AI 带来了什么?
轻松实现人工智能,成就工业自动化。
通过使用人工智能解决60多家工厂和设备的问题,横河电机已积累了丰富的专业知识。
横河电机基于多年来培养的成就、经验和知识开发了人工智能,现在我们正在将人工智能融入广受欢迎的SMARTDAC+系列无纸记录仪GX/GP、数据记录仪GM和数据记录软件GA10中。
此外,我们新推出的e-RT3 Plus系列F3RP70 CPU模块具有工业级的环保性能,并支持Python通用编程语言,使人工智能的工业应用和开发变得很简单。
这三款产品旨在让人工智能在预测设备故障、产品的质量和其他因素方面变得简单易用,从而帮助我们的客户解决问题。
我们解决的所有成功案例以及引入人工智能产品的优点
→ AI 产品解决方案手册下载
建议在工厂添加人工智能技术的原因
详细介绍
人工智能可以通过三种方式为工厂提供收益。
我们一直致力于解决客户的各种问题。在传统分析方法无法解决的问题中,我们通过应用人工智能解决了50个。我们了解到,人工智能可以在以下三个方面为工厂带来收益。
横河电机AI解决方案的成果
这些是横河电机提供的AI解决方案的部分分析结果。
我们利用人工智能解决了炼油厂和化工厂等许多行业客户的问题。
异常迹象检测
-快速检测设备中的异常迹象-
使用无线振动传感器(Sushi Sensor)监测趋势的减速器发生轴断裂。下图显示了加速度、速度和表面温度数据,以及基于这些数据的人工智能分析结果。人工智能计算的健康指数移动平均值在故障发生前面三周从正常范围移动到异常范围。可以看出,它比传感器数据趋势变化更早地捕捉到了 "异常 "迹象。通过将Sushi Sensor与人工智能相结合,可以根据设备的振动和表面温度数据来识别不期望出现的状态,从而使客户能够预测性地检测设备异常,并提前采取措施进行设备维护。
横河电机AI解决方案的成果(摘录)
行业 | 类别 | 概述 | |
---|---|---|---|
异常迹象检测 | |||
化学 | pH 传感器 | 预测安装在废水管道中传感器的老化情况 | |
石油 | 熔炉 | 利用过程数据预测熔炉的运行状况 | |
电力 | 泵 | 利用压力相关数据预测管道中的气蚀现象 | |
根源分析 | |||
石油 | 压缩机 | 利用过程数据确定工厂 A 区冷却压缩机效率降低的原因 | |
地热水 | 地热水 | 利用运行数据确定热水分配变化的原因 | |
纸张和纸浆 | 打浆机 | 确定打浆机功率与产品的质量之间的关系 | |
质量评估 | |||
电子零件 | 电子零件制造设备 | 利用传感器数据识别装配过程中的损坏零件 | |
化学 | 工业材料连续生产设备 | 利用18种数据预测质量测量指标之间的指标 | |
石油 | 产品的质量值 | 利用生产数据估算产品的质量值 | |
食品和药品 |
医疗产品制造设备 | 利用10种制造数据预测完工产品的质量 |
以上只是一小部分。
有关其他成果,请参阅《AI产品解决方案手册》。
利用我们的分析经验和技术,我们可以提供一系列易于使用的人工智能产品。
此外,我们还准备了一段利用人工智能强化学习实现良好工厂控制的实例视频。
→ 请参阅 人工智能的工厂控制
人工智能控制工厂的梦想正在变成现实。
-利用人工智能和强化学习实现工厂控制-
横河电机已开发出通过强化学习使用人工智能直接控制设备的技术。
强化学习是机器学习的一种类型,其中人工智能从自身的试验和错误中学习。横河电机强化学习技术之所以如此实用,关键在于它可以通过少量试验进行学习。
复杂流程的问题
- 由于干扰导致指示值不稳定,造成原材料损失。
- 技术工人很难传授控制调整技术,需要花费时间和人力。
- 由于不熟悉控制方法,导致过程不稳定和质量下降。
横河电机强化学习的特点
- 人工智能自学,无需大量教学数据。
- 只需少量试验即可学习。
- 采用控制领域专用的强化学习技术进行优化。
横河电机初次利用人工智能对化工厂进行连续35天的自主控制
利用横河电机的自主控制AI,在保证安全和质量的前提下,对无法通过PID控制等传统控制方法实现自主控制的工厂流程进行了长时间控制。
