Ventajas de la Inteligencia Artificial (AI)
Nuestra tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático brinda a los controladores habilidades cognitivas como la memoria, la atención, la percepción, la comprensión y la resolución de problemas. De esta forma, el controlador se convierte en un cerebro artificial con la capacidad de aprender y percibir el entorno que lo rodea.
El Aprendizaje
Durante un período de tiempo definido, el controlador matemático aprende las propiedades del proceso, la frecuencia de fallas, anomalías, el comportamiento de los actuadores y su relación con los valores medidos de los sensores de campo, etc. Al obtener esta información y utilizando algoritmos matemáticos, se crea un modelo matemático, que representa con precisión el proceso.
La Optimizacion
El controlador matemático optimiza el uso de sus recursos y solo utiliza el mínimo necesario para lograr la calidad esperada. El controlador AI requiere poco esfuerzo y minimiza el accionamiento innecesario de los actuadores.
La Prevencion
El controlador matemático evita que ocurran errores e indica alarmas previas al tener capacidades de control predictivo.
Elementos de inteligencia artificial
Logramos la inteligencia artificial a partir del uso de redes neuronales artificiales y sistemas lineales de control óptimo.
Habilidad humana artificial
Una red neuronal es un modelo de computadora cuya estructura en capas es similar a la estructura en red de las neuronas en el cerebro con capas de nodos conectados. Una red neuronal puede aprender de los datos para que pueda ser entrenada para reconocer patrones, clasificar datos y predecir eventos futuros.
Curso de Líneas de Producción Inteligentes
Redes Neuronales Artificiales
Nuestro algoritmo de control tiene las siguientes capacidades. Este algoritmo está implementado en nuestro controlador matemático.
Estructura de red
Nuestra red neuronal está inspirada en los sistemas nerviosos biológicos. Consiste en una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Las capas están conectadas entre sí por neuronas; cada capa toma la salida de la capa anterior como entrada.
Configuracion y Simulacion
El usuario puede configurar la red neuronal y simular su comportamiento con datos reales del proceso. Estos se optienen a traves de la red industrial de la planta.
Conectividad
Nuestro controlador matemático se conecta a su proceso a través de varias redes de campo, incluida Profinet.
Algoritmo Neuronal
Nuestro algoritmo neuronal consta de aprendizaje supervisado y no supervisado, clasificación, regresión, reconocimiento de patrones y técnicas de agrupamiento. Los algoritmos se basan en ecuaciones diferenciales y se pueden configurar.
Modo de operacion Multi-Instancia
Nuestro controlador matemático de instancias múltiples tiene la capacidad de trabajar en modo de aprendizaje, modo de simulación y modo de control simultaneamente.
Deep & Machine Learning
Nuestros algoritmos tienen modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Control Optimo Lineal
Nuestro controlador matemático también se puede configurar para operar sistemas de control óptimo lineale. El control óptimo se divide en las siguientes fases
Identificacion de Sistemas
La unidad de digitalización e identificación del sistema procesa los datos entrantes independientemente de la linealidad o no linealidad del sistema, así como del dominio del tiempo o la frecuencia utilizando métodos paramétricos.
Modelaje Matematico
La unidad de generación de modelo matemático desarrolla un modelo en forma de ecuaciones de estado o funciones de transferencia utilizando técnicas autorregresivas combinadas y ecuaciones diferenciales representativas de los datos de proceso previamente recopilados y procesados.
Control optimo & Minimizacion de costos
La unidad de parametrización del controlador de inteligencia artificial genera la ley de control óptima basada en la minimización de la función de coste y la optimización de recursos (economía, energía y tiempo).