Weidmüller Industrial AutoML

Benefíciate del potencial del Machine Learning sin necesidad de tener conocimientos como data scientist.

Weidmüller Industrial AutoML

Crea y utiliza soluciones integrales de Machine Learning más rápido. ¡Sólo es necesario tener conocimientos de la aplicación!

Crea y utiliza soluciones integrales de Machine Learning más rápido. ¡Sólo es necesario tener conocimientos de la aplicación!

Con Weidmüller Industrial AutoML, puedes optimizar operaciones, aumentar la calidad del producto y crear nuevos modelos de negocio aprovechando unos análisis avanzados. Como experto en máquinas o procesos, puedes construir, implementar y, manejar fácilmente modelos de machine learning sin necesidad de tener conocimientos especializados como data scientist. La herramienta AutoML te permite transferir tus datos y conocimientos de la aplicación a modelos de ML que generan valor para tu negocio. Los modelos se pueden implementar en los entornos de fabricación existentes para disponer de análisis y conocimientos en tiempo real disponibles para los trabajadores y accionistas de tu empresa. .

Descarga aquí de forma gratuita el documento técnico "Automated Machine Learning para aplicaciones industriales"

Resumen de las ventajas

Aceleramos hacia la innovación

Aceleramos hacia la innovación

Benefíciate de los análisis avanzados mientras utilizas los datos de tu máquina y conocimientos de la aplicación. No se requiere conocimientos previos. Diseña tus propios modelos de machine learning en cuestión de minutos.

Solución end-to-end

Solución end-to-end

Crea, implementa (in situ o en la nube) y maneja modelos de machine learning Puedes mejorar el rendimiento de los modelos de forma continua y sencilla reconfigurando los modelos a medida que obtienes más información y recopilas más datos sobre máquinas y procesos.

Establece relaciones con los clientes y nuevos modelos de negocio

Establece relaciones con los clientes y nuevos modelos de negocio

Aumenta la satisfacción del cliente con productos y servicios mejorados, y logra una mejor comprensión de las necesidades y el comportamiento de tu cliente gracias a la tecnología de machine learning desarrollada por ti mismo.

Benefíciate del potencial del machine learning sin necesidad de tener conocimientos como data scientist

Benefíciate del potencial del machine learning sin necesidad de tener conocimientos como data scientist

Benefíciate del potencial del machine learning sin necesidad de tener conocimientos como data scientist

Mira nuestro vídeo de 2 minutos para ver un resumen de la solución Weidmüller Industrial AutoML, sus beneficios y una explicación sobre cómo funciona.

Módulos de producto y características

Crea, valida y exporta, tus propios modelos de machine learning con ModelBuilder

Crea, valida y exporta, tus propios modelos de machine learning con ModelBuilder

Esto se basa en el siguiente enfoque paso a paso:

  • Importa y explora tu máquina y tus datos sobre procesos
  • Evalúa los datos basándote en indicadores de calidad generados automáticamente (por ejemplo, valores que faltan)
  • Enriquece los datos creando características personalizadas
  • Contextualiza tus datos, por ejemplo, definiendo cuál es el comportamiento normal y cuál no
  • Elige el tipo de modelo de amachine learning a crear, por ejemplo, detección o clasificación de anomalías
  • A continuación, la herramienta automatiza el proceso de creación de modelos, incluida la ingeniería de funciones, el preprocesamiento necesario y las operaciones de postprocesamiento
  • Selecciona el modelo más apropiado entre los modelos creados, según criterios como prestaciones y plausibilidad del modelo

Implementa, configura y califica tus propios modelos de machine learning con ModelRuntime

Implementa, configura y califica tus propios modelos de machine learning con ModelRuntime

  • Implementa los modelos donde los necesites: in situ o en la nube
  • Conecta tu máquina a ModelRuntime mediante la configuración de fuentes de datos, como, por ejemplo, una base de datos
  • Importa los modelos creados y asígnalos a una máquina específica. Se pueden utilizar varios modelos para la misma máquina
  • Programa la ejecución del modelo según tus necesidades
  • Visualiza los resultados gracias a la interfaz gráfica de usuario integrada
  • Usa y configura ModelRuntime mediante programando las interfaces proporcionadas
  • Implementa los resultados de los modelos mediante la importación de salidas de modelos en la máquina o los sistemas de fabricación existentes

Obtén más información sobre Weidmüller Industrial AutoML de mano de nuestros expertos

Industrial AutoML permite a los expertos de dominio crear y optimizar modelos de machine learning

Industrial AutoML permite a los expertos de dominio crear y optimizar modelos de machine learning

Industrial AutoML permite a los expertos de dominio crear y optimizar modelos de machine learning

Más información sobre por qué el machine learning está transformando la industria, cómo la Industrial AutoML está acelerando este proceso y cómo puedes beneficiarte de él hablando con nuestro director de productos, Dr. Carlos Paiz Gatica.

