人工智能(AI)产品解决方案

人工智能能带来什么价值?

我们总是听说人工智能。但很少有公司能清楚地解释人工智能的价值。在人工智能产品解决方案的书籍中,我们介绍了人工智能分析的一些具体结果。

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人工智能在工厂中提供价值的三种方式。

我们一直致力于解决客户的各种问题。对于使用常规分析方法无法解决的问题,我们应用人工智能方法解决了其中的50个问题。我们了解到,在工厂中,人工智能可以通过以下三种方式提供价值。

异常信号检测

预测各种设备的故障及工厂的停车。帮助客户能够在异常发生前执行维护,提前采取对策,并提高正常运行时间。

根本原因分析

查明之前发生问题的原因,找出质量下降和耗电量变化的原因。通过在改进和实施质量措施时,确定重点领域,可以帮助客户提高产品质量。

质量评估

分配质量指标,在测试前预测质量,并预测质量变化。无需破坏性测试和其他需要花费时间的测试流程,就可以降低成本控制质量。

The value brought by AI

横河电机人工智能解决方案的成果

这些是横河电机提供的人工智能解决方案的一些分析结果。

我们一直在使用人工智能解决许多行业的客户问题,包括石油厂和化工厂。

异常信号检测
-快速检测设备异常-

用无线振动传感器(Sushi传感器)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。人工智能计算健康指数的移动平均值在故障前3周从正常范围移动到异常范围。可以看到,它捕捉到的异常是比传感器数据趋势变化更早的异常迹象。通过将Sushi传感器与人工智能相结合,可以根据设备的振动和表面温度数据确定不希望出现的状态,从而能够预测检测到设备异常,并提前采取措施进行设备维护。

Abnormal Sign Detection
>点击看大图
 

横河电机人工智能解决方案的结果(节选)

  行业 类别 概述
异常信号检测
化学 PH 污水管道传感器老化预测
石油 熔炉 利用过程数据预测炉况
电力 利用压力相关数据预测管道空化
根本原因分析
石油 压缩机 利用工艺数据找出A区制冷压缩机效率降低的原因

温泉

温泉控制 使用运行数据确定热水分配变化的原因
纸和纸浆 打浆机 确定打浆机功率与产品质量的关系
质量评估
电子部件 电子零件制造设备 利用传感器数据识别装配过程中损坏的零件
化学品 工业物料连续生产设备 用18种数据预测质量度量指标之间的指标
石油 产品质量价值 利用生产数据估算产品质量价值

食品与药品

医疗产品制造设备 用10种制造数据预测成品质量 

以上只是一小部分。其他成果见《人工智能产品解决方案手册》

→ 下载人工智能产品解决方案

 


我们利用分析经验和主要技术,可以提供一系列易于使用的人工智能产品。

Plant control with AI
此外,我们还准备了一个使用人工智能强化学习的最佳工厂控制示例的视频。
  → 请参阅: Plant control by AI

未来之笔(Future Pen)描绘从过去到现在、再到未来
SMARTDAC+GX/GP系列无纸记录仪

SMARTDAC+ Series在保持SMA在保持SMARTDAC+GX/GP系列无纸记录仪的可靠性和功能同时,安装人工智能作为标准配置无需复杂设置,您只需将需要监视的通道用未来之笔进行注册,就可以将不久的未来绘制为波形。

GX/GP系列是一种面板式或便携式无纸记录仪,提供直观的触摸面板操作。其高度灵活的模块化I/O结构能够在各种工业生产及开发场所获取、显示和记录温度、电压、电流、流量、压力等数据。

请参阅SMARTDAC+ SMARTDAC+ GX/GP系列无纸记录仪的详细信息
 > Panel mount type GX10/GX20   > Portable type GP10/GP20


GX/GP AI功能

未来之笔

利用采集到的数据预测未来数据,在趋势监视器上绘制预测未来波形和实时数据。根据未来的波形可以识别和处理可能发生的问题

Future Pen

未来警报

可以根据来自未来之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。当未来警报发生时,外部输出或电子邮件会事先发出通知。

Future Alarm

 

构建以记录仪为中心的人工智能解决方案的示例

将人工智能轻松添加到记录仪(GX/GP未来笔,未来警报)

利用人工智能功能可以显示过去到现在的温度、电压等过程信号,以及未来的波形。(GX/GP)

Easily add AI to a recorder

在PC机上实时准确地进行人工智能分析,并在现场显示测量结果。 (GX/GP + GA10)

GGX/GP采集过程信号并显示测量值。
将实时数据发送到PC, GA10的软件人工智能分析功能在现场侧的GX/GP上显示人工智能判断的结果,如不适感检测等。

Accurate AI analysis in real time on a PC and displaying determination results on site
询问关于高精确AI的服务顾问

在具有精确AI的嵌入式设备上进行分析并显示测量结果。(GX/GP+e-RT3 Plus)

GX/GP采集过程信号并显示测量值。

用GX/GP采集过程信号,显示测量值,将数据实时传输到与Python兼容的AI平台e-RT3 Plus,并将客户开发的AI算法的判断结果传输到到GX/GP屏幕上。

Analyze on an embedded device with accurate AI and display determination results on site
询问关于高精确AI的服务顾问


