qualidade dos dados fornecidos.

Para usar a ferramenta de aprendizado de controle de IA, inscreva-se em nosso site dedicado. Após a inscrição, uma conta de usuário será criada no ambiente de nuvem e você poderá começar a usar a ferramenta. A ferramenta é uma assinatura anual. Você cria um simulador*2 ^com uma ferramenta de aprendizagem de controle de IA e usa o simulador para aprender e criar um modelo de controle de IA.

* ²: O simulador corresponde a uma única entrada e uma única saída de acordo com o método de identificação do sistema. Se o alvo de controle for de múltiplas entradas/múltiplas saídas, consulte-nos separadamente.

Utilitário de conversão de arquivos Yokogawa Os arquivos de gravação do gravador podem ser convertidos em formatos carregáveis (formato TSV)		Simulador As condições podem ser definidas automaticamente para gerar facilmente modelos de controle		Aprendizado de controle de IA Os modelos de controle gerados são exibidos graficamente para revisão

• Os sites do serviço de aprendizado de controle de IA e do pacote de software de controle de IA serão lançados juntamente com a primeira entrega programada do produto.
• About AI related products : Please go to AI Product Solutions page .

Dois modos de controle

Sobre a compra

Os serviços de aprendizagem de controle de IA serão vendidos com a compreensão e a explicação de suas características de especificação.

Please feel free to Contact Us .

Aplicativo

Em combinação com controladores industriais comprovados, nosso controle de IA pode ser usado em uma ampla gama de aplicações, inclusive no controle de máquinas e instalações.

• Suporta períodos de controle a partir de 0,01 segundo e controle de equipamentos que exigem alta velocidade
• Vários loops de controle podem ser processados em um único controlador
• Controle híbrido que aproveita os recursos do P ID e de outros métodos de controle convencionais

Principais mercados

• Recursos e energia (petróleo, química, gás natural, energia elétrica, energia renovável, etc.)
• Alimentos e agricultura
• Materiais (têxteis, papel e celulose, tintas, etc.)
• Produtos farmacêuticos
• Equipamentos eletrônicos (equipamentos de fabricação de semicondutores, etc.)
• Sistemas de água e esgoto

Exemplos de aplicativos

Controle de temperatura, pressão, nível/fluxo de água etc.
[Demonstração] Controle de aquecimento de fornos
Comparação do controle PID de ajuste automático com o controle AI

Exemplos de aplicativos

Ponto!

• Ao mesmo tempo em que garante a qualidade, o overshoot (que é difícil de ajustar) é suprimido, reduzindo o tempo morto
• Contribui para a economia de energia ao melhorar a eficiência
• O aprimoramento das características transitórias evita a carga desnecessária no aquecedor e contribui para aumentar a vida útil do equipamento.