Edge Computing und Data Science steigern Produktivität

Edge Computing Software von Mitsubishi Electric verbindet relevante Geschäftsprozesse und hilft Unternehmen, die digitale Transformation umzusetzen. Damit lassen sich die Produktivität steigern, die Produktqualität erhöhen und die Anlagenverfügbarkeit optimieren. Um moderne Produktionslinien fit zu machen für die Industrie 4.0 hat der Automatisierer das Datenanalyse Tool Melsoft Mailab vorgestellt, welches KI gestützt hilft, die Fertigung zu digitalisieren. 

Inhalt

• KI Ihr Freund und Helfer – Podcast
• KI gestützte Software Mailab für die Datenanalyse
  • Digitaler Assistent: offline, in Echtzeit und abteilungsübergreifend
  • KI-Lösung setzt volles Potential von Produktionsstätten frei – Fachvortrag
• Edge Computing verbindet operative Betriebsebene mit IT
  • Ungefilterte Daten in relevante Informationen verarbeiten
  • Edge Computing überbrückt Kluft zwischen OT und IT
  • Datenaufbereitung mit Betriebs-Know-how kombinieren
• Edge-Computing für predictive Maintenance in Smart Factory
  • Algorithmen zur Datenanalyse bereits integriert
    
• Häufig gestellte Fragen
  
  

KI Ihr Freund und Helfer – Podcast

16.09.2024 | Unternehmen können maschinelles Lernen nicht nur nutzen, um Produktivität und Leistung zu verbessern, sondern auch, um das Know-how ihrer Experten zu erweitern und den Wissenstransfer im Unternehmen zu unterstützen. Dieser Aspekt gehört laut Christian Nomine, Strategic Product Manager for Visualization & Analytics EMEA bei Mitsubishi Electric, zu den wertschöpfendsten Elementen der KI.

In der Videocast-Episode AI: Where is it? zeigt er auf, weshalb intelligente Technologien der entscheidende Faktor für die Aufrechterhaltung und Einrichtung höchst wettbewerbsfähiger Fertigungsbetriebe sind.

KI gestützte Software Mailab für die Datenanalyse

07.02.2023 | Die Edge Computing Software Melsoft Mailab (Mitsubishi Electric AI Laboratory) unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation ihrer Fertigung und fördert deren Produktivitätssteigerung. Das Data Science Tool ist intuitiv und bedienerzentriert. Die intelligente Plattform nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Optimierung automatisierter Abläufe. So lassen sich durch vorbeugende Wartung etwa Abfälle vermeiden, Ausschüsse reduzieren, Stillstandszeiten verringern und auch der Energieverbrauch reduzieren.

Zukunftsfähige hocheffiziente und reaktionsschnelle Anlagen werden erst möglich, wenn die Software zur Datenanalyse große Datenmengen auch entsprechend schnell verarbeitet. Für den Weg zur smarten Fabrik fehlt es den Unternehmen aber oft an den Ressourcen, um dieses Ziel zu erreichen. Es mangelt an Budget für qualifizierte Datenanalysten und KI Spezialisten. Und auch die Fähigkeit zur effizienten Verarbeitung der großen Datenmengen ist oft nicht vorhanden. Ebenso fehlt es an Zeit für die Entwicklung präziser Modelle.

Grafische HMI Bedienterminals für die Industrieautomation

Mit der Edge-Computing Software Melsoft Mailab bietet Mitsubishi Electric jetzt eine Lösung für diese Probleme. Das intelligente Daten Analysetool fungiert als dedizierter virtueller KI Datenwissenschaftler. Mailab hilft Unternehmen dabei, ihre zukunftsorientierten Fertigungsstrategien umzusetzen. Mailab ist schnell einsatzbereit – mit nur minimalen Schulungsaufwand und Vorkenntnissen. Die Edge-Computing Software unterstützt Anwender schrittweise beim Erstellen von Modellen, die aus historische Daten abgeleitet werden.

Dabei werden verschiedene Algorithmen für das maschinelle Lernen (ML) genutzt. Die Datenerfassung, das Erstellung von Vorhersagemodellen und die Analyse großer Datenmengen sind so automatisierbar. Melsoft Mailab überwindet die Hürden zum Einstieg in Industrie 4.0 Anwendungen, die eine fortschrittliche Datenanalyse voraussetzen. Strategien zur Verbesserung der Produktion mit einem schnellen Return on Investment (ROI) werden ebenfalls unterstützt.

