Контроллеры Омрон Sysmac c Искусственным Интеллектом для предиктивного обслуживания
334 بار بازدید -
7 ماه پیش
-
Коллеги, выкладываем запись вебинара по
Коллеги, выкладываем запись вебинара по ПЛК Омрон с ИИ. Материал интересный и в силу роста популярности решений на базе Искусственного Интеллекта, еще и полезный, как специалистам, так и начинающим в данной области новичкам. 00:29:35 – Сравнение ИИ на уровне АСУ ТП против ИИ в облаке...
Ссылка на Вводный урок по программированию ПЛК Omron в Sysmac Studio:
Вводный урок по программированию ПЛК ...
00:00:30 – Тема – Применение контроллеров Sysmac с Искусственным Интеллектом для задач предиктивного обслуживания
00:00:40 – Модератор Шешера Павел
00:01:20 – Соведущие Алексей Блудов и Мария
00:01:35 – Наш эксперт из Нидерландов Мария Юрченко специалист по анализу данных из Нидерландов
00:02:45 – План мероприятия
00:03:35 – Рыночная ситуация в современном мире
00:07:05 – Вступление Алексея – теоретическая часть по Искусственному Интеллекту
00:07:40 – Чего сейчас не хватает потребителю электроники в разрезе ИИ
00:07:50 – Какую задачу решает ИИ в нашем случае
00:08:20 – Классическая методика предиктивного обслуживания - ППР
00:35:25 – Чем важно предиктивное обслуживание
00:13:20 – Состав предлагаемой системы предиктивного обслуживания на основе ИИ
00:14:45 – ИИ и машинное обучение требуют больших вычислительных мощностей
00:15:00 – Этапы внедрения проекта Система ИИ Омрон. 1 Этап – сбор данных.
00:15:55 – 2 Этап – Анализ данных (совместно с технологическим персоналом)
00:16:30 – Использование данных моделью (эксплуатация)
00:17:25 – Сравнение точности методов выявления отклонений работы оборудования
00:17:27 – Классическим методом выявления неисправностей является использование пороговых величин
00:19:40 – Система на базе ИИ может анализировать несколько показателей и определять малейшие отклонения
00:20:05 – Высокоскоростной и точный ИИ на уровне АСУ ТП
00:21:40 – Система способна обрабатывать до 128 узлов
00:22:25 – Работа в реальном времени (высокая скорость реакции)
00:23:50 – Омрон использует алгоритм «Изолированный Лес»
00:24:35 – Библиотека готовых функциональных блоков Омрон
00:27:00 – Использование ИИ позволяет машинам обучаться (пример – машина розлива)
00:28:05 – Система ИИ Омрон позволяет легко вносить изменения в модель
00:28:20 – ИИ повышает качество продукции (уменьшение брака)
00:29:25 – Так же на подходе задачи оптимизации производства с помощью ИИ
00:29:35 – Сравнение ИИ на уровне АСУ ТП против ИИ в облаке
00:30:00 – Наиболее распространенные применения ИИ это на уровне ИИ (преимущество - большие вычислительные мощности)
00:31:15 – Преимущество ИИ на уровне АСУ ТП – реакция в реальном времени, быстрое дополнение модели, безопасность от кибератак
00:33:03 – Компоненты решения Sysmac с ИИ
00:35:45 – Программное обеспечение и сервис
00:39:24 – Целевые заказчики (куда внедрять данные системы)
00:41:25 – Что предлагает Омрон в целом (фабрика будущего)
00:42:35 – Вопросы (сразу из зала – какие примеры использования уже есть?)
00:44:00 – Передаем слово Марии. Омрон Нидерланды, Data Science и RnD
00:45:30 – Несмотря на готовое решение – требуется сервис – обучение ИИ конкретной машине и задаче
00:47:25 – Забавный факт – мы стали использовать AI не как Artificial Intelligence, а как Augmented Intelligence
00:49:30 RnD это всегда не про стандартные библиотеки, а про новые
00:49:30 Омрон Нидерланды достаточно крупное подразделение, поэтому европейское RnD находится именно тут
00:49:40 Тут расположена крупная фабрика и складской комплекс и здесь же Омрон отрабатывает новые разработки на производстве
00:52:45 - Благодаря развитию в софтваре и хардваре Омрон имеет доступ к глубоким знаниям и видит будущее в Дополненном Интеллекте и Искусственном интеллекте
00:53:20 - Как Омрон видит будущее машин на примере своего демонстрационного робота FORPHEUS
00:54:50 - На первый взгляд этот обучающий робот с функцией адаптации под соперника не имеет отношение к фабрике, но есть такая тенденция - на фабриках работает много хороших незаменимых специалистов на которых все держится и это слабое место фабрик, и риск
00:55:50 - С уходом людей, обладающих знаниями эти знания также покидают фабрику. Такие ресурсы как Маккензи говорят, что специалисты рождённые последние 20-30 лет имеют среднюю продолжительность работы на одном месте 5-6 лет
00:56:20 - Как сохранить значение и экспертизу людей, которые работают долго и как передать её людям, которые только пришли на производство? И как не потерять эти знания в зависимости от сменяемости персонала?