有关更多信息,请访问 >> 此新闻
新消息
ENEOS 材料公司经过一年多的运行,系统已正式投入使用。
在小型通用控制器中安装了强化学习技术FKDPP。
详情请参阅 >> 工业人工智能平台
应用实例:
三槽液位控制系统对测试设备进行人工智能控制
实际的现场往往需要复杂的控制机制。
在这里,我们展示一个应用强化学习技术控制三槽液位控制系统的实验案例。
* 无声视频
结果
通过不到4个小时的学习,它找到了理想的控制方法,消除了之前出现的超调现象。
采用专门针对控制领域的强化学习AI进行优化
支持人工智能自主控制
工业人工智能平台 e-RT3 Plus
该工业人工智能平台支持Linux Ubuntu等通用操作系统,并支持人工智能应用开发所必需的C和Python。支持多CPU、大量的I/O(可高度扩展)和高环境性能使该平台成为工业开发的理想选择。
支持大量的I/O
e-RT3支持大量的 I/O 和通信。您可以通过Python访问I/O访问库,轻松上手。还可以快速开发数据采集、人工智能应用等。
开源软件更高效地开发应用程序
您可以启动现今流行的Linux标准发行版。
因此,它支持许多开源软件。
提供了可启动的Linux(Ubuntu)映像文件示例,以协助系统构建。您可以轻松传输自己的AI应用程序,使用网络文件共享软件或无PC的SCADA软件。
支持多CPU
e-RT3 Plus CPU可以安装在基本模块中序列CPU旁边。控制可以由高速序列CPU执行,而通信和AI应用可以由e-RT3 Plus执行。
环境效果
在炎热、恶劣的环境中也能正常工作。e-RT3采用无风扇设计,模块可承受0°C至55°C的温度,可安装在工厂、设备或室外的箱体内。
支持 Python
Python 是一种广泛用于人工智能开发的编程语言。
通过无缝连接现场设备和主机系统,可以开发IT和OT领域的应用程序。
云服务
e-RT3 Plus已通过微软 Azure Edge 和亚马逊 AWS IoT Greengrass 认证。
通过将e-RT3 Plus开发的应用程序连接到其中一个经过认证的云,可以建立安全的通信,并在客户的生产现场创建基于云的新解决方案。
使用Python在恶劣环境中进行工业应用的高精度人工智能
减少开发时间
挑战你已经放弃的问题如何 ?
我们为工业人工智能平台e-RT3 Plus添加了一系列新的人工智能控制学习服务,使用自主控制人工智能(强化学习AI,算法因子核动态策略编程,FKDPP)*1 。
通过将控制器和服务打包,客户可以自行解决人工智能控制问题。与一般的强化学习相比,我们的强化学习AI具有试验次数少的优势,因此非常实用。
*1 这是横河电机与奈良科学技术研究所(NAIST)共同开发的强化学习AI算法,在IEEE国际会议上作为 “可用于工厂的强化学习技术 ”上获得认可。
生产率与节能并存
应用示例:加热炉控制器
问题 >>
- 在低温条件下很难对大输出功率的加热器进行 PID 控制,从而导致超调和振荡。
- 浪费能源,负载超过设定值,导致炉子老化和故障。
- 稳定时间变长,导致设备运行率降低。
结果 >>
- 经证实,自主AI控制可抑制超调,并将稳定时间缩短约65%。
[ 自整定PID控制与AI控制的比较 ]
无需专业知识即可利用自主控制AI
由于简化了AI模型的创建过程,即使不是人工智能专业人员也能创建自主控制AI模型,并将其安装到e-RT3边缘控制器上。
上传设备运行数据可自动设置识别条件并创建模拟器。
生成的控制模型以图形显示,以供查看。选择适合您需求的AI控制模型。
设备/质量 简易预测检测/未来笔
SMARTDAC+ GX/GP/GM 系列
无纸记录仪和数据记录仪
什么是GX/GP/GM系列 ?
GX/GP/GM系列可用于采集、显示和记录各种工业生产和开发现场的温度、电压、电流、流量和压力等数据。
GX/GP系列是一款面板安装式或便携式无纸记录仪,提供直观的触摸面板操作和高度灵活的模块化功能。
GM系列是一款多功能、可扩展的数据记录仪。即使在安装后也可以添加或删除模块,因此具有出色的可维护性。
想要在现场建立AI预测检测系统
设备/质量轻松预测检测新功能 !
