機械学習モデル向けのエンドツーエンドのソリューションの作成と使用を高速化

Weidmüller Industrial AutoML を使用すると、高度な分析機能を利用して、運用プロセスの最適化、製品品質の向上、新しいビジネスモデルの作成を行うことができます。マシンまたはプロセスの専門家は、データ科学の知識を必要とせずに、機械学習モデルの構築、デプロイ、運用を容易に行うことができます。AutoML ツールを使用すると、お客様のデータと分野に対する知識を、ビジネスに価値をもたらす ML モデルに変換できます。モデルは既存の製造環境に導入でき、お客様の運用全体に関わる生産労働者や関係者がリアルタイムで分析と洞察を利用できるようになります。​

私たちと共に、技術の可能性を最大限に引き出しましょう。当社の専門知識を活用して、正確なデータの選択から加工環境への最終的な統合まで、お客様をサポートします。ワイドミュラーのデータベース化された AutoML ソリューションの詳細を確認し、プロセスの最適化を通じて長期的なビジネスの成功に結び付けてください。

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AutoML の利点

現在のデータドリブンの世界において、データを利用するための知識や力を誰もが持っているわけではありません。AutoML はこのギャップを埋めます。MLアルゴリズムとモデルを使用して、誰もが既存のデータから価値ある洞察を得られるようにします。ワイドミュラーでは、次のような有望なメリットを多数提供しています。

革新の促進

革新の促進

既存のマシンデータとドメインの知識を使用しながら、高度な分析を活用できます。追加のトレーニングは不要です。1 時間以内に独自の機械学習モデルを構築することができます。

エンドツーエンドのソリューション

エンドツーエンドのソリューション

機械学習モデルを作成し、「オンプレミス」またはクラウドで運用および最適化します。より多くの洞察を得て、マシンやプロセスからより多くのデータを収集するして、モデルを再トレーニングすることで、簡単にモデルのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

顧客との関係と新しいビジネスモデルの構築

顧客との関係と新しいビジネスモデルの構築

製品とサービスの向上によって顧客満足度を高め、お客様のニーズをより深く理解できるようにします。AutoML が提供するデータ駆動型の洞察を活用した個別の製品提供を作成することができます。

AutoMLから利益を得るのにデータサイエンスの知識は必要ありません

AutoMLから利益を得るのにデータサイエンスの知識は必要ありません

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2 分間のアニメーションで、Weidmüller Industrial AutoML ソリューションの主な利点とその動作の説明を含む、簡潔な概要をご覧ください。自動機械学習の直感的なユーザーインターフェイスとシームレスな統合を是非ご自身の目で確認してください。AutoML が異常検出から予知保全に至るまでをデータ駆動型へと進める旅に革命を起こす方法をご覧ください。

ソフトウェア製品モジュールと特長

当社の AutoML ソリューションのスマート製品モジュールの可能性をご確認いただき、最大限にご活用ください。ModelBuilder の使いやすいユーザーインターフェースを使用すれば、データサイエンスの知識がなくてもカスタマイズされたモデルを作成、検証、エクスポートすることができます。ModelRuntime モジュールは、オンプレミスとクラウドの両方で、AutoML モデルのシームレスな操作、構成、分析をサポートします。異常検知や予知保全を通じて、データベースサービスと生産性を向上する高度な機能からメリットを受けることができます。

edgeML - オートメーションのための機械学習ツール Product Innovation

ハードウェアやオペレーティングシステムから独立してMLモデルを展開

edgeMLを使用すると、ハードウェアに関係なく、MLモデルを特に簡単かつ柔軟な方法で自動化に組み込むことができます。そしてこれはハードウェアから完全に独立しています。このツールは、機械学習を使用して、システムやプロセスを機械で直接、継続的かつ効率的にモニタリングします。ユーザーは、ドラッグアンドドロップ機能を備えたWebインターフェースを介して、MLモデルをインポートおよび管理します。システムへのインターフェースは、REST APIとプロコン接続で構成されています。Dockerベースのソリューションはハードウェアに依存しないため、ONNXベースのMLモデルを簡単かつ柔軟に自動化に統合することができます。

edgeML - オートメーションのための機械学習ツール
  • コントローラへのシンプルな統合
  • MLモデルの直感的な操作
  • ONNXフォーマットのMLモデルに対応

ModelBuilder を使用して、独自の AutoML モデルを作成、検証、およびエクスポートします

ModelBuilder は、次のステップバイステップのアプローチに基づいています:

  • コンピューターとプロセスデータをインポートして検査します。
  • 自動的に生成された品質指標に基づいてデータを評価する(値の欠落など)。
  • カスタムフィーチャを作成してデータを増強する。
  • 通常の動作と通常でない動作を定義するなど、データをコンテキスト化する。
  • 作成する AutoML モデルの種類(異常検出や分類など)を選択する。
  • このツールはフィーチャエンジニアリング、必要な前処理、後処理操作など、モデル作成プロセスを自動化します。
  • モデルのパフォーマンスやモデルの説明に基づく妥当性などの基準に基づいて、作成されたモデルの最適なモデルを選択します。

ModelRuntime:機械学習モデルの運用、設定、分析

ModelRuntime は次のように使用することができます:

