Festo 想要通過具有自學(xué)能力的機(jī)器進(jìn)一步來(lái)幫助客戶提高生產(chǎn)率。目前，人工智能在三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層面發(fā)揮作用：前沿、公司內(nèi)部和云端。
除了云端能提供復(fù)雜的服務(wù)之外，F(xiàn)esto 也看到了通過人工智能在簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析方面具有的巨大潛力 – 可以直接位于現(xiàn)場(chǎng)元件上（前沿人工智能）或位于系統(tǒng)或生產(chǎn)工廠的控制內(nèi)（公司內(nèi)部人工智能）。工廠用戶能完全控制自己機(jī)器的數(shù)據(jù)，不需要通過互聯(lián)網(wǎng)上傳至云端。在2019漢諾威工博會(huì)上，F(xiàn)esto通過兩個(gè)展品展示，系統(tǒng)如何基于已有數(shù)據(jù)自主為問題找到解決方案。
電池生產(chǎn)的智能過程監(jiān)控
Festo 于2018年4月收購(gòu)了Resolto Informatik GmbH，進(jìn)一步鞏固了人工智能的核心競(jìng)爭(zhēng)力。Resolto 開發(fā)了一種名為SCRAITEC 的軟件解決方案，實(shí)時(shí)分析和解釋數(shù)據(jù)，識(shí)別并報(bào)告異常情況。這個(gè)系統(tǒng)還能通過對(duì)數(shù)據(jù)持續(xù)分析來(lái)不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，擴(kuò)大自己的知識(shí)庫(kù)。這種機(jī)器學(xué)習(xí)能力讓智能過程監(jiān)控成了可能。
采用 CMMT-AS 控制器和 EMMT-AS 電機(jī)的伺服驅(qū)動(dòng)解決方案。
觀眾可在Festo展臺(tái)現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)這個(gè)軟件解決方案。該方案通過檢測(cè)故障電池的應(yīng)用進(jìn)行展示。電池通過抓取門架升降。結(jié)合新推出的模塊化控制系統(tǒng)CPX-E-CEC 和伺服驅(qū)動(dòng)控制器CMMT-AS，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。Resolto 監(jiān)控軟件監(jiān)視著電機(jī)電流和電缸的位置參數(shù)。如果發(fā)生異常，比如抓取單元抓取了錯(cuò)誤規(guī)格的電池，就會(huì)簽發(fā)出一個(gè)報(bào)告。
連接Festo云端的安全通道，獨(dú)占訪問定制數(shù)字化：物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān) CPX-IOT
智能軟件解決方案的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控可在前沿或公司內(nèi)進(jìn)行，或通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)CPX-IOT 連接到Festo云端進(jìn)行。在前沿或公司內(nèi)使用人工智能確保所有數(shù)據(jù)都保留在公司內(nèi)，不會(huì)有安全風(fēng)險(xiǎn)或由網(wǎng)絡(luò)擁堵造成數(shù)據(jù)流的延遲。重要的是，需要有充足的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，才能用人工智能作為工具進(jìn)行有意義的分析。得益于極高的計(jì)算能力，云則為多個(gè)分散的生產(chǎn)工廠提供良好的評(píng)估結(jié)果。
人工智能減少了過程監(jiān)控和故障管理所需的編程工作，為客戶提供實(shí)時(shí)的寶貴專業(yè)知識(shí)。早期就可檢測(cè)并預(yù)防生產(chǎn)過程中故障部件或過程，或機(jī)器故障。人工智能帶來(lái)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是，對(duì)一個(gè)特定制造部件的過程異常有完全的透明度和可追溯性。因?yàn)榭勺R(shí)別出不合格品并從生產(chǎn)過程中剔除，所以未來(lái)可避免對(duì)整個(gè)生產(chǎn)線造成影響的大規(guī)模召回。
檢測(cè)故障電池：SCRAITEC resolto 監(jiān)控軟件監(jiān)控電機(jī)電流和電缸的位置數(shù)值。
CMMT 單元內(nèi)智能元件監(jiān)視：：云端人工智能
該展品展示了，一個(gè)學(xué)習(xí)算法如何用于不良元件的監(jiān)控。CMMT控制器會(huì)記錄和采集電缸的數(shù)據(jù)。監(jiān)視算法和采集數(shù)據(jù)的監(jiān)控完全在Festo云端進(jìn)行。因此，數(shù)據(jù)可隨時(shí)隨地獲取。
不過，客戶不僅可減少編程工作?？蛻裘總€(gè)生產(chǎn)過程的正常狀態(tài)可在工作中或歷史數(shù)據(jù)的形式反饋給學(xué)習(xí)算法。這些數(shù)據(jù)能通過云端立即進(jìn)行評(píng)估。因此，用戶能快速識(shí)別任何的差異，直接追蹤故障原因。還可快速識(shí)別需要被替換的元件。這節(jié)省了時(shí)間，減少了停機(jī)時(shí)間，降低了維護(hù)成本。可以想象，未來(lái)，諸如模塊、系統(tǒng)或整個(gè)機(jī)器單元這樣的元件組也可用這種方式進(jìn)行監(jiān)控。
