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KI-gestütztes Analyse-Tool für moderne Produktionslinien

Virtueller Data Scientist

Mitsubishi Electric hat das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab vorgestellt, das Unternehmen durch den Einsatz von KI unterstützen soll, Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs.

Bild: Mitsubishi Electric Corporation, JapanBild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab soll Unternehmen bei der Produktivitätssteigerung unterstützen.

Die Zukunft der Fertigung liegt in hocheffizienten und reaktionsschnellen Anlagen. Die Basis dafür bildet vor allem Analyse-Software, die große Datenmengen schnell verarbeiten kann.

Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.

Der Weg zur Verwirklichung dieser Vision ist klar, doch fehlt es den Unternehmen oft an den Ressourcen, um dieses Ziel zu erreichen. Dazu gehören das Budget für qualifizierte Datenanalysten und KI-Spezialisten sowie die Fähigkeit, große Datenmengen effektiv zu verarbeiten. Aber auch Zeit, die für die Entwicklung präziser Modelle zur Verfügung steht, ist ein kritisches Thema.

Melsoft MaiLab ist als virtueller Data Scientist aufgesetzt, der Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen soll. Die Lösung ist schnell einsatzbereit und erfordert nur wenig Schulungsaufwand und Vorwissen. Sie unterstützt den Benutzer dabei, Schritt für Schritt Modelle zu erstellen. Diese werden aus historische Daten abgeleitet, weshalb der Benutzer über keine spezielle Fachkenntnisse verfügen muss. Die Software nutzt verschiedene Algorithmen für das maschinelle Lernen. Somit können die Datenerfassung, die Erstellung von Vorhersagemodellen und die Auswertung großer Datenmengen komplett automatisiert werden. Damit soll MaiLab Einstiegshürden für Industrie-4.0-Anwendungen beseitigen, die auf fortschrittlicher Datenanalyse basieren.

Mitsubishi Electric Europe B.V.

Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 3 (HMI) 2023 - 05.04.23.
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