Digitaler Assistent: offline, in Echtzeit und abteilungsübergreifend

Benutzerfreundlich gelingt die Installation der Edge-Computing Software. Mailab ist auf einem PC lokal oder auf einem zentralen leistungsstarken PC / Server installierbar. Ein Zugriff ist von allen internetfähigen Geräten im Netzwerk auch von mehreren Benutzern gleichzeitig möglich.

Die intuitive Benutzeroberfläche hilft den Anwendern dabei, die Daten zu analysieren und unterstützt sie in allen Phasen eines Datenanalyse Projekts. Die zu verarbeitenden Datensätze lassen sich auf verschiedene Arten visualisieren. Analysemodelle können auf Basis der von den Anwendern ausgewählten Ziele erstellt werden. Die Prozesse innerhalb des KI Analysetools nutzen die Maisart KI von Mitsubishi Electric (Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the Art in technology)

Maschinensteuerung von heute: intelligent und lernfähig

Die Melsoft Mailab Software hat Mitsubishi Electric für die Unterstützung einer breiten Palette verschiedener Anwendungen entwickelt – auch speziell darauf zugeschnitten. Die Software ist offline verwendbar, damit vorhandene Daten zur Erzeugung oder Optimierung von Vorhersagemodellen eingesetzt, und wenn nötig mit Python-Skripten angepasst werden. Die erzeugten Vorhersagemodelle lassen dann eine Echtzeit-Diagnose zu. Die während des Anlagenbetriebs generierten Daten werden diesen Modellen zur Verfügung gestellt und liefern Erkenntnisse über Anlagenzustand, Anlagenleistung und Optimierung.

Zudem können neue Informationen einfließen, um die Genauigkeit der Vorhersagemodelle und Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. So können Unternehmen ihre Produktivität Zug um Zug steigern.

KI-Lösung setzt volles Potential von Produktionsstätten frei

Edge Computing verbindet operative Betriebsebene mit IT

15.12.2020 | Die digitale Transformation der Industrie hat der Verbindung von OT | operativer Betriebsebene und IT | übergeordneter Informationstechnologie der Unternehmensebene neuen Schwung verliehen. Um das Potenzial der Digitalisierung voll ausschöpfen zu können, braucht es aber mehr als nur eine Netzwerkverbindung zwischen diesen zwei Ebenen. Edge Computing von Mitsubishi Electric bietet die Lösung hierfür. Über die Zwischenebene mit Intelligenz lassen sich relevante Geschäftsprozesse verbinden.

Die digitale Transformation soll eine Grundlage schaffen, mit der sich die Produktivität steigern, die Produktqualität erhöhen, die Anlagenverfügbarkeit optimieren und die Anlagenauslastung maximieren lassen. Das Ziel dieser Verbesserungen ist die Bedienung der Kundennachfrage und zwar bestenfalls in Echtzeit. Die Basis dafür bilden zunehmend netzwerkfähige Komponenten auf der Betriebsebene, welche Teil des IIoT bzw. industriellen IoT bzw. Internets der Dinge werden.

Jedoch sind Daten nunmal Daten. Warum sollte eigentlich die direkte vertikale Verbindung zwischen Produktion und übergeordneten Geschäftssystemen nicht ausreichen, um das Ziel digitale Transformation zu erreichen? Die Antwort findet sich in der Art und Weise, wie sich die Plattformen von IT und OT entwickelt haben. Sie gehen mit verschiedenen Arten der Daten und Anforderungen der Datenverarbeitung unterschiedlich um. Die OT verarbeitet heute Daten in Echtzeit mit Prozessgeschwindigkeiten von Sekunden oder weniger. Die IT dagegen verarbeitet das mit viel längeren Abtastzeiten von Minuten bis Stunden oder länger.

