強化学習は新しいクラスの機械制御を可能にします。過去の測定データを必要とせずに、AIはシステムのデジタルツインで自律的に学習し、何千ものシナリオを調べて、アプリケーションに最適な制御戦略を見つけます。その後、このコントロールはお客様のマシンにデプロイされます。SIMATIC PLCの場合は純粋なSCLコードとして、またはAI推論サーバーを介してIndustrial Edge のネイティブPythonとしてデプロイされます。その結果、動的なプロセスや、ランダムに届く製品などの予期しない入力にシームレスに適応する、堅牢なリアルタイム制御が実現します。
AIは制御ロジックの最適化を自動化します。時間のかかるアルゴリズム開発、コーディング、チューニングが不要になります。エンジニアリングリソースやプロジェクトのスケジュールを増やすことなく、優れたパフォーマンスを実現できます。
スループット、エネルギー使用量、摩耗、品質のバランスを正確に取ってください。AI Motionはお客様の特定の目的を学習し、お客様の正確な機械要件に最適化された制御戦略を提供します。
摩耗や摩擦から変化する製品や環境まで、AI Motionは不確実性を管理するために作られています。結果：動的で予測不可能な状況下でも、安定した高性能な制御が可能になります。
AIモーションコントロールを、SIMATIC PLCのSCLファンクションブロックとして、またはAI推論サーバーを介してIndustrial Edge のネイティブPythonコードとして、オートメーションソリューションに統合します。どちらのオプションでも、エンジニアリングワークフローを中断することなく、リアルタイムで実行し、既存の自動化アーキテクチャにシームレスに統合できます。
すべてのマシンとアプリケーションには異なる優先順位があります。スループット、精度、エネルギー効率、機械的ストレス、廃棄物の削減など、主要な目標を定義して重み付けしてください。AI Motionは最適化されたトレードオフを学習し、アプリケーションの目標とパフォーマンス目標に正確に沿った制御戦略を提供します。
巻線システムからコンベアフローの最適化、正確な製品位置決めまで、AI Motionは複雑で動的なプロセス向けに構築されています。実績のあるtraining 環境を使用するか、自分で挑戦してください。ユースケースが確立されているか、まったく新しいものかにかかわらず、最適な制御パフォーマンスを引き出すお手伝いをします。
あなたの機械と制御タスクに関する重要な情報を送ってください。インテリジェントインフィードまたはインテリジェントワインディングの専用フォームを使用して、すぐに始めましょう。当社の専門家がお客様の要件を確認し、次のステップを導きます。
SollasとSiemens は、TIA Portal ハイエンド包装機の制御を改善するためにAIを使用しました。その結果、品質や精度を損なうことなく、1分あたり120個ではなく、最大160個で完璧に包装できるようになりました。