當AI人工智慧遇見PLC 提升製造業競爭力

每一臺PLC都有相同的IO位置,很容易出錯,因此使用標籤(Tag Name)的洛克威爾PLC正是首選。圖/所羅門提供

2021元月5G AIoT大聯盟已進駐高雄亞灣,表示智慧工業聯網時代已經來臨;又因爲5G的高速低延遲特性,需要大數據才得以實現的AI人工智慧預計將開始普遍。

如何獲取數據建構人工智慧?所羅門公司產品協理黃修治指出,因應AIoT時代,顯然可見各式各樣搭載各種通訊方式的Sensor開始出現,就是爲了蒐集數據,除了可以讓決策階層透過儀表板(Dashboard)掌握資訊做出最佳決策之外,真正效益最大就屬目前最夯的機器學習(Machine Learning)。

透過物聯網平臺可以產線資訊與MES(執行製造系統)、ERP等系統整合使用機器學習建構的演算法優化生產線並可以做設備的預防保養,也因此,製造業必須趕上這波浪潮提升競爭優勢

黃修治表示,在生產工廠端,已經有50年曆史的PLC其實就是數據蒐集神器,控制生產設備的PLC本身就已經可以提供大數據分析需要的資料,透過IO點增加可以納入數據分析所需要的感測器,而且工業等級的設計更可以抵抗產線惡劣的環境,隨着科技的進步,PLC的通訊能力也已經可以整合變頻器以及各式儀表、感測器的訊號,透過PLC傳輸效率更高也更經濟

不過在數據蒐集上,PLC提供的是IO位址的數據,對使用PLC的工程人員不成問題,但是對數據分析人員來說是一件痛苦的事,因爲每一臺PLC都有相同的IO位置,很容易出錯,因此使用標籤(Tag Name)的洛克威爾PLC就會是首選,因爲Tag Name可以使用有意義名稱一看就懂。

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