Criação automatizada de modelos de IA para processamento de imagens e sinais de processos baseados em tempo

Além do pacote de extensão TwinCAT 3 MLC Computer Vision (TE3851), o TwinCAT 3 MLC (TE3850) também oferece o módulo TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series (TE3852). Isso amplia a gama de funções com a análise de sinais de processo com base no tempo, o que geralmente é crucial para aplicações industriais, pois as curvas de corrente, temperatura e vibração fornecem informações valiosas sobre o estado dos processos, componentes e ferramentas. Os modelos criados com o TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series detectam padrões e desvios em tempo real com base nos dados relevantes, permitindo a manutenção preditiva, a otimização de processos e a detecção de anomalias diretamente no ambiente de controle.

As aplicações típicas no campo da detecção de anomalias incluem a detecção de mau funcionamento do motor (danos ao rolamento, desequilíbrio, problemas mecânicos) com base em sinais de corrente, vibração ou acústicos, bem como a detecção de desgaste em ferramentas de fresagem e perfuração com base nas correntes do eixo. O monitoramento de qualidade integrado ao processo pode ser implementado, por exemplo, em processos de soldagem usando curvas de corrente e tensão ou em processos de corte e embalagem usando correntes de servomotores. Exemplos de otimização de processos incluem o ajuste dinâmico de parâmetros de processos adaptativos (por exemplo, taxa de alimentação, força de prensagem), a redução do consumo de energia com base em perfis e previsões de carga ou o controle preditivo de sistemas complexos.

O TwinCAT 3 Machine Learning Creator é um aplicativo puramente web. Como a engenharia ocorre inteiramente no navegador, não é necessário nenhum poder de computação local. O processo de criação de modelos de IA é, portanto, muito simples e acessível para o usuário.