既存の分析技術の多くにはデータサイエンスと産業プロセスに関する深い専門知識が求められますが、これがOT専門家の多くがプラントフロアで基本的な分析を活用できない原因となっています。機械学習の力を活用して、生産プロセスの異常を予測、または運用変数を推測できるとしたら? それも、データサイエンティストによる助けがなくても可能だとしたら?
FactoryTalk® Analytics™ LogixAI®モジュールは、コントローラアプリケーションに分析を適用してプロセスを改善することで変革をもたらします。このControlLogix®コントローラのアドオンモジュールは制御シャーシに直接適用し、コントローラデータをバックプレーンに送信して予測モデルを構築します。継続的に製造業務をモニタし、導き出された理解に基づいて異常を検出し、オペレータと技術者を強化し、簡単に機械学習のコンセプトを適用して製品品質の問題を先取りし、プロセスの統合性を守ります。自社で機械学習アルゴリズムを開発、検証、維持しなくても、これらがすべて可能です。
FactoryTalk Analytics LogixAIの力は異常検出やソフトセンシングでの使用例を目標としたモデリングエンジンにあります。異常検出では、予測により、セットポイントから逸脱する前にお客様が対応できるようにします。ソフトセンシングでは、手動で読み取る代わりに、またはセンサや機器を配備できない場合に、予測により運用値を予測できます。どちらの場合もお客様は、オペレーショナルエクセレンスの道のりで良質品の生産量向上、資産活用の改善、特定の学習への集中といったメリットを享受できます。
製造業の多くでブレードを切断作業に使用していますが、ブレードの鈍化と特定のドライブパラメータとの間には相関性があります。例えば、ドライブトルクは制御変数と見なされ、コンベアの速度のような操作変数と関連付けられます。モデルはドライブトルクに影響を与えるプロセスの物理的性質を学習して構築でき、ブレードの鈍化が予測されたときに異常を検出するようになります。先見的なアラートを使用して、ブレードを交換するためのダウンタイムをスケジュールします。
パッケージ製品内の最終湿度など、品質パラメータは長い寿命や高い顧客満足度と相関することがあります。完成製品の実際の値を測定するには、製造メーカは手動による測定に頼らざるを得ず、その結果販売可能な製品を駄目にします。代わりに、FactoryTalk Analytics LogixAIアドオンモジュールによる機械学習インテリジェンスを制御シャーシに組み込むことで、噴霧器、乾燥機、バーナーといったライン資産の変数を分析でき、仮想的に測定値を予測できます。作業者は、ヒューマン・マシン・インターフェイス（HMI）またはダッシュボードでアラームを構成して、問題についての通知を受け取れます。
タイヤ業界では、タイヤ製造機は製造プロセスの重要な機器であり、タイヤのスプライス時に限界許容差を厳守する必要があります。従来、タイヤのスプライス調整は、「許容差範囲外」のイベントを減らすために手動で実行されていました。FactoryTalk®Analytics™LogixAI®のML機能をFactoryTalkEdge GatewayおよびControlLogix®ソリューションと組み合わせて使用すると、革新的な閉ループ学習アプローチを通じて自動調整を一貫して行うことができ、可能な限り最高のスプライスを実現できます。これにより、追加の運用／人件費なしで一日で1台のマシンあたりより多くのタイヤを生産でき、収益性が向上します。
高くても、低くても、その中間でも、豊富なリソースを確認して成功の最大化にお役立てください。
