Solutions individuelles pour l'IA, l'apprentissage automatique et la surveillance des données

WAGO Analytics

Lorsqu'il s'agit d'optimiser une installation, les défis consistent à améliorer la compréhension du processus, à le quantifier et à transférer les résultats dans le processus. WAGO Analytics assiste les utilisateurs depuis l'acquisition des données jusqu'à leur analyse et crée des visualisations intuitives des dépendances dans les installations. Les corrélations découvertes sont intégrées dans les processus et permettent ainsi l'exploitation de potentiels d'optimisation grâce à l'IA et au machine learning.

Dans le cadre d'un projet commun, WAGO développe, en étroite collaboration avec le client, une solution individuelle pour l'utilisation rentable des données pour l'application respective.

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Intégration facile de l'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive

Six étapes de l'acquisition des données
jusqu'à une utilisation rentable

Étape 1 : Collecte de données brutes à partir des différentes sources de données

Étape 2 : Préparation des données

Étape 3 : Acquisition continue de données

Étape 4 : Analyse exploratoire des données et sélection de la forme appropriée de présentation

Étape 5 : Intégration dans le processus d'exploitation

Étape 6 : Utiliser les relations et le potentiel d'optimisation

WAGO vous mène à une utilisation rentable
de vos données

Nous vous aiderons à trouver votre solution Analytics personnalisée.

1. Collecte de données brutes à partir des différentes sources de données

Dans la première étape, les sources de données pertinentes sont identifiées en échangeant avec l'expert de domaine concerné. Les différentes interfaces sont lues indépendamment du protocole respectif. Les valeurs sont prises directement par le contrôleur et d'autres capteurs sont installés si nécessaire. La solution Analytics est intégrée dans le contrôle existant. Par conséquent, l'acquisition des données se fait en consultation avec l'ingénieur responsable de l'automatisation.

2. Préparation des données

Dans la deuxième étape, une synchronisation temporelle des données a lieu. Les informations pertinentes sont extraites et décodées dans un format uniforme. Les données non pertinentes sont filtrées et supprimées. En outre, les chiffres clés pertinents sont calculés en permanence. Cette étape est particulièrement importante, car une base de données propre est le fondement de la réussite d'un projet Analytics.

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3. Acquisition continue de données

Dans la troisième étape, un enregistreur de données individuel est mis en service. Les données sont enregistrées et utilisées pour des analyses plus approfondies. L'acquisition continue de données génère une variété significative de données. Cela peut être mis en œuvre sous la forme de plans de test avec l'expert du domaine. Selon le cas d'utilisation, il peut également être suffisant de laisser l'acquisition de données fonctionner pendant une période plus longue.

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4. Analyse exploratoire des données et sélection de la forme appropriée de présentation

La quatrième étape est l'analyse exploratoire des données et la sélection de formes de présentation appropriées. Dans les analyses hors ligne, les dépendances et les relations sont extraites, interprétées et visualisées. Des événements rares sont découverts. Dans l'échange étroit entre le Data-Scientist et l'expert du domaine, les premiers potentiels d'optimisation deviennent visibles. Cependant, une partie de l'analyse exploratoire des données consiste également à évaluer des algorithmes d'apprentissage automatique et d'IA pour différents cas d'utilisation dans des analyses hors ligne. Si l'application souhaitée ne peut être mappée à partir de la base de données existante, soit de nouveaux capteurs sont installés, soit les plans de test sont adaptés.

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5. Intégration dans le processus d'exploitation

Dans la cinquième étape, les algorithmes et visualisations d’IA et d’apprentissage automatique optimisés pour le système sont intégrés dans le processus d’exploitation. L'intégration dans le contrôleur se fait là encore en concertation avec l'ingénieur en automatisation.

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6. Utiliser les relations et le potentiel d'optimisation

Dans la sixième étape, le client utilise les corrélations et les potentiels d'optimisation et profite des avantages d'une solution Analytics individuelle. Si nécessaire, la solution Analytics peut être étendue lors d'une nouvelle itération pour le prochain cas d'utilisation.

Starter-Kits : l'accès facile

Starter-Kit Base pour WAGO Analytics

Les Starter-Kits pour WAGO Analytics offrent le matériel et la licence de contrôleur appropriés pour commencer l'analyse des données de processus. Le Starter-Kit Base pour WAGO Analytics offre la possibilité de découvrir la gamme de fonctions de WAGO Library Analytics via un bundle approprié.

Analytics Starter-Kit IP67

Avec un bundle adapté, le Starter-Kit IP67 avec IO-Link pour WAGO Analytics offre la possibilité d'équiper des systèmes comme par ex. des moteurs, des pompes, des installations de convoyage ou des ventilateurs avec des capteurs appropriés et de s'assurer de l'étendue des fonctions de WAGO Library Analytics. Le Starter-Kit est équipé de tous les composants pour commencer l'analyse des valeurs de vibration et de température du capteur livré ainsi que d'autres données de processus. Par exemple, le module de sortie numérique peut être utilisé pour réagir aux anomalies détectées via des signaux ou des actions de commutation.

Nouveautés

Connexion de WAGO Analytics directement depuis le programme PLC

La nouvelle solution logicielle pour les contrôleurs WAGO offre la possibilité d'analyser, d'évaluer et d'optimiser les processus sans avoir à quitter l'environnement de programmation PLC familier. L'utilisateur peut utiliser WAGO Application Analytics sans entrer directement dans le monde informatique et Linux^® : de nombreux modules fonctionnels prennent en charge l'acquisition, l'analyse et de données. Les fonctions d'analyse, d'évaluation et d'optimisation sont exécutées en arrière-plan sur les puissants appareils WAGO Edge. Un package d'installation prêt à l'emploi est disponible pour ces appareils. Toutes les données restent dans le réseau local. Cela signifie qu'aucune connexion Internet à d'autres systèmes n'est requise. Des sources de données supplémentaires peuvent être facilement connectées, par exemple via Node-Red.

Intégration facile de l'IA et de l'apprentissage automatique
Surveillance efficace des données de processus
Modèles d'IA préfabriqués pour une application directe

Vers l'application

Analytics globale pour l'industrie

de l'acquisition des données à leur analyse

FAQ – Analytics

Questions générales

Comment Analytics peut-il bénéficier à mon entreprise ?

Une solution d'analyse peut-elle être intégrée dans une usine existante ?

De combien de données ou d'ensembles de données ai-je besoin au début d'un projet Analytics ?

Ai-je besoin d'un cloud ?

Comment surveiller mon application Analytics en fonctionnement ?

Quelles méthodes sont utilisées par WAGO Analytics ?

Comment sélectionner un projet pilote ?

Références

Un aperçu du futur

Grâce à un système d'analyse prédictive développé en interne, WAGO a considérablement réduit l'effort de maintenance dans sa production de boîtiers. Le système fournit également des services précieux dans la détection précoce des erreurs et l'optimisation des processus. WAGO met également ses solutions d'analyse à la disposition d'autres entreprises.

« Tout se déroule de manière automatisée »

Garder un œil sur des quantités croissantes de données pour le client est un défi. Avec WAGO Analytics, la société Herding, un fournisseur de systèmes de filtrage pour le secteur industriel, a pour mission de collecter, d'évaluer et de surveiller les données de ses installations de filtrage partout