您可以轻松构建设备/质量预测检测系统。通过量化设备老化情况,您可以优化零部件更换和维护周期;通过预测设备异常情况,缩短停机时间;通过量化产品的质量,实现自动化作业。
设备/质量预测监控
- 量化设备和质量的老化程度并监控趋势
- 通知客户现场的异常迹象
- 通过执行预测性维护而非预防性维护来优化成本
有关预测检测的效果和使用案例,请参阅应用说明
硫化机应用 / 灭菌器应用 / 热处理应用
* 设备/质量简易预测检测有某些限制。详见一般规格书。
GX/GP 人工智能功能
未来笔
利用获取的数据预测未来数据,在趋势监视器上绘制预测的未来波形和实时数据。通过预测的未来波形,您可以发现并处理可能出现的问题。
未来警报
您可以根据未来笔的未来测量数据设置未来警报。未来警报信息显示在未来警报摘要中。生成未来警报时,外部输出或电子邮件会提前发出通知。
用于预测性检测的未来笔演示
构建以记录仪为主的AI解决方案的示例
轻松将AI添加到记录仪中(GX/GP未来笔、未来报警器)
可通过AI功能显示温度和电压等过程信号从过去到现在以及未来的波形。(GX/GP)
在电脑上实时进行准确的人工智能分析,并在现场显示测定结果。(GX/GP + GA10)
GX/GP采集过程信号并显示测量值。
将实时数据发送到电脑上,GA10软件的AI分析功能在现场的GX/GP上显示不适感检测等AI判断结果。
询问我们关于高精度AI咨询服务
在嵌入式设备上利用高精度的人工智能进行分析,并显示测定结果 (GX/GP + e-RT3 Plus)
GX/GP 采集过程信号并显示测量值。
使用GX/GP采集过程信号,显示测量值,将数据实时传输到Python兼容的人工智能平台e-RT3 Plus,并将客户开发的人工智能算法的判断结果部署在GX/GP屏幕上即可。
询问我们关于高精度的人工智能咨询服务
请参阅 SMARTDAC+ SMARTDAC+ GX/GP 系列无纸记录仪的详细信息
> 面板安装型 GX10/GX20 > 数据记录仪 GM10
通过异常检测,独立计算机上的AI检测设备的预测性异常迹象
AI 分析数据记录软件 GA10 + Sushi Sensor
近年来,随着设备老化,维护需求日益增长。设备状况主要由人工通过检查(如操作员巡视检查)来确定。然而,我们面临着出生率下降导致劳动力短缺,熟练工人退休导致技能短缺的问题。此外,通过操作员巡视获得的测量结果无法量化,往往无法有效利用。我们迫切需要建立更高效的设备维护机制。
自动检测作为异常迹象的 “异常点”
GA10 + Sushi Sensor 是设备预测性维护解决方案,它就像一个人工智能操作员,能检测到异常迹象的 “异常点”,并自动通知用户。
您可以适时向需要维护的设备派遣工人,从而减少设备巡检工时,快速发现异常迹象,防止意外停机。您将获得更高效的设备维护和更高的设备可用性。
*Sushi sensor: 至多可注册1000个单元。(Gate Sushi功能:可选)
利用 AI 新技术预测未来 新!
使用采集的数据预测未来数据,并在趋势屏幕上显示预测的未来波形和实时数据。您还可以根据预测数据设置警报,以便在未来出现问题时提前发现,以便提前处理。
GA10 数据记录软件 - 人工智能通知您异常情况
*Sushi Sensor 将逐步广泛发布。详情请点击“更多信息”
实现预测性维护,避免未来危机,保持一贯的可操作性
通过趋势监测实现预测性维护
- 监控大量数据
- 将现场专业知识数字化
高效的设备维护
- 将设备健康状况数字化并监控趋势
- 降低操作员巡检成本
- 分享和传递现场操作员的设备维护知识和经验
- 防止突发意外设备故障
快速捕捉设备异常迹象
- 即使是难以应用基于阈值的异常判断的设备,也能捕捉迹象
- 根据各种数据确定设备异常迹象
通过简单设置,轻松检测设备异常迹象
- 简单的系统:Sushi Sensor, LoRaWAN 网关和 GA10
- 只需确定正常条件下的数据周期,即可开始自动分析
- 检测到异常时通知您
视频
GA10 is PC-based data logging software for monitoring and recording data by connecting to devices distributed in a factory. Now with an AI-based Anomaly Detection function, the AI notifies you of anomalies before equipment abnormalities occur.
AI development is not that difficult! This tutorial video shows you how to develop AI application on e-RT3 F3RP70 by running AI sample program available on Partner Portal.
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– 一年的稳定运行表明,这种新一代控制技术可减少对环境的影响,实现稳定的质量并改变作业方式 –
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