Pourquoi AI Motion ?
L'apprentissage par renforcement permet de créer une nouvelle classe de contrôle des machines. Sans avoir besoin de données de mesure historiques, l'IA apprend de manière autonome sur un jumeau numérique de votre système, en explorant des milliers de scénarios pour trouver la stratégie de contrôle optimale pour votre application. Ce contrôle est ensuite déployé sur votre machine : sous forme de code SCL pur pour les automates SIMATIC ou sous forme de code Python natif sur Industrial Edge via AI Inference Server. Le résultat est un contrôle robuste en temps réel qui s'adapte parfaitement aux processus dynamiques et aux entrées imprévisibles, telles que l'arrivée aléatoire de produits.




