Weidmüller

Machine Learning einfach anwenden ohne Expertenwissen im Bereich Data Science

Themenfeld: Machine Learning durch Industrial Automation

Maschinen und Anlagen erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig die Unternehmen sein, denen es gelingt Mehrwert aus diesen Daten zu generieren. Damit gehört der Einsatz künstlicher Intelligenz in industriellen Produktionsanlagen heute zu einer der zentralen Herausforderungen. Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) finden in vielen Bereichen ihre Anwendung, ob von der Anomalieerkennung, der Klassifizierung und Vorhersage von Verschleiß oder Schäden bis hin zur Qualitätskontrolle. So können Maschinenbauer zukünftig neue datengetriebene Services anbieten und somit neue Geschäftsmodelle etablieren.

Mit dem Automated-Machine-Learning-Tool (AutoML) gibt Weidmüller dem Nutzer eine entsprechende Software an die Hand. Damit gelingt der Einstig auch ohne den Einsatz von Data Scientisten, denn mit dem AutoML-Tool werden die Domänenexperten befähigt auf Basis ihres Applikationswissens eigenständig Machine-Learning (ML) Modelle zu erzeugen.

So können Sie ihr tiefes Fachwissen über ihre Maschinen- und Anlagenprozesse mit einbringen. Dabei führt die AutoML-Software den Nutzer durch den Prozess der Modellentwicklung, weshalb Weidmüller hier auch von „Guided Analytics“ spricht. Dabei fokussiert sich der Experte auf sein Wissen zum Maschinen- und Prozessverhalten und verknüpft dieses mit den im Hintergrund ablaufenden ML-Prozessen.

Das bedeutet, dass die Software bei der Übersetzung und Archivierung des vorhandenen und wertvollen Applikationswissens in eine verlässliche Machine Learning-Anwendung hilft, indem das vorhandene Wissen geschickt abgefragt und mit dem im Hintergrund arbeitenden ML-Verfahren kombiniert wird. Am Ende des Modellbildungsprozesses wählt der Experte das für seine Applikation am besten geeignetsten Modell aus.

 

Automated Machine Learning - Was steckt dahinter?

Mit dem Automated Machine Learning-Tool können ML-Modelle vollkommen eigenständig erstellt werden. Es ermöglicht Anwender, auf Basis ihrer eigenen Daten und Applikationskenntnisse das Fehlverhalten der Maschinen zu erkennen. Unsere plattformunabhängige Software unterstützt den Anwender dabei mit einer automatisierten Modellerzeugung sowie einer einfachen und intuitiven Nutzerführung.

www.weidmueller.com


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Herr Dr.-Ing. Rolf Sohrmann
Business Development Manager Industrial Analytics & IoT
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