Ungefilterte Daten in relevante Informationen verarbeiten

Hinter dem Modell von Industrie 4.0 steht die Notwendigkeit, dass die OT und IT Räume jeweils die Daten nutzen, die der andere bereitstellen kann. Aber sie sind nicht dafür konzipiert, die vom anderen erhaltenen Daten in einer Art und Weise oder in einem Zeitrahmen zu übersetzen und zu interpretieren, die einen direkten Einfluss auf die Betriebsabläufe im Werk in Echtzeit haben können. Im Zuge der fortschreitenden digitalen Transformation ist das Ergebnis der direkten IT / OT Integration oft einfach nur die Lieferung großer Mengen ungefilterter Daten statt der erforderlichen relevanten Informationen, die für echte betriebliche Verbesserungen erforderlich sind.

Einige haben argumentiert, dass die Cloud vielleicht eine Umgebung für die Verwaltung dieser großen Datenmengen bieten könnte, indem sie eine Plattform für effiziente Datenaggregation, Filterung und Analyse bietet. Und sicherlich können Protokolle wie OPC UA eine direkte Verbindung von der Produktion über die übergeordneten Systeme bis hin zur Cloud herstellen.

Moderne Server Rack Lösungen fürs Rechenzentrum

Doch obwohl die Cloud eine ideale Plattform bietet, um Wissen über den Anlagenbetrieb zu entwickeln, ist sie nicht die richtige Plattform, um Wissen für den Produktionsbetrieb in die Tat umzusetzen. Sie kann zwar nützliche und wesentliche Datenanalysefunktionen bereitstellen, aber nicht die Echtzeit-Aggregation und Analyse, die an der OT  /IT Brücke benötigt werden.

Edge Computing überbrückt Kluft zwischen OT und IT

Eine geeignetere Lösung für die OT / IT Integration bieten die neuen intelligenten Edge Computing Technologien. Diese Technologien bilden eine Zwischenschicht zwischen dem Shop Floor und den übergeordneten Geschäftssystemen. Sie bieten eine einfache Schnittstelle zwischen der IT und der OT Welt sowie neue Optionen für den Ort, an dem die Datenanalyse stattfindet.

Die Edge Computing Lösung Melipc von Mitsubishi Electric bietet diese Funktionalität und ist OPC UA kompatibel. Daten können lokal vorverarbeitet und aggregiert werden, um wertvolle Informationen für die Systeme zu erzeugen, die sie benötigen und verarbeiten. Edge Computing verbindet zudem den Fertigungsbereich nahtlos mit übergeordneten IT-Systemen wie MES und ERP Plattformen.

Durch die Durchführung anspruchsvoller Datenanalysen in Echtzeit mittels Edge Computing, den zunehmenden Einsatz von KI | Künstliche Intelligenz Algorithmen sowie maschinelles Lernen für einen intelligenteren Umgang mit Daten kann der Melipc die Effizienz in der Produktion verbessern. Auch die Kosten der Datenverarbeitung können erheblich reduziert werden, da nur notwenige und relevante Informationen von einer Unternehmensebene zur anderen weitergeleitet werden.

Edge Computing | Geräte, Anwendungen und viele Tipps

Das Melipc Edge Computing bietet eine Echtzeit-Datenerfassung und Verarbeitung in einem robusten industriellen Standard. Aus Sicht der Datenverarbeitung umfasst es eine Reihe von Analysewerkzeugen, darunter die multiple Regressionsanalyse, das Mahalanobis Taguchi System und die statistische Prozesskontrolle (SPC) sowie KI Funktionalitäten. Dazu zählt zum Beispiel das Erkennen ähnlicher Wellenformen, die in Echtzeit eine Rückmeldung an die Werkshalle geben.

Datenaufbereitung mit Betriebs-Know-how kombinieren

Als Ergebnis kann das Edge Computing Funktionen aus Datenerfassung, Filterung, Verarbeitung und Analyse unter Nutzung des betrieblichen Know-hows mit Diagnose und Feedback für Anwendungen wie die vorausschauende Wartung kombinieren. Dies geschieht innerhalb eines Echtzeit-Informationsflusses, der die Entscheidungen der Produktionssysteme beeinflussen kann. 

Edge Computing liefert eine Grundlage für die digitale Transformation des Unternehmens und bietet eine Plattform für die Verbindung von Maschinen und Geräten. So können Fertigungsprozesse schneller und intelligenter auf Produktionsänderungen reagieren. Das erfolgt unabhängig davon, ob sich die Produktion an Anlage, Nachfrage oder Angebot orientiert.

