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KI-gestützte Datenanalyse

Muster in Produktionsdaten erkennen mit IFM Moneo

In modernen Produktionsanlagen fallen täglich große Mengen an Daten an. Doch oft werden sie nicht verarbeitet. IFM senkt mit dem Moneo|PatternMonitor sowie dem Moneo|SmartLimitWatcher die Einstiegshürden und hilft Unternehmen dabei, Muster in den Produktionsdaten zu erkennen. Vorausschauende Wartung wird dadurch greifbar.

Bild: IFM Electronic GmbHBild: IFM Electronic GmbH
Der Moneo|PatternMonitor zeigt Muster in Produktionsdaten auf.

Im Idealfall erkennen Industrieunternehmen eine Störung, bevor der Ausfall eines Bauteils droht. Das ist in der Praxis oft gar nicht so leicht umzusetzen. Die relevanten Daten fallen zwar in großen Mengen an, deren Aufbereitung sowie Analyse ist nach wie vor vielerorts nicht der Standard. Dafür bietet IFM mit dem PatternMonitor und dem SmartLimitWatcher zwei Werkzeuge aus der IIoT-Plattform Moneo an, um die Mustererkennung und Prozessüberwachung zu ermöglichen.

Vom Sensor bis in die Cloud

Die Plattform selbst ist modular aufgebaut und somit individualisierbar. Ein Fokus liegt zudem auf Condition Monitoring. Durch die permanente Auswertung von Zustandsdaten werden Betriebsdaten visualisiert, Grenzwertüberschreibungen erkannt und Alarme ausgelöst. Diese Alarmgrenzen spielen auch dann eine Rolle, wenn künstliche Intelligenz in den Überwachungsprozess eingreift. Die algorithmenbasierten Analysemethoden werden in der Moneo|DataScience Toolbox gebündelt. Der SmartLimitWatcher darin ermöglicht die automatische und frühzeitige Erkennung von Anomalien im Prozess anhand von festgelegten Ziel- und Hilfsvariablen. Das Werkzeug setzt dynamische Grenzwerte anhand eines KI-Datenmodells, das auf historischen Produktionsdaten aufbaut. Dadurch ist ein dauerhafter Soll-Ist-Vergleich möglich. Ergänzt um Anwendungen zur Mustererkennung entstehen weitere Potenziale.

ifm electronic gmbh

Dieser Artikel erschien in IT&Production 9 (November) 2023 - 10.11.23.
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