  • AutoML モデルをオンプレミスまたはクラウド内の必要な場所に展開します。
  • データソース(データベースなど)を設定して、マシンを ModelRuntime に接続します。
  • 作成したモデルをインポートし、特定のマシンに割り当てます。複数のモデルを同じマシンで使用可能
  • 要件に従ってモデルの実行をスケジュールします。
  • 組み込みGUIを使用した結果の視覚化
  • 提供されたインターフェイスを適用して、プログラムで ModelRuntime を使用および設定します。
  • AutoML モデルの結果を既存の機械や製造システムに取り込んで AutoML モデルの結果を実際に適用します。

Weidmüller Industrial AutoML:弊社のエキスパートから詳細をご覧ください

AutoML の魅力を深く掘り下げ、当社の専門家から貴重な情報を受け取りましょう。各分野の専門家がモデルを作成および最適化し、データサイエンスの複雑な分野の基礎とそれに伴う可能性を理解する上で、自動機械学習がどのように役立つかをご覧ください。

産業用 AutoML がデータ科学の複雑な世界を切り開きます

産業用 AutoML がデータ科学の複雑な世界を切り開きます

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ワイドミュラーのデータサイエンティスト Dr. Daniel Kress によるワイドミュラーの産業用 AutoML ツールの背景にあるデータサイエンスについて詳しくする。

産業用 AutoML を使用すると、各分野の専門家らが機械学習モデルを作成し、最適化することができます。

産業用 AutoML を使用すると、各分野の専門家らが機械学習モデルを作成し、最適化することができます。

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当社の担当製品マネージャ Dr Carlos Paiz Gatica が、機械学習が業界を変革する理由、産業 AutoML がこのプロセスを加速させる仕組み、およびお客様にどのようなメリットがあるかについて説明します。

使用例

すでにこのソリューションを使用して成功を収めている大手企業の詳細を調べることで、ワイドミュラーの産業用 AutoML の幅広い潜在的な用途を見つけることができます。AutoML は、摩耗挙動の予測から監視、データ収集、異常の自動検出まで、さまざまな企業のプロセスの最適化と品質向上を支援してきました。

AutoML – Boge Kompressoren

AutoML – Boge Kompressoren

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アプリケーション範囲

  • 重要な圧縮機モジュールの摩耗挙動の予測

  • 圧縮空気の可用性のモニタリング

メリット

  • 関連するセンサーデータの提供

  • 生産プロセスとテスト手順の最適化

自動化機械学習ツールで、データサイエンスのノウハウがなくても、短時間で独自の分析モデルを作成することができました。圧縮機の用途知識に基づいて、このツールが生み出した結果の素晴らしさにとても驚いています。モデルの作成プロセスとモデルの選択は直感的で、簡単に実行できました。

BOGE社 自然科学博士 Christian Heesing

AutoML – GEA

応用領域

  • 乳業におけるセパレータの挙動の異常の自動検出

  • 範囲:500台の一体型マシン

メリット

  • 効率と生産性の向上

  • アプリケーション知識のアルゴリズムへの転送

  • 提供サービスの拡張と開発

マシンに精通し、ある程度はデータを解釈できるプロセスエンジニアが多いので、当社はこのソリューションに魅力を感じました。ワイドミュラーの助けを借りることで、この知識をアルゴリズムに移すことができます。

GEA社、デジタルソリューションマネージャ、Matthias Heinrich氏

ワイドミュラーの AutoML ソフトウェアを使用して、異常を検出するための初期モデルを少しの労力で生成できました。これにより、実際のプロセス異常の 97 % がすでに特定されています。当社は特に、そのソフトの使いやすさが好んでいます。モデル構築の通常および異常な時間範囲をマークする機能は、非常に適切に実装されています。

MULTIVAC 社データサイエンティスト Dr. Martin Roth

AutoML Modelbuilder を使用すると、フライス加工プロセスのモーター電流の履歴データに基づいて異常検出の手順を簡単かつ迅速に作成および検証することができます。直感的に運用でき、初心者から経験豊富なデータサイエンスユーザーまで効果的にサポートします。

G.Kraft Maschinenbau GmbH 社自動化/ソフトウェア開発 Andre Schmidt 氏

AutoML – Weidmüller Galvanic

AutoML – Weidmüller Galvanic

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応用領域

  • ガルバニックプラントでのポンプの監視

  • センサーは、ポンプ(振動、電流強度、温度または流量など)からデータを収集します
  • 目標は、軸受けの損傷などの異常なポンプ動作を検出することで、計画外ダウンタイムを回避し、プロセス品質を確保することです

メリット

  • ポンプの予測監視を容易かつ迅速にテスト

  • 速度:ModelBuilderを使用して1時間未満でモデルを生成
  • 直感的な使用:モデル生成プロセスを順を追って実行します。
  • ModelRuntime を使用した柔軟な社内導入

受賞歴のある AutoML ソリューションにお任せください

Weidmüller 産業用 AutoML を使用すると、その優れたパフォーマンスとイノベーションが印象的な受賞歴のあるソリューションを使用することになります。本製品はその先進的な開発と使用の成功事例が評価され、数多くの賞を受賞しています。多くの企業の成功に貢献し、数々の賞を受賞した AutoML 技術は信頼に値します。

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