人工智慧帶來什麼價值？
這陣子一直都聽到AI。 然而，很少有公司能夠清楚地解釋AI所能提供的價值。 在本AI產品解決方案中，我們介紹AI分析的一些具體案例。
人工智慧在工廠中提供價值的三種方式。
我們一直在努力解決各種客戶問題。 常規分析方法無法解決的問題中，我們可以透過應用AI解決50個問題。 我們了解到，在工廠中，人工智慧能透過以下三種方式提供價值。
偵測異常
預測各種設備故障和工廠停工。 使您能夠在發生異常之前進行維護，提前採取對策並改善正常運行時間。
分析根本原因
釐清問題的原因，並確定品質降低和功耗變化的原因。 透過改善和實施質量措施時確定重點領域，可以提高產品品質。
品質評估
分配品質指標，測試之前預測品質水準，並預測變化。 無需破壞性測試和其他需要花費時間進行測試的流程，不但可以控制品質，並降低成本。
Details
橫河AI解決方案實例
這些是橫河電機AI解決方案的一些分析結果。
我們一直在使用AI解決許多不同產業的客戶問題，包括石油工廠和化工廠。
異常檢測
-迅速檢測設備中的異常-
減速器發生軸斷裂，該減速器使用無線振動傳感器（Sushi Sensor）監控趨勢。下圖顯示了加速度，速度和表面溫度數據，以及基於這些數據的AI分析結果。由AI計算的健康指數移動平均值在故障發生前三週從正常範圍移動到異常範圍。您可以看到它比sensor的趨勢變化更早地捕獲“異常”信號。利用Sushi Sensor與AI結合使用，可以設定設備的振動和表面溫度數據通知想避免的狀態，達到預測性檢測設備異常並能採取事先措施進行設備維護。
橫河解決方案實例(摘錄)
| Industry | Category | Overview | |
|---|---|---|---|
| 訊號異常檢測 | |||
| Chemical | pH Sensor | 預測廢水管道中Sensor的劣化 | |
| Oil | Furnace | 使用製程數據預測熔爐的運轉條件 | |
| Power | Pump | 使用壓力相關數據預測管道中的氣蝕 | |
| Root Cause 分析 | |||
| Oil | Compressor | 使用製程數據確定工廠區域A中壓縮機冷卻效率降低的原因 | |
| Hot spring | Hot spring control | 使用操作數據確定熱水分配變化的原因 | |
| Paper & Pulp | Beating machine | 確定打漿機的功率與產品品質之間的關係 | |
| 品質評估 | |||
| Electronic parts | Electronic parts manufacturing equipment | 使用傳Sensor數據鑑別組裝過程中的損壞零件 | |
| Chemical | Industrial material continuous production equipment | 使用18種數據預測與品質指標的比照 | |
| Oil | Product quality values | 使用生產數據估算產品質量值 | |
| Food & drug | Medical product manufacturing equipment | 使用10種製造數據預測成品的質量 |
以上僅是一小部分。 有關其他成功案例，請參閱AI產品解決方案書。
→ AI Product Solution Book download
活用橫河的分析經驗和技術，我們提供一系列使用簡單的AI產品。
- 從過去到現在，再到未來 現在有Future Pen SMARTDAC+ GX/GP Series paperless recorders
- 獨立電腦上的AI預測設備未來的異常跡象 AI analysis data logging software GA10 + Sushi Sensor
- 豐富的I /O，可實現高擴展性和無風扇的耐環境設計；支援Python 工業AI平台e-RT3 Plus
此外，我們也準備了使用AI強化學習的最佳工廠控制示例的影片。
→ 請連結觀看 Plant control by AI
從過去到現在，再到未來
現在有Future Pen
SMARTDAC + GX / GP系列無紙記錄器
