TwinCAT 3 Machine Learning Creator

Création automatisée de modèles d’IA pour le traitement des images et les signaux de processus temporels

La solution TwinCAT 3 Machine Learning Creator (MLC) de Beckhoff étend le workflow d'ingénierie dans TwinCAT 3 pour inclure la création automatisée de modèles d’IA, qui peut être effectué directement par des programmeurs ou des automaticiens, sans connaissances préalables en science des données. Jusqu’à présent, le traitement des images était privilégié, mais désormais, l’analyse des signaux de process temporels est également prise en compte.

En plus du TwinCAT 3 MLC Computer Vision extension package (TE3851), TwinCAT 3 MLC (TE3850) propose également le module TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series (TE3852). Cela élargit la gamme de fonctions pour inclure l’analyse des signaux de process temporels, souvent cruciaux pour les applications industrielles, car les courbes de courant, de température et de vibration fournissent des informations utiles sur l’état des process, des composants et des outils. Les modèles créés avec TwinCAT 3 MLC Signals and
Time Series détectent les patterns et les écarts en temps réel sur la base des données pertinentes, ce qui permet une maintenance prédictive, une optimisation des processus et une détection des anomalies directement dans l’environnement de contrôle.

Les applications typiques dans le domaine de la détection des anomalies comprennent notamment la détection des dysfonctionnements des moteurs (dommages aux roulements, déséquilibre, problèmes mécaniques) à partir des signaux de courant, de vibration ou acoustiques, ainsi que la détection de l’usure des outils de fraisage et de perçage à partir des courants de broche. Le contrôle qualité intégré au processus peut être mis en œuvre, par exemple dans les process de soudage à l’aide de courbes de courant et de tension ou dans les process de découpe et d’emballage à l’aide de courants de servomoteur. Parmi les exemples d’optimisation des processus, citons l’ajustement dynamique des paramètres de process adaptatifs (par exemple la vitesse d’alimentation, la force de pression), la réduction de la consommation d’énergie en fonction des profils de charge et des prévisions, ou le contrôle prédictif de systèmes complexes.

TwinCAT 3 Machine Learning Creator est une application exclusivement Web. Comme l’ingénierie se déroule entièrement dans le navigateur, aucune puissance de calcul locale n’est nécessaire. Le processus de création de modèles d’IA est donc très simple et accessible à l’utilisateur.