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【工业智能】浅谈机器学习与LogixAI模块

产业智能官 · 公众号 · · 2019-12-15 08:12

正文

本文作者：罗克韦尔自动化（中国）有限公司自动化产品及软件事业部王赟鹏

机器学习是大数据分析的一种，可以让机器具备人一样学习的能力，使用计算机模拟或实现类人学习，获取新的知识或技能，重新组织已有的数据并具有改善自身的能力。机器学习已经悄悄遍布我们周围，各种应用为使用者带来诸多便利如：数据挖掘、计算机视觉、语言处理、特征识别、搜索引擎、医学诊断等方面。

自动化现存弊端

然而关于自动化工业生产仍有一些不如意之处，具体体现在：

-重要的目标数据无法简易的从公共数据池或仪表板中发现和提取

-无法简易实现交互式数据整理（收集、评估、清理）

-无法简易的操作软/硬件实现灵活的机器学习（制造业盈利）

-无法简易直接的与生产制造业和现有员工交互

-无法实现工业自我维护等等

机器学习

总结以上情况结合自动化工业方向机器学习的落地实现需要注意以下方面：

需要有通用的机器学习工具适应尽可能多的应用

需要能够帮助运行趋于稳定，帮助确定平衡的峰值性能

需要能够帮助实现目标性能最大化

简易实现预测性维护

简易实现异常检测

简易实现软仪表

另一方面，现有的分析技术都同时需要在数据科学和工业流程领域具备深厚的专业知识，无论对数据科学家和自动化工程师或运营工程师都将在工业大数据分析中面对挑战……

LogixAI模块

“LogixAI 模块能够提高预测性分析的易用性，从而有助于更多工人制定更明智的生产决策，” 罗克韦尔自动化产品经理 Jonathan Wise 表示 ，“该模块能够得到 ControlLogix 应用状况，并在发生意外更改时通知操作员和技术人员，协助他们提前解决可能出现的产品质量问题并保护过程完整性。”

LogixAI模块将FactoryTalk Analytics分析和机器学习功能整合到Logix平台，可以让自动化工程师更轻松的利用工业生产设备提供的数据分析和预测可能出现的生产问题，并借助现有的自动化控制系统改善生产流程，整个过程可无需数据专家执行预测性分析，简化了决策的过程。

该模块可直接装入控制器机架内，并通过背板以数据流形式传输控制器数据，以便构建预测模型。它能够持续监控生产运行情况，根据所得的分析结果检测异常。因为使用了ControlLogix 控制器的用户自定义模块，简化数据的管理，减轻操作负担。

例如，该模块可以帮助操作员发现搅拌机等设备中可能影响产品质量或导致停机的性能偏差。此外，该模块还可用作虚拟传感器。该模块无需工人读取所包装食品的湿度等数据，而是通过分析生产线上喷雾器、烘干机和燃烧器等资产中的变量对测量值进行虚拟预测。随后，会在人机界面 (HMI) 或仪表板上配置报警，以此向工人通知存在的问题。

LogixAI应用