IP67 SPS mit Cloud-Anbindung und Edge Gateway Funktion

Die steigenden Datenmengen aus der Betriebsebene und deren Anforderung, diese Daten intelligenter zu nutzen, ermöglichen die digitale Transformation der Industrie. Gleichzeitig stellen sie auch eine Herausforderung dar. Edge Computing als Zwischenschicht zwischen IT und OT löst diese Herausforderung und ebnet den Weg für die Ereignis gesteuerte Architektur, welche Industrie 4.0 definiert.

Hiermit wird der Produktion ein Schlüssel an die Hand gegeben, mit der sie sich in einen intelligenten Betrieb umwandeln lässt. Edge Computing baut also die natürliche Brücke zwischen OT und IT, und zwar in einem Format, das beide Seiten die Kluft überwinden können.

Edge-Computing für predictive Maintanance in Smart Factory

02.12.2019 | Unternehmen, deren Ziel die Anbindung der Operational Technology (OT) ihrer Produktionsumgebung an ihre IT-Systeme ist, steht nun eine neue Option von Mitsubishi Electric zur Verfügung: Die Edge-Computing-Lösung Melipc erschließt Optimierungspotenziale durch präventive Zustandsüberwachung (Predictive Maintenance) oder Qualitätssicherung mit Echtzeit-Datenauswertung und umgehender Rückmeldung an den Bediener.

Die Melipc Lösung ermöglicht Qualitäts- und Produktivitätssteigerungen in Branchen wie der Automobilindustrie, Lebensmitteltechnik und Getränkeindustrie oder Life Sciences. Hier liefert die Echtzeit-Prozesssoftware lokale Diagnostik, vorausschauendes Feedback und Visualisierungen für die Analyse der Produktionsumgebung.

Algorithmen zur Datenanalyse bereits integriert

Analysealgorithmen für Predictive Maintenance und Qualitätssicherung sind bereits in der Melipc Serie integriert. In kontinuierlichen Produktionsprozessen kann diese Lösung Vorgänge optimieren und an Variablen anpassen. Die Effizienz wird durch die Erstellung eines Echtzeit-Vorhersagemodells verbessert, welches aufgrund neuer Anforderungen aus dem Prozess aktualisiert und verfeinert werden kann. So lassen sich Fehler in zum Beispiel Verpackungsmaschinen der Lebensmittelindustrie erkennen, besser noch vorbeugen und so die Qualität verbessern.Melipc erkennt durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) Anomalien im Maschinenstatus in Echtzeit. Detaillierte Statusinformationen werden an die Automatisierungsebene zurückgemeldet, so dass Maschinenbediener proaktiv frühzeitig Einstell- oder Wartungsmaßnahmen durchführen. 

5G Netz für die Industrie: Vorteile und Herausforderungen

Zudem hat die dezentrale Edge-Datenverarbeitung Vorteile hinsichtlich der Datensicherheit und Prozessintegrität. Auch in Life-Science-Anwendungen findet die Melipc-Lösung von Mitsubishi Electric Einsatz, wo sie sensible Daten auf OT-Ebene speichert und analysiert, anstatt sie in die Cloud zu senden. Das beschleunigt die Diagnose auf Echtzeittempo und reduziert Kosten und Anforderungen der IT-Infrastruktur.

Die neue Melipc-Lösung ergänzt das bestehende Portfolio von Mitsubishi Electric an Edge-Computing-Modulen wie Maps Scada, Datenlogger und Controller. 

Häufig gestellte Fragen

Was genau ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten nutzt. Die Definition von Data Science umfasst die Kombination von Techniken aus Mathematik, Statistik, Informatik und maschinellem Lernen, um Muster und Trends zu identifizieren, Prognosen zu erstellen und dann datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Ein wesentliches Ziel der Data Science ist es, Unternehmen und Organisationen dabei zu unterstützen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.

Wo wird Data Science angewendet?