Industrial AutoML te abre el complejo mundo de la ciencia de los datos

Industrial AutoML te abre el complejo mundo de la ciencia de los datos

Industrial AutoML te abre el complejo mundo de la ciencia de los datos

Obtén más información sobre la experiencia de Weidmüller en la ciencia de los datos Industrial AutoML, de mano de nuestro data scientist Dr. Daniel Kress

Obtén más información sobre el uso de Weidmüller Industrial AutoML

Boge Compressors

Boge Compressors

Boge Compressors

ÁREA DE APLICACIÓN

  • Predicción del comportamiento de desgaste de los módulos de compresores críticos

  • Supervisión de la disponibilidad del aire comprimido

VENTAJAS

  • Suministro de los datos relevantes de los sensores

  • Procesos de producción y procedimientos de ensayo optimizados

La herramienta de Automated Machine Learning me ayudó a crear mis propios modelos de análisis en poco tiempo sin tener conocimientos como data scientist. Me sorprendieron positivamente los buenos resultados que la herramienta consiguió a partir de mis conocimientos de aplicación sobre el compresor. El proceso de creación y selección de modelos fue intuitivo y fácil de seguir para mí.

Dr. rer. nat. Christian Heesing, BOGE

GEA

GEA

GEA

ÁREA DE APLICACIÓN

  • Detección automática de anomalías en el comportamiento de los separadores en la industria láctea

  • Ámbito: 500 máquinas integradas

VENTAJAS

  • Aumento del grado de efectividad y la productividad

  • Transferencia de los conocimientos de la aplicación a un algoritmo

  • Ampliación y desarrollo de los servicios ofrecidos

Nos fascinó la solución, ya que tenemos muchos ingenieros de procesos muy familiarizados con las máquinas y que en cierta medida son capaces de interpretar los datos. Con la ayuda de Weidmüller, ahora podemos transferir este conocimiento a un algoritmo

Matthias Heinrich, gerente de soluciones digitales en GEA

Con la ayuda del software AutoML de Weidmüller, pudimos generar un modelo inicial para detectar anomalías con poco esfuerzo. De esta manera ya se ha identificado el 97 por ciento de las anomalías durante el proceso real. Nos gusta especialmente lo fácil que es utilizar el software. La capacidad de marcar intervalos de tiempo normales y anómalos para la construcción de modelos está muy bien implementada.

Dr. Martin Roth, Data Scientist, MULTIVAC

El constructor de modelos AutoML permite crear y validar fácil y rápidamente métodos de detección de anomalías basados en datos históricos de las corrientes del motor de un proceso de fresado. El funcionamiento es intuitivo y ayuda eficazmente tanto a los principiantes como a los usuarios experimentados en ciencia de datos.

Andre Schmidt, Automatización / Desarrollo de Software, G.Kraft Maschinenbau GmbH

Weidmüller Galvanic

Weidmüller Galvanic

Weidmüller Galvanic

ÁREA DE APLICACIÓN

  • Monitorización de bombas en una planta galvánica

  • Los sensores recopilan datos de bombas, como, por ejemplo, vibraciones, corriente eléctrica, temperatura o caudal
  • El objetivo es detectar un comportamiento inusual de la bomba, por ejemplo, un daño en el cojinete para evitar tiempos de inactividad no planificados y garantizar la calidad de los procesos

VENTAJAS

  • Prueba rápida y sencilla de la monitorización predictiva de las bombas

  • Velocidad: se genera un modelo en menos de 1 hora con ModelBuilder
  • Aplicación intuitiva: se realiza paso a paso a través del proceso de generación de modelos
  • Implementación flexible in situ con ModelRuntime

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