Funktionsweise
Traditionell wird mit Maschinenanalysen wie folgt verfahren: Ein Datenwissenschaftler wird um die Sammlung, Strukturierung und Analyse der Informationen gebeten. Indem sich dieser auf höherwertige Projekte konzentriert und stattdessen mithilfe der KI betriebliche Prognosen erstellen lässt, kann seine wertvolle Zeit besser genutzt werden. Entscheidend für diese Art von Lösung ist es, dass sie auch von Laien verwendet werden kann. Mit LogixAI müssen Benutzer das Modul lediglich in das Steuerungschassis einstecken, eine Ethernet-Verbindung herstellen, die ‚Prediction Builder‘-Webseite auf dem PC öffnen und ‚Neue Prognose erstellen‘ oder ‚Modell importieren‘ auswählen.
Tags für importierte Variablen
Um eine neue Prognose zu erstellen wird vom Benutzer zunächst eine neue Bezeichnung, zum Beispiel ‚Druckanomalien erkennen‘, erstellt und Tags als Basis für die Prognose hinzugefügt. Eine Liste verfügbarer Tags wird von der Steuerung angezeigt. Der Benutzer muss die relevanten Tags dann einfach per Drag&Drop in die Variablenfelder ziehen. Die Tags können Ausgangsvariablen wie Druck, die Leistung beeinflussende Eingangsvariablen, etwa Durchfluss, sowie Zustandsvariablen, etwa Viskosität, umfassen. Vom Benutzer müssen dann noch die jeweiligen Grenzwerte definiert und schließlich die Konfiguration abgespeichert werden. Was die in der Steuerung verfügbaren Daten angeht, kann das Modul erkennen, ob genügend Informationen für eine zuverlässige Prognose vorliegen, und es warnt den Benutzer bei Fehlern.
Beobachten und Lernen
Nach Erfassung der Eingangs- und Ausgangswerte überwacht die Rockwell-Software die Produktion während der Laufzeit, um das gewünschte Modell zu erstellen. Dieser Lernprozess erfolgt ohne menschliches Eingreifen. Der Benutzer startet den Vorgang und überlässt dem System die Überwachung des Datenstreamings durch die Steuerung. Während dieses Prozesses sucht die KI-Komponente im Modul nach Zusammenhängen, sie dünnt Daten aus und erstellt das gewünschte Modell. Die Erstellung des Vorhersagemodells läuft automatisiert ab. LogixAI formuliert in schneller Reihenfolge Theorien für mögliche mathematische Modelle der überwachten Vorgänge und überprüft jede Theorie, bis die Tests ergeben, dass das bestmögliche auf physikalischen Werten basierende Modell gewählt wurde. Wie lange die Lernphase dauert, hängt von der Komplexität des Vorgangs ab. Im Falle einer einfachen Prozesseinheit werden lediglich 20 bis 25 Minuten unbeaufsichtigtes Training benötigt. Danach gibt die Software über die Steuerung an, dass mit der Prognose begonnen werden kann.