Weidmüller産業用用AutoML

データサイエンスのスキルなしで、マシンラーニングの機能を活用します。

Weidmüller産業用用AutoML

エンドツーエンドのマシンラーニングソリューションを迅速に作成して使用します。お客様はアプリケーションに関する知識のみあれば大丈夫です。

エンドツーエンドのマシンラーニングソリューションを迅速に作成して使用します。お客様はアプリケーションに関する知識のみあれば大丈夫です。

ワイドミュラー産業用AutoMLを使用すると、高度な分析機能を利用して、運用の最適化、製品品質の向上、新しいビジネスモデルの作成を行うことができます。マシンまたはプロセスの専門家は、データ科学のスキルを必要とせずに、機械学習モデルの構築、導入、運用を容易に行うことができます。AutoMLツールを使用すると、お客様のデータとドメインの知識を、ビジネスに価値をもたらすMLモデルに変換できます。既存の製造環境にモデルを導入し、リアルタイムで分析と洞察を行い、組織全体の生産労働者 や関係者の情報を把握できます。

無料のホワイトペーパー「Machine Learning automation for industrial applications」をダウンロードします。

ワイドミュラーデジタル会議の全記録を見る

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  • デルの製品エキスパートが提供する包括的な知識のメリット
  • 専門家による話し合い、実践的なウェビナー、今後の話し合いなど

Weidmüller Digatal Conference – 開催イベント

イベントを選択し、フォームのフィールドに入力することで、イベントに参加いただけます。フォームの下に、すべての開催イベントのリンクが表示されます。

ITの簡単な方法:データから価値へ

2021/04/21

ライブストリーミングプログラム全体のご紹介

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  • 製品エキスパートが提供する包括的な知識のメリット
  • イベント中に質問に対する直接のフィードバックを得る
  • 専門家による話し合い、実践的なウェビナー、今後の話し合いなど
  • 個々の会議プログラムを作成

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メリットの一覧

革新の促進

革新の促進

既存のマシンデータとドメインの知識を使用しながら、高度な分析を活用できます。追加のトレーニングは不要です。数分で独自の機械学習モデルを構築できます。

エンド・ツー・エンドのソリューション

エンド・ツー・エンドのソリューション

社内またはクラウドで作成、展開し、機械学習モデルを運用します。より多くの洞察を得て、マシンやプロセスからより多くのデータを収集するして、モデルを再トレーニングすることで、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

顧客との関係と新しいビジネスモデルの構築

顧客との関係と新しいビジネスモデルの構築

改善された製品とサービスに対する顧客満足度を高め、お客様が開発した機械学習技術に基づくニーズと動作をよりよく理解できるようにします。

データ科学のスキルを持たない機械学習のメリット

データ科学のスキルを持たない機械学習のメリット

データ科学のスキルを持たない機械学習のメリット

2分間のアニメーションで、ワイドミュラー工業用AutoMLソリューションの主な利点とその動作の説明を含む、簡潔な概要をご覧ください。

ワイドミュラーの産業用AutoMLの使用例

ボージ圧縮機

ボージ圧縮機

ボージ圧縮機

応用領域

  • 重要な圧縮機モジュールの摩耗挙動の予測

  • 圧縮空気の利用可能性の監視

メリット

  • 関連するセンサーデータの配信

  • 生産プロセスとテスト手順の最適化

Automated Machine Learning Toolで、データサイエンスのノウハウがなくても、短時間で独自の分析モデルを作成することができました。圧縮機の用途知識に基づいてツールが生んだ良い結果にとても驚いています。モデルの作成プロセスとモデルの選択は直感的で、簡単に実行できました。

自然科学博士 BOGE社Christian Heesing

GEA

GEA

GEA

応用領域

  • 乳業におけるセパレータの挙動の異常の自動検出

  • 範囲:500台の一体型マシン

メリット

  • 効率と生産性の向上

  • アプリケーション知識のアルゴリズムへの転送

  • 提供サービスの拡張と開発

マシンに精通し、ある程度はデータを解釈できるプロセスエンジニアが多いので、私たちはこのソリューションに魅力を感じました。ワイドミュラーの助けを借りることで、この知識をアルゴリズムに移すことができます。

GEA社、デジタルソリューションマネージャ、Matthias Heinrich氏

ワイドミュラーのAutoMLソフトウェアを使用して、異常を検出するための初期モデルを少しの労力で生成できました。これにより、実際のプロセスの異常の97 %がすでに特定されています。私たちは特に、そのソフトの使いやすさが好んでいます。モデル構築の通常および異常な時間範囲をマークする機能は、非常に適切に実装されています。

マルチバック・データ科学者、Martin Roth博士

ワイドミュラー ガルバニック

ワイドミュラー ガルバニック

ワイドミュラー ガルバニック

応用領域

  • ガルバニックプラントでのポンプの監視

  • センサーは、ポンプ(振動、電流、温度、流量など)からデータを収集します
  • 目標は、予期しないダウンタイムを回避し、プロセス品質を確保するために、軸受けの損傷などの異常なポンプ動作を検出することです。

メリット

  • ポンプの予測監視を容易かつ迅速にテスト

  • 速度:ModelBuilderを使用して1時間未満でモデルを生成
  • 直感的な使い方:モデル生成のプロセスを順を追って実行します。
  • ModelRuntimeを使用した柔軟な社内導入

製品モジュールと機能

ModelBuilderを使用して、独自の機械学習モデルを作成、検証、およびエクスポートします。

ModelBuilderを使用して、独自の機械学習モデルを作成、検証、およびエクスポートします。

これは、次のステップバイステップアプローチに基づいています。

  • コンピューターとプロセスデータをインポートして探索する
  • 自動的に生成された品質指標に基づいてデータを評価する(値の欠落など)
  • カスタムフィーチャを作成してデータを増強する
  • 通常の動作と異なる動作を定義するなど、データをコンテキスト化する
  • 異常検出や分類など、作成する機械学習モデルの種類を選択する
  • このツールはフィーチャエンジニアリング、必要な前処理、後処理操作など、モデル作成プロセスを自動化
  • モデルのパフォーマンスやモデルの説明に基づく妥当性などの基準に基づいて、作成されたモデルの最適なモデルを選択しま​す

ModelRuntimeを使用して、独自のマシン学習モデルを展開、構成、スコアリングします。

ModelRuntimeを使用して、独自のマシン学習モデルを展開、構成、スコアリングします。

  • モデルを社内またはクラウド内の必要な場所に展開します。
  • データソース(データベースなど)を設定して、マシンをModelRuntimeに接続します
  • 作成したモデルをインポートし、特定のマシンに割り当てます。複数のモデルを同じマシンで使用可能
  • 要件に従ってモデルの実行をスケジュールします
  • 組み込みGUIを使用した結果の視覚化
  • 提供されたインターフェイスを使用して、プログラムでModelRuntimeを使用および設定する
  • 既存のマシンまたは製造システムにモデル出力をインポートして、モデル結果をアクションに移す

ワイドミュラーの専門家による機械学習の説明

Learn more about Weidmüller Industrial AutoML from our experts

産業用AutoMLがデータ科学の複雑な世界を開く

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ワイドミュラーのデータサイエンティストDr. Daniel Kressによるワイドミュラーの産業用AutoMLの背景にあるデータサイエンスについて詳しくする

産業 AutoMLを使用すると、ドメインの専門家が機械学習モデルを作成し、最適化できます。

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機械学習が業界を変革する理由、産業 AutoMLがこのプロセスを加速させる仕組み、およびデルの責任ある製品マネージャDr. Carlos Paiz Gaticaによるメリットの詳細をご覧ください。

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