AVEVA Industrielle Künstliche Intelligenz

Industrielle künstliche Intelligenz bezeichnet eine Reihe von Techniken, mit denen Muster erkannt, Anomalien entdeckt, Expertenempfehlungen gegeben und zukünftige Ergebnisse vorhergesagt werden können.

Die industrielle KI von AVEVA geht noch einen Schritt weiter und integriert diese Funktionen in jede Phase des industriellen Zyklus:

• Bessere Entscheidungsfindung dank zuverlässiger, sