Tag: meluncurkan

Yokogawa telah meluncurkan layanan AI kontrol otonom untuk digunakan dengan Edge Controllers.

– Membuatnya lebih baik. kontrol Untuk bertarung Kemajuan Produktifitas melawan menyimpan Energi –

Yokogawa Electric Corporation telah mengumumkan peluncuran layanan pembelajaran penguatan untuk pengontrol tepi. Layanan kontrol otonom untuk Pengontrol Mesin berbasis OpreX Realtime OS (e-RT3 Plus) menggunakan algoritme AI pembelajaran penguatan Faktorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP) dan mencakup perangkat lunak terpaket serta layanan konsultasi dan/atau program pelatihan opsional. Berdasarkan permintaan pelanggan, perangkat lunak ini diluncurkan ke seluruh dunia, dan program konsultasi dan pelatihan akan disediakan pertama kali di Jepang. Kemudian itu akan bekerja di pasar lain juga.

Layanan AI kontrol otonom untuk pengontrol tepi

Pada tumbuhan sebenarnya, fisik, Karena kerumitan kimia dan proses lainnya; Masih banyak area yang memerlukan campur tangan operator veteran, dan area ini seringkali sulit dikontrol dan berdampak langsung pada kualitas dan profitabilitas produk. Teknik kontrol tradisional termasuk kontrol PID.^*1 dan kontrol proses lanjutan (APC).^*2. Mencapai kontrol yang kompleks menggunakan kontrol PID atau APC terkadang membutuhkan banyak waktu dan tenaga dan mungkin memerlukan penyesuaian. Selain itu, Beberapa lokasi pengoperasian instalasi tidak cocok untuk kontrol PID atau APC dan memerlukan penilaian operator saat memasukkan input kontrol. Kontrol otomatis AI adalah teknologi baru untuk situasi seperti itu yang mencapai kontrol kompleks dan menghilangkan kebutuhan untuk mengandalkan operasi manual.

Fitur Produk dan Layanan

FKDPP adalah teknik kontrol baru yang berbeda dari kontrol PID dan APC. Pada bulan Maret 2022, unit bisnis elastomer Yokogawa dan JSR Corporation (sekarang dimiliki oleh ENEOS Materials) mengumumkan keberhasilan uji lapangan selama 35 hari di mana AI digunakan untuk mengotomatisasi pabrik di pabrik kimia yang tidak dapat dikendalikan. Pengoperasian katup kontrol secara manual diperlukan berdasarkan metode kontrol yang ada dan penilaian personel pabrik. Dunia pertama^*3Hal ini dicapai meskipun ada faktor-faktor seperti kondisi cuaca yang secara signifikan dapat mengganggu situasi pengendalian.

Dengan layanan baru yang diumumkan Yokogawa hari ini, pelanggan dapat membuat pola kontrol AI menggunakan algoritme FKDPP dan menyematkannya di pengontrol tepi. Layanan ini memiliki fitur dan keunggulan sebagai berikut.

<အင်္ဂါရပ်များ>

• Menyederhanakan proses pembuatan model AI, bahkan pakar non-AI pun dapat membuat model AI dengan kontrol otomatis dan menyematkannya di e-RT3 edge.
• Konfigurasi ulang pengontrol tepi dapat dilakukan dengan menerapkan AI kontrol otonom saat perangkat lain masih digunakan.
• Menyediakan siklus kontrol sesingkat 01 detik dan ideal untuk aplikasi kontrol alat berat yang memerlukan respons cepat.

<ကုသိုလ်များ>

1. terbuka. Pemerintahan sendiri kontrol Di mana. Untuk semua Manual kontrol dulu. Itu mungkin.

Dengan menggunakan AI kontrol otonom di area di luar kemampuan kontrol PID dan APC; Baik otonomi dan kontrol optimal tersedia. Itu kurang rentan terhadap gangguan eksternal dan memungkinkan kontrol yang stabil yang meningkatkan produktivitas.

2. tertindas. Lebih dari kecepatan

Meskipun ini bervariasi tergantung pada target peraturan, FKDPP menekan ekspresi berlebihan. Pengurangan kecepatan berlebih (suatu kondisi di mana nilai yang ditetapkan terlampaui); Misalnya, Diharapkan dapat memperpanjang umur tungku dan fasilitas pemanas lainnya dengan mengurangi panas berlebih yang tidak perlu.

3. Secara signifikan mengurangi. Memecahkan. waktu

FKDPP secara signifikan mengurangi waktu penyelesaian dibandingkan dengan kontrol PID, menghemat energi, dan meningkatkan produktivitas.

4. kemampuan Untuk bertarung untuk berhasil Itu itu benar keseimbangan Di antara Itu tidak konsisten. persyaratan

Itu tergantung pada target kontrol, tetapi FKDPP dapat menyelesaikan persyaratan yang bertentangan, misalnya, Mencapai keseimbangan yang tepat antara kebutuhan untuk mengurangi konsumsi energi dengan tetap menjaga kualitas produk.

