TwinCAT 3 Machine Learning Creator

Creazione automatizzata di modelli AI per l'elaborazione di immagini e segnali di processo

TwinCAT 3 Machine Learning Creator (MLC) di Beckhoff estende il workflow di progettazione di TwinCAT 3 per includere la creazione automatizzata di modelli di intelligenza artificiale, che può essere eseguita direttamente da esperti di automazione e di processo senza conoscenze preliminari di data science. Finora l'attenzione si è concentrata sull'elaborazione delle immagini, ma ora si sta ampliando per includere l'analisi dei segnali di processo nel dominio del tempo.

Oltre al pacchetto TwinCAT 3 MLC Computer Vision (TE3851), TwinCAT 3 MLC (TE3850) offre anche il modulo TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series (TE3852). Ciò estende la gamma di funzioni all'analisi dei segnali di processo nel dominio del tempo, spesso cruciali per le applicazioni industriali, in quanto gli andamenti di corrente, temperatura e vibrazione forniscono informazioni preziose sullo stato dei processi, dei componenti e degli strumenti. I modelli creati con TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series identificano pattern e deviazioni in tempo reale nei dati rilevanti, consentendo manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi e rilevamento delle anomalie direttamente nell'ambiente di controllo.

Le applicazioni tipiche nel campo del rilevamento delle anomalie includono il rilevamento di malfunzionamenti del motore (danni ai cuscinetti, squilibri, problemi meccanici) sulla base di segnali di corrente, vibrazione o acustici, nonché il rilevamento dell'usura degli utensili di fresatura e foratura sulla base delle correnti del mandrino. Il monitoraggio della qualità integrato nel processo può essere implementato, ad esempio, nei processi di saldatura utilizzando le curve di corrente e tensione o nei processi di taglio e confezionamento utilizzando le correnti dei servomotori. Esempi di ottimizzazione del processo sono la regolazione dinamica dei parametri adattivi (ad esempio, velocità di avanzamento, forza di pressatura), la riduzione del consumo energetico in base ai profili e alle previsioni di carico o il controllo predittivo di sistemi complessi.

TwinCAT 3 Machine Learning Creator è un'applicazione web pura. Poiché l'ingegnerizzazione avviene interamente nel browser, non è necessaria alcuna potenza di calcolo locale. Il processo di creazione di modelli AI è quindi molto semplice e accessibile per l'utente.