Omron lance un nouveau contrôleur Sysmac

News du Lundi 4 mars 2019

Omron a récemment lancé un nouveau contrôleur Sysmac qui intègre des fonctions d'Intelligence Artificielle qui inclue des bibliothèques de maintenance prédictive, pour réduire les temps d'arrêt des machines et prolonger leur durée de vie.

Omron Industrial Automation Europe propose une nouvelle solution pour le contrôle et la maintenance prédictive. Il s'agit du premier contrôleur d'automatisation de machines équipé d'une intelligence artificielle et d'une bibliothèque Sysmac. Cet équipement associe des fonctions de contrôle des équipements et des lignes de fabrication au traitement par IA en temps réel sur les sites de production.

Cette solution permet aux fabricants de réduire les dégâts matériels et les temps d'arrêt en détectant en amont les problèmes et en prenant des mesures immédiates pour les résoudre. Les clients peuvent profiter de cette technologie et de l'équipe d'analystes de données d'Omron pour faciliter la maintenance prédictive et éviter les arrêts inattendus.

Le processus de collecte des données brutes à partir de machines est entièrement automatisé grâce au nouveau contrôleur IA qui fonctionne à la périphérie dans la machine, garantissant ainsi une plus grande fidélité et cohérence des données. En outre, le contrôleur crée automatiquement des modèles de données à partir de l'analyse des corrélations et surveille l'état de la machine en fonction de ce modèle. Sans cette automatisation, les concepteurs de machines et les opérateurs devraient développer leurs propres capacités d'analyse et d'optimisation pour éviter les coûts d'une solution de Cloud. La fonctionnalité d'intelligence artificielle du contrôleur permet d'identifier les comportements anormaux de la machine sans qu'elle n'ait été explicitement programmée.

De nombreux facteurs et mesures peuvent indiquer un problème lorsqu'ils sont observés simultanément. L'automatisation du processus d'extraction de caractéristiques permet d'économiser un temps précieux et de nombreuses ressources. Il est essentiel de s'appuyer sur les résultats de l'apprentissage automatique pendant la production afin de réduire les coûts pour l'utilisateur final.


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