Setelah demonstrasi seperti di bawah ini, Yokogawa kini telah meluncurkan layanan AI kontrol otonom baru ini untuk digunakan dalam pengontrol tepi di berbagai industri tanpa memerlukan perubahan besar di banyak pabrik.

Oven

Dibandingkan dengan kontrol PID yang disetel otomatis. Solusi ini telah terbukti mencegah overshooting dan mempersingkat waktu penyelesaian sekitar 65% – kontrol PID yang disetel otomatis membutuhkan waktu sekitar 30 menit untuk menyelesaikannya, dan kontrol AI otomatis membutuhkan waktu sekitar 10 menit. Menyelesaikan.

Perbandingan kontrol PID otomatis dan kontrol AI otonom

pengontrol tepi e-RT3

Untuk menggunakan sistem ini, pengontrol tepi (dijual terpisah); akses ke layanan pembelajaran AI otonom; Menerapkan model kontrol AI pada pengontrol tepi memerlukan paket perangkat lunak dan lisensi untuk menjalankan model kontrol AI. program pelatihan tergantung pada aplikasinya; layanan konsultasi terkait; Layanan teknik dan lainnya tersedia untuk membantu pelanggan memulai.

Profesor Takamitsu Matsubara dari Nara Institute of Science and Technology, yang ikut mengembangkan algoritma FKDPP dengan Yokogawa, mengatakan, “Adil untuk mengatakan bahwa Yokogawa mampu mengkomersialkan pembelajaran penguatan karena FKDPP mengurangi jumlah masalah dan menyebabkan masalah. Pembelajaran Eksperimen menjadi lebih layak. Yokogawa mendemonstrasikan nilai dan kepraktisan FKDPP. Contoh lain dari komersialisasi pembelajaran penguatan adalah dalam produk sistem kontrol untuk industri manufaktur. “Tidak. Kami berharap FKDPP akan menciptakan nilai baru bagi industri.”

Kenji Hasegawa, wakil presiden Yokogawa dan kepala Kantor Pusat Produk Yokogawa, berkata, “Meskipun kontrol adalah bagian penting dari kualitas produk dan pendapatan pelanggan, pengetahuan operator veteran sangat penting. Kami percaya bahwa AI kontrol otonom (FKDPP) adalah inovasi yang mengganggu yang akan menjawab kekhawatiran pelanggan yang memiliki masalah dengan teknologi kontrol tradisional. Itu akan dilakukan dengan banyak cara baru. Di masa depan, kami juga akan membuka bidang baru keberhasilan kontrol adaptif berdasarkan strategi manajemen. , kami akan memimpin IA2IA dalam transisi dari otomasi industri ke otonomi industri sambil meminimalkan dampak lingkungan.”

*1 Kontrol Proporsional-Integral-Turunan, Pertama kali diusulkan oleh Nicolas Minorsky pada tahun 1922; adalah tingkat operasi; suhu tingkat Teknologi kontrol infrastruktur untuk otomasi industri dan pabrik yang digunakan untuk mengontrol hal-hal seperti tekanan dan bahan. Ini didasarkan pada penyimpangan antara nilai saat ini dan nilai yang ditetapkan, P, Berdasarkan perhitungan I dan D, kontrol dilakukan mengarah pada nilai target. Volume operasi adalah P (proporsi) sesuai dengan penyimpangan antara nilai saat ini dan nilai yang ditetapkan. Jumlah hasil perhitungan dari fungsi I (integral) dan D (diferensial) dikontrol menuju “nilai target”. Dalam beberapa kasus, Mungkin perlu waktu untuk menyelesaikan nilai sehingga tidak melampaui atau melampaui batas.

*2 Kontrol Proses Lanjutan memprediksi respons proses dan produktivitas; Pemodelan matematis digunakan untuk memberikan setpoint ke loop kontrol PID waktu nyata untuk meningkatkan kualitas dan kemampuan kontrol. untuk meningkatkan produksi; Kontrol yang mudah digunakan untuk mengurangi waktu kerja dan menghemat energi. APC menghasilkan penyimpangan data yang lebih kecil, memungkinkan pendekatan yang lebih dekat ke batas operasi (yaitu, kinerja optimal); Namun, itu tidak mahir menanggapi reaksi kimia non-linier dan perubahan mekanistik.

*3 Dalam Kejadian, Yokogawa dan JSR menggunakan AI untuk secara otomatis mengontrol pabrik kimia selama 35 hari berturut-turut – kualitas, menghasilkan Implementasi teknologi kontrol generasi mendatang yang mempertimbangkan penghematan energi dan gangguan mendadak:

Target pasar

• Sumber Daya dan Energi (Minyak Bumi, Bahan Kimia, Gas Alam, Tenaga Listrik, Energi Terbarukan,)
• Material (tekstil, pulp dan kertas, cat, dll.)
• Elektronik (peralatan manufaktur semikonduktor,)
• Pangan dan Pertanian
• Obat
• Air dan air limbah

Kegunaan:

suhu tekanan kadar air Mengontrol aliran dll. Continue reading “Yokogawa telah meluncurkan layanan AI kontrol otonom untuk digunakan dengan Edge Controllers – warungku.

– Warungku Terkini”