除了具有SMARTDAC + GX / GP系列無紙記錄器可靠性和強大功能，標準配備AI功能。 不需要複雜的設定，僅需將要註冊channel使用未來畫筆監控，繪製波形。
GX / GP系列是面板安裝或攜帶式無紙記錄器，可使用觸控螢幕直覺式操作。 高度靈活的模組化I / O架構使您能夠在各種工業生產和開發場所中進行收集，顯示和記錄數據，例如溫度，電壓，電流，流量和壓力。
請參考SMARTDAC + SMARTDAC + GX / GP系列無紙記錄器的詳細內容
> Panel mount type GX10/GX20 > Portable type GP10/GP20
GX/GP AI 功能
Future pen 未來畫筆
用收集到的數據預測未來的數據，在趨勢監視器上繪製預測的未來波形以及即時數據。 未來的波形可讓您識別並處理可能的問題。
Future alarm 未來警報
您可以針對測量到的未來數據設定未來警報。 發生未來警報時，外部輸出(EO)或電子郵件會發出事先通知。。
建構以記錄器為中心的AI解決方案用例
輕鬆新增AI到記錄器（GX / GP 未來畫筆、未來警報）
AI功能可以顯示過去和現在以及將來的波形製程信號，例如溫度和電壓。 （GX / GP）
在桌機上進行即時精確的AI分析，並在現場顯示測定結果。 （GX / GP + GA10）
GX / GP收集製程信號並顯示測量值。
將即時數據發送到桌機，GA10軟體的AI分析功能會在現場端GX / GP上顯示AI判斷的結果，例如異常檢測。
向我們諮詢有關高精度AI顧問服務的內容
在具有準確AI的嵌入式設備上進行分析並顯示確定結果（GX / GP + e-RT3 Plus）
GX / GP收集製程信號並顯示測量值。
使用GX / GP收集製程信號，顯示測量值，將數據實時傳輸到與Python兼容的AI平台e-RT3 Plus，並根據客戶在GX / GP螢幕上開發的AI算法部署判斷結果。
向我們諮詢有關高精度AI顧問服務的內容
獨立電腦AI預測設備的異常跡象
AI分析數據記錄軟體GA10 + Sushi Sensor
近年來隨著設備老化，增加對維護的需求。 設備狀況主要由人工進行檢查（如操作員巡視）。 但是，我們面臨著出生率下降導致勞動力短缺，技術人員退休導致技術短缺等問題。 而且，操作員巡迴檢查的測量結果沒有量化，也經常無法有效利用。 我們迫切需要創立更有效的設備維護機制。
自動檢測有異常跡象的不正常徵兆
GA10 + Sushi Sensor是設備預測性維護解決方案，就像AI操作員一樣，可以檢測到代表異常跡象的“異常”，並自動通知使用者。
您可以在適當的時間派遣員工到需要維護的設備，減少設備檢查的工時，並且迅速發現異常跡象，防止意外的設備停機，實現更高效的設備維護和更高的工廠可用性。
*Sushi Sensor將依序在其他國家銷售。 詳情請點選“詳細內容”
GA10 AI 功能
異常檢測
AI可從GA10上的數據學習正常數據應該有的“樣子”，因此能夠識別異常並通知使用者。 導入Sushi Sensor，AI可以根據設備的振動和表面溫度數據，預先通知異常情況，協助預測性地檢測設備故障。
AI會檢測大數據集中的異常數據，並醒目提示顯示通知。
在正常操作下實現預測性維護並避免未來的危機
趨勢監控實現預測性維護
- 監控大量數據
- 現場know-how數位化
高效的設備維護
- 數位化顯示設備健康狀況並監控趨勢
- 降低操作員巡視的成本
- 分享和傳承現場操作員的設備維護知識和經驗
- 防止突發的意外設備故障
快速攔截設備異常跡象
- 即使是很難判定的異常臨界值也能掌握跡象
- 根據各種數據，確定設備異常的跡象
使用簡單的設定便能輕鬆檢測設備異常的跡象
- 簡單的系統: Sushi Sensor, LoRaWAN gateway, 和 GA10
- 僅需指定正常的數據周期，便會自動分析
- 檢測到異常時通知您
豐富的I/O，高擴充性
無風扇設計支援Python
工業AI平台e-RT3 Plus
AI平台e-RT3支援Python，是開發機器學習和AI其他分支必不可少的功能，您可以新增許多AI來源資料庫快速AI開發。 強大的環境性能，利用e-RT3的獨特優勢並易於連結I/O工業AI平台，是最理想的選擇。
