Technologia wkracza do każdego rodzaju branży. W przemyśle coraz częściej możemy spotkać różnego rodzaju technologie, które oferują możliwość gromadzenia, przetwarzania oraz analizy danych cyfrowych z różnego rodzaju jednostek, urządzeń przemysłowych. Innowacja technologiczna jest więc niezbędna do gromadzenia dużej ilości informacji. Dane są coraz bardziej obszerne i wymagają technologii do ich przechowywania na najwyższym poziomie. Dlatego też w branży przesyłowej i nie tylko możemy spotkać się z takimi innowacyjnościami jak Internet rzeczy (The Internet of Things – IoT) czy też Big Data, chmura danych itp. W poniższym artykule zostanie udzielona odpowiedź na pytanie co to jest platforma RSIMS?
Technologia w przemyśle
Dzisiaj w przemyśle nawet tym niewielkim istnieją już systemy oraz urządzenia, które posiadają w pełni zintegrowane usługi gromadzenia danych z różnych modułów, sterowników przemysłowych. Przede wszystkim te urządzenia posiadają specjalnie stworzone sieci do komunikowania się między sobą w celu uzyskania danych, a także przesyłania informacji do poszczególnych jednostek. Procesy te uwzględniają również mierzenie danych cyfrowych, analogowych z różnych czujników. Dane tak pozyskiwane mogą być gromadzone na odpowiednich serwerach, chmurze danych. Zaletą tego rozwiązania jest to, że ilości gromadzonych danych mogą być bardzo duże, ponieważ serwer to pomieści i skataloguje. Odpowiednie analizowanie informacji cyfrowych pozwala zaadoptować efektywne działania pozwalające utrzymać poszczególne maszyny w dobrym stanie technicznym, a także umożliwić sprawne przetwarzanie informacji, analizowanie danych, wyciąganie wniosków, wprowadzanie innowacji, niwelowanie błędów, a także usprawnianie procesów przemysłowych oraz jakościowych. Pozwala to zminimalizować koszty eksploatacji oraz zwiększyć zyski z danej produkcji.
Predykcyjne podejście
Predykcyjne rozwiązanie — Predictive Maintenance (PdM) to nowoczesne technologicznie przedsięwzięcie pozwalające zapewnić optymalne warunki techniczne maszyn w danym zakładzie produkcyjnym. System ten opiera się w główniej mierze na technikach analityki predykcyjnej zawierającej narzędzia umożliwiające modelowanie statyczne, itd. Skupia się również na analizie bieżących danych, a także tych historycznych. Taki zabieg pozwala w przyszłości dokonać przyszłych prognoz nieznanych zdarzeń. Utrzymanie ruchu z użyciem analityki predykcyjnej bazuje w głównej mierze na analizie historycznych informacji serwisowo-eksploatacyjnych, w których skład wchodzą dane dotyczące awarii, napraw, parametrów maszyn itp. Korzystając z tego rodzaju informacji, jesteśmy w stanie wyszukać konkretne zależności odpowiadające za przyczynę danej awarii. W przyszłości, korzystając z systemu predykcyjnego, możemy przewidzieć awarie i im zapobiec już na wcześniejszym etapie. Opisane tu rozwiązanie to model predykcyjny.
Co to jest RSIMS?
Co to jest platforma RSIMS? RSIMS to system, który bazuje na sztucznej inteligencji, czyli głębokim uczeniu maszynowym zwanym także z angielskiego Deep Learning. Rozwiązanie to gwarantuje bardzo duże możliwości obliczeniowe, predykcyjne dla problemów dotyczącej głębokiej architektury. Rozwiązanie to jest stosowane w przemyśle do utrzymania ruchu na liniach produkcyjnych. RSIMS został stworzony w taki sposób, by dana osoba posiadająca tylko podstawową wiedzę dotyczącą analizy danych, mogła wykonywać kompleksową analitykę danych. RSIMS posiada szereg inteligentnych metod uczenia umożliwiających stworzenie optymalnych procesów, parametrów uczenia algorytmów oraz rekalibracji modeli analitycznych. Tego typu zastosowanie daje możliwość zminimalizowania nakładów finansowych dotyczących utrzymania ruchu.
Podsumowanie
Odpowiadając na pytanie co to jest platforma RSIMS, mamy przede wszystkim pogląd na całokształt procesów analizy danych pochodzących z urządzeń pracujących w przemyśle na liniach produkcyjnych i nie tylko. Dane pochodzące z różnego rodzaju czujników, sterowników, modułów, robotów itp. są gromadzone, przetwarzane, analizowane oraz przysłane z użyciem najnowszych technologii takich jak inteligentne głębokie uczenie maszynowe czy też Big Data.