Datenwissenschaft ist in zahlreichen Branchen anwendbar, wie E-Commerce, Logistik, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Industrie sowie im Bereich von Sicherheit, Mobilität und Einzelhandel. Die stetig wachsende Menge an Daten und die Fortschritte in der Technologie machen Data Science zu einer dynamischen und zukunftsorientierten wissenschaftlichen Disziplin, die das Potenzial hat, tiefgreifende Veränderungen in der Art und Weise, wie wir Daten nutzen und verstehen, herbeizuführen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Informatik?

Data Science und Informatik sind eng miteinander verwandt, haben aber unterschiedliche Schwerpunkte und Ziele. Während die Informatik die Grundlagen und Werkzeuge für die Datenverarbeitung bereitstellt, nutzt die Data Science diese Werkzeuge, um konkrete Fragestellungen und Probleme zu lösen. Ein weiterer Unterschied liegt in der Zielsetzung: Die Informatik zielt darauf ab, technologische Fortschritte zu erzielen, während die Data Science darauf abzielt, praktische Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung einzusetzen.

Was fällt alles unter Data Science?

Data Science alle Schritte von der Datenerfassung über die Analyse bis hin zur Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse, mit dem Ziel, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Die wichtigsten Bereiche und Aufgaben in der Data Science sind:

• Datengewinnung und -sammlung: Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, wie Datenbanken, APIs, Web-Scraping oder Sensoren.
• Datenbereinigung und -vorbereitung: Rohdaten aufbereiten, bereinigen und in ein geeignetes Format bringen, um sie analysieren zu können. Dies umfasst das Entfernen von Fehlern, das Füllen von Lücken und das Normalisieren von Daten.
• Datenanalyse: Anwendung statistischer Methoden und Algorithmen, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren. Dazu gehören deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Data Science Projekte können dabei helfen, unternehmensspezifische Daten zu analysieren, um Verkaufspotenziale zu identifizieren und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die Verkaufsempfehlungen liefern.
• Maschinelles Lernen: Entwicklung und Training von Modellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Dies beinhaltet sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernverfahren sowie tiefes Lernen. Data Science Teams sind entscheidend, um die besten Ergebnisse für Unternehmen zu erzielen.
• Datenvisualisierung: Darstellung der Daten und Analyseergebnisse in grafischer Form, um komplexe Zusammenhänge verständlich zu machen und Entscheidungen zu unterstützen. Tools wie Matplotlib, Tableau oder Power BI werden hierfür eingesetzt.
• Big Data Technologien: Umgang mit sehr großen Datenmengen, die traditionelle Datenverarbeitungssysteme überfordern würden. Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken kommen hier zum Einsatz. Im E-Commerce wird Data Science genutzt, um die Kundenkommunikation zu personalisieren und gezieltes Marketing durchzuführen.
• Datenbanken und Data Warehousing: Speicherung, Verwaltung und Abfrage großer Datenmengen in strukturierten Systemen. SQL und NoSQL-Datenbanken sowie Data Warehousing-Lösungen wie Amazon Redshift oder Google BigQuery sind hier relevant.
• Ethik und Datenschutz: Berücksichtigung von ethischen Aspekten und Datenschutzbestimmungen bei der Verarbeitung und Analyse von Daten. Sicherstellung, dass Daten anonymisiert und sicher gespeichert werden.
• Kommunikation und Präsentation: Ergebnisse und Erkenntnisse klar und verständlich an verschiedene Stakeholder kommunizieren. Dies umfasst das Erstellen von Berichten, Dashboards und Präsentationen. Ein Data Scientist spielt hierbei eine zentrale Rolle, da er nicht nur über die notwendigen Qualifikationen verfügt, sondern auch vielfältige berufliche Möglichkeiten hat.

Welches Studium gibt es für Data Science?

Das Studium der Data Science zeichnet sich durch seine einzigartige Kombination aus Theorie und Praxis aus und bietet vielfältige Karrierewege nach dem Abschluss. Studiengänge Data Science bieten theoretische Grundlagen der Statistik sowie praktische Anwendungen in der Informatik und Ethik an, die auf Bachelor- und Masterniveau verfügbar sind. Die Kernaufgaben eines Data Scientists umfassen das Sammeln, Bereinigen und Verarbeiten von Daten, das Entwickeln von Modellen zur Datenanalyse sowie die Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse.

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