目前許多分析技術需要在數據科學和工業(yè)流程方面都具有深厚的專業(yè)知識，這使許多運行技術專業(yè)人員無法利用工廠車間的基礎分析。如果您可以利用機器學習的力量預測生產過程中的異?；蚬烙嫴僮髯兞浚謺绾文?？ 如果不需要數據科學家的幫助，又會如何呢？
我們的 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 模塊帶來顛覆性改變，將分析功能應用于控制器應用程序內部，以實工藝改進。此 ControlLogix? 控制器附加模塊可直接契合控制機架，簡化背板控制器數據以創(chuàng)建預測性模型。它可以連續(xù)監(jiān)控生產操作，根據其派生的理解檢測異常，使操作員和技術人員能夠輕松應用機器學習概念提前發(fā)現產品質量問題，并幫助保護過程完整性，而無需開發(fā)、驗證或維持內部開發(fā)的機器學習算法。
FactoryTalk Analytics LogixAI 的強大功能來自建模引擎，該引擎針對反常檢測和軟感應用例。反常檢測的預測方法使客戶能夠在偏離設定點前采取行動。軟測量預測方法使客戶能夠預測操作值，以代替人工閱讀或無法部署傳感器或儀器的情況。在上述兩種情況下，客戶可以受益于提高質量收益、提高資產利用率，并通過精益求精的學習獲得卓越的運營經驗。
在眾多制造業(yè)領域中，頁面用于切割操作，其鈍度可能與某些驅動參數相關。例如，驅動扭矩可以被認為是受控變量，并且可以與傳送帶速度等受控變量相關聯?？梢詷嫿Ｐ土私庥绊戲寗优ぞ剡^程的物理特性，從而可在預期葉片變鈍時檢測到異常。主動報警可用于計劃停機時間以更換葉片。
質量參數（如包裝產品的最終濕度）可能與更長的保質期和更高的客戶滿意度相關。為了測量成品的實際值，制造商被迫依靠執(zhí)行手動測量破壞可銷售產品。如今只需將 FactoryTalk Analytics LogixAI 附加模塊的機器學習智能嵌入至控制機架內，以分析噴涂機、干燥機和燃燒器等生產線資產的變量，從而虛擬預測測量結果。然后，可以通過在人機界面 (HMI) 或儀表板上配置報警來向工人通知問題。
在輪胎行業(yè)中，輪胎制造機是制造流程中的關鍵設備，需要在輪胎接合過程中嚴格遵守公差限制。一直以來，輪胎接合調整都采用手動方式執(zhí)行，以減少“超出公差”事件。使用 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 的 ML 功能，結合 FactoryTalk Edge Gateway 與 ControlLogix? 解決方案，可以通過創(chuàng)新的閉環(huán)學習方法以一致方式進行自動調整，以實現可能最佳的接合。這可以提高每臺機器每天的輪胎生產量，而無需額外的運營/人工費用，從而能提高利潤。
無論大小，亦或是兩者之間，通過豐富的資源幫助您最大程度實現成功。
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