Überwachung mit künstlicher Intelligenz
Für Diagnosen im industriellen Betrieb waren lange Zeit Datenexperten mit weitreichendem Hintergrundwissen zur jeweiligen Anwendung erforderlich. Diese Experten benötigen Wochen, Monate oder gar Jahre, um das System zu verstehen und zu modellieren. Dieses Fachwissen bündelt Rockwell Automation nun in Project Sherlock, einem neuen Modul mit künstlicher Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence AI).
Der datenbasierte Analysealgorithmus wird in einem Modul bereitgestellt, das direkt in das Steuergehäuse integriert ist. Sobald implementiert, „erlernt“ die KI mit der Nutzung physikalisch-basierter Modellierung die von der Steuerung verwaltete Anwendung.
Um diese zu bestimmen, fragt die Lösung Steuerungsvariablen ab. Darüber hinaus können Benutzer über Add-on-Befehle Ein- und Ausgänge selbst auswählen, um festzulegen, was modelliert werden soll.
Die KI von Project Sherlock lernt über den durch die Steuerung laufenden Datenstrom und erstellt ein Modell. Der gesamte Prozess lässt sich innerhalb von Minuten umsetzen. Es sind keine umfassenden Verlaufsdaten erforderlich und es ist ebenso wenig notwendig, die Daten aus der Automatisierungsebene zu extrahieren.
Nach Erstellung des Modells überwacht Project Sherlock ununterbrochen den Betrieb auf Abweichungen zu den bisher gewonnenen grundsätzlichen Erkenntnissen. Taucht ein Problem auf, wird automatisch über einen Trigger der Alarm an ein HMI-Bild oder KPI-Dashboard weitergeleitet.
Die erstellten Diagnosen reduzieren, so der Hersteller, im Vergleich zu anderen KI-Lösungen mögliche Fehlalarme deutlich, da sie auf physikalisch-basierter Modellierung und industriellen Anwendungen beruhen. Das System kann beispielsweise erkennen, ob die Temperaturschwankungen in einem Kessel darauf zurückzuführen sind, weil der Vorlauf im zulässigen Bereich schwankt, oder ob es sich um eine Abweichung handelt, für die Korrekturmaßnahmen ergriffen werden müssen.
Die Erstversion verfügt über einsatzbereite Templates für Kessel, Pumpen und Kühler, die sich für Prozess- oder Hybridanwendungen eignen. Über die Konfigurationsanleitung können Fertigungsunternehmen weitere Anwendungen entwickeln. Das Modul wird ab Mitte 2018 erhältlich sein.
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