I/O 模組，連接方便
選擇廣泛的I / O模組，您可以輕鬆的將應用程序合併到數據收集和控制級別。 CPU和I/O模組均來自橫河電機，連接簡便。 即便是在極少數硬體故障時，分割也比過去任何時候都更簡單。
支援Ubuntu
具備更彈性和開放的Linux Ubuntu，與大多數開放原始碼軟體相容。 可以更輕鬆使用軟體，例如網路文件共享軟體和無PC SCADA。
支援Multi-CPU
設定e-RT3 Plus CPU在現有sequence CPU旁，並分割任務：用於控制的高速ladder，以及用於通信和AI的e-RT3 Plus。
環境性能
在炎熱，惡劣的環境中保持穩定。 e-RT3採用無風扇設計，模組可以承受0°C至55°C的溫度，並且可以安裝在工廠或室外的盒子中。
穩定的供應
橫河電機實現PLC以及的相關產品零件的穩定供應。
使用Python的高精度AI在惡劣環境的工業應用
減少開發時間
您現有的AI應用程序保持原樣，大幅減少枯燥的I/O設定工作。
環境性能
開發設備可以進入惡劣的環境，在過去單板電腦無法運行的環境中運行。
利用AI 控制工廠：這不是夢想
-使用AI和機器學習進行工廠控制-
橫河電機開發出最新的技術，使用AI進行機器學習直接控制設備。
強化學習是機器學習的一種類型，其中AI從其自身的反複試驗中學習。 橫河電機強化學習技術之所以如此實用，其關鍵特徵是它可以通過少量的試驗學習。
處理複雜的問題
- 干擾，指示值不穩定，導致原材料損失。
- 難以傳承資深技術員工的控制調整技術，需要時間和人力。
- 不熟悉的控制方法，導致製程不穩定和品量下降。
橫河電機機器學習的特點
- AI 自我學習功能，不需要大量的教學數據。
- 透過少量體驗進行學習。
- 針對控制領域的機器學習技術進行最佳化。
結果
在不到4個小時的學習中，它找到了一種理想的控制方法來消除以前發生的 overshoot。
參考
ENEOS Materials successfully achieved the world's first long-term autonomous operation of a plant using Yokogawa's AI. FDKPP saves energy and reduces operator workload while maintaining manufacturing quality.
影片
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.
新聞
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新聞 2022年3月22日 橫河電機和JSR公司使用人工智能連續35天對化工廠進行自主控制，開創先河
- 兼顧質量、產量、節能和抗突發干擾的下一代控制技術投入實際應用 -
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新聞 2022年4月19日 SMARTDAC+無紙記錄器和資料收集器專用品質檢測工具
-不是 AI 專家也可以為工廠建構自己的設備和品質異常檢測系統-
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新聞 2022年5月30日 橫河電機與DOCOMO用5G、雲和AI成功進行遠端控制技術測試
- 製程工業的遠端、自主操作 -
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新聞 2023年2月27日 橫河電機推出用於邊緣控制器的自主控制AI服務
- 優化控制，提高生產率，節約能源 -
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新聞 2023年3月30日 橫河電機自主控制AI技術正式用於ENEOS 化工廠，開創世界先例
– 經過一年的穩定運行證明可減少對環境的影響、確保穩定的品質，並改變作業方式 –
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