00:56:35 - Концепция "Учиться у лучших операторов"
00:57:40 - Пример идеи "умной сборки". Как поддерживать высокое качество и минимизировать ошибки на продукте с большим количеством вариаций сборки и опций
00:59:10 - Пример системы пик ту бимер - сборка направляется проектором
1:01:20 - В чем, собственно, идея данной умной сборки - есть определенное количество вариаций правильной сборки и как человеку делать оптимально и с меньшей вероятностью ошибиться должна подсказать система
И т. д. (см остальное в комментарии)
Ссылка на Вводный урок по программированию ПЛК Omron в Sysmac Studio:
Вводный урок по программированию ПЛК ...
00:00:30 – Тема – Применение контроллеров Sysmac с Искусственным Интеллектом для задач предиктивного обслуживания
00:00:40 – Модератор Шешера Павел
00:01:20 – Соведущие Алексей Блудов и Мария
00:01:35 – Наш эксперт из Нидерландов Мария Юрченко специалист по анализу данных из Нидерландов
00:02:45 – План мероприятия
00:03:35 – Рыночная ситуация в современном мире
00:07:05 – Вступление Алексея – теоретическая часть по Искусственному Интеллекту
00:07:40 – Чего сейчас не хватает потребителю электроники в разрезе ИИ
00:07:50 – Какую задачу решает ИИ в нашем случае
00:08:20 – Классическая методика предиктивного обслуживания - ППР
00:35:25 – Чем важно предиктивное обслуживание
00:13:20 – Состав предлагаемой системы предиктивного обслуживания на основе ИИ
00:14:45 – ИИ и машинное обучение требуют больших вычислительных мощностей
00:15:00 – Этапы внедрения проекта Система ИИ Омрон. 1 Этап – сбор данных.
00:15:55 – 2 Этап – Анализ данных (совместно с технологическим персоналом)
00:16:30 – Использование данных моделью (эксплуатация)
00:17:25 – Сравнение точности методов выявления отклонений работы оборудования
00:17:27 – Классическим методом выявления неисправностей является использование пороговых величин
00:19:40 – Система на базе ИИ может анализировать несколько показателей и определять малейшие отклонения
00:20:05 – Высокоскоростной и точный ИИ на уровне АСУ ТП
00:21:40 – Система способна обрабатывать до 128 узлов
00:22:25 – Работа в реальном времени (высокая скорость реакции)
00:23:50 – Омрон использует алгоритм «Изолированный Лес»
00:24:35 – Библиотека готовых функциональных блоков Омрон
00:27:00 – Использование ИИ позволяет машинам обучаться (пример – машина розлива)
00:28:05 – Система ИИ Омрон позволяет легко вносить изменения в модель
00:28:20 – ИИ повышает качество продукции (уменьшение брака)
00:29:25 – Так же на подходе задачи оптимизации производства с помощью ИИ
00:29:35 – Сравнение ИИ на уровне АСУ ТП против ИИ в облаке
00:30:00 – Наиболее распространенные применения ИИ это на уровне ИИ (преимущество - большие вычислительные мощности)
00:31:15 – Преимущество ИИ на уровне АСУ ТП – реакция в реальном времени, быстрое дополнение модели, безопасность от кибератак
00:33:03 – Компоненты решения Sysmac с ИИ
00:35:45 – Программное обеспечение и сервис
00:39:24 – Целевые заказчики (куда внедрять данные системы)
00:41:25 – Что предлагает Омрон в целом (фабрика будущего)
00:42:35 – Вопросы (сразу из зала – какие примеры использования уже есть?)
00:44:00 – Передаем слово Марии. Омрон Нидерланды, Data Science и RnD
00:45:30 – Несмотря на готовое решение – требуется сервис – обучение ИИ конкретной машине и задаче
00:47:25 – Забавный факт – мы стали использовать AI не как Artificial Intelligence, а как Augmented Intelligence
00:49:30 RnD это всегда не про стандартные библиотеки, а про новые
00:49:30 Омрон Нидерланды достаточно крупное подразделение, поэтому европейское RnD находится именно тут
00:49:40 Тут расположена крупная фабрика и складской комплекс и здесь же Омрон отрабатывает новые разработки на производстве
00:52:45 - Благодаря развитию в софтваре и хардваре Омрон имеет доступ к глубоким знаниям и видит будущее в Дополненном Интеллекте и Искусственном интеллекте
00:53:20 - Как Омрон видит будущее машин на примере своего демонстрационного робота FORPHEUS
00:54:50 - На первый взгляд этот обучающий робот с функцией адаптации под соперника не имеет отношение к фабрике, но есть такая тенденция - на фабриках работает много хороших незаменимых специалистов на которых все держится и это слабое место фабрик, и риск
00:55:50 - С уходом людей, обладающих знаниями эти знания также покидают фабрику. Такие ресурсы как Маккензи говорят, что специалисты рождённые последние 20-30 лет имеют среднюю продолжительность работы на одном месте 5-6 лет
00:56:20 - Как сохранить значение и экспертизу людей, которые работают долго и как передать её людям, которые только пришли на производство? И как не потерять эти знания в зависимости от сменяемости персонала?
00:56:35 - Концепция "Учиться у лучших операторов"
00:57:40 - Пример идеи "умной сборки". Как поддерживать высокое качество и минимизировать ошибки на продукте с большим количеством вариаций сборки и опций
00:59:10 - Пример системы пик ту бимер - сборка направляется проектором
1:01:20 - В чем, собственно, идея данной умной сборки - есть определенное количество вариаций правильной сборки и как человеку делать оптимально и с меньшей вероятностью ошибиться должна подсказать система
И т. д. (см остальное в комментарии)
7 ماه پیش
در تاریخ 1402/11/04 منتشر شده
است.
334
بـار بازدید شده