人工智能依靠一台独立的计算机通过异常信号进行设备预测
异常检测
AI分析数据记录软件 数据采集+GA10

近年来,随着设备的老化,维护的需求也在增加。目前主要通过工人巡回点检确定设备状况。然而,我们面临着出生率下降致使劳动力短缺、熟练工人退休导致操作员技能不足等问题。而且巡回点检所获得的测量结果也无法量化,常常不能有效利用,因此迫切需要建立更加有效的设备维护机制。

自动检测“异常”,这是不正常的迹象

GA10+数据采集是设备预测性维护的解决方案,就像是一个人工智能的操作员,能够检测不正常迹象的“异常”,并自动通知用户。

您只需要在恰当的时候派遣工人到需要维护的设备上,这就减少了设备检查的工时,让您快速发现异常迹象,防止设备意外停车。实现更高效的设备维护、增加工厂可用性。

Automatically detects and notifies the “anomalies” that are signs of abnormalities
 


 

GA10是什么?

GA10是一种基于PC的数据记录软件,它通过以太网连接安装在工厂和附属建筑中的各种设备(如记录仪和数据采集器),执行监视和记录。

> 更多信息


GA10的人工智能功能

异常检测

人工智能可以通过整合传感器到生产设备上的GA10数据,了解正常的操作数据“是什么样子”。这就可以识别异常并通知用户。通过采集传感器数据,人工智能可以根据设备的振动和表面温度的数据通知您异常情况,使您能够对设备故障进行预测检测。

  Ai function "Anoumaly"
人工智能检测大数据中的异常数据,并用突出的明显标识来通知您


用通常的操作实现预测性维护,避免未来的危机

通过趋势监测实现预测性维护

  • 监测大数据
  • 数字化现场的经验技术

高效的设备维护

  • 数字化仪表运行状况和趋势监控
  • 减少操作员巡检的成本
  • 分享和传授现场操作人员设备维护的经验知识
  • 防止突发的设备意外故障

快速捕捉设备异常的信号

  • 即使在难以应用基于阈值进行异常检测的设备上也可以捕捉信号
  • 根据不同种类数据,确定设备异常迹象。

通过简单的设置轻松检测设备异常的信号

  • 简单的系统:数据采集+GA0
  • 只需指定一个正常状态的数据周期,就可以开启自动分析
  • 当检测到异常时立即通知

拥有丰富的I/O接口实现高扩展性


and fan-less high environmental worthiness Supports Python
Industrial AI Platform e-RT3 Plus

AI Platform e-RT3Supports Python, which is indispensable for development of machine learning and other branches of AI, and you can add many AI open source libraries to quickly ramp up your AI development. Strong environmental worthiness, and ideal for industrial AI platforms that leverage the unique strengths of the e-RT3, with its easy access to I/O.

> Please refer to the details of e-RT3 Plus


 

I/O modules for easy access

With a wide selection of I/O modules, you can easily incorporate your applications into the data acquisition and control level. The CPU and I/O modules are both from Yokogawa, making them easy to connect. And in the rare case of hardware trouble, isolation is simpler than ever.

Ubuntu supported

Comes with the more free and open Linux Ubuntu, and is compatible with most open source software. You can also more easily use software such as network file sharing software and PC-less SCADA.

Multi-CPU supported

Place the e-RT3 Plus CPU next to your existing sequence CPU, and divide their roles: a high speed ladder for control, and the e-RT3 Plus for communication and AI determination.

e-RT3 Plus

Environmental worthiness

Holds up in hot, harsh environments. The e-RT3 has a fan-less design, modules that can withstand temperatures from 0°C to 55°C, and installs in factories, plants, or inside a box outdoors.

Stable supply

Long-term stable supply made possible by Yokogawa, the PLC maker. Yokogawa maintains a long and steady supply of the same products and parts.


 

High-Accurate AI using Python for industrial application in harsh environment

Reduce development time

Your existing AI applications stay as-is, with many fewer tedious I/O settings.

Reduce development time

 

Environmental worthiness

The device used for development goes right into the harsh environment. Runs in environments where single-board computers couldn’t until now.

Environmental worthiness

An AI that controls your plant: it’s no dream
-Plant control with AI and reinforcement learning-

Yokogawa has developed the technology to use AI to directly control equipment through reinforcement learning. 
Reinforcement learning is one type of machine learning in which AI learns from its own trial and error. The key feature of Yokogawa’s reinforcement learning technology making it so practical is that it can learn with a small number of trials. 

Issue with a complex process

  • Indicated values are destabilized due to disturbances, resulting in loss of raw materials. 
  • Skilled workers have difficulty passing on control adjustment technology, requiring time and labor.
  • Destabilization of process and decrease in quality due to unfamiliar control methods.

Features of Yokogawa Electric’s reinforcement learning

  • The AI teaches itself, and doesn’t require large amounts of teaching data.
  • Learns with a small number of trials.
  • Optimized with reinforcement learning technology specialized for the control field.

 

Application example:
AI control test equipment by a Three Tank Level Control System

Real-world sites often require complex control mechanisms. 
Here we show a experimental example of that, in which we apply reinforcement learning technology to control a Three Tank Level Control System. [Soundless video]

Three Tank Level Control System > Zoom

3 tanks level control


Result
In under 4 hours of learning, it found the ideal control method to eliminate the overshoots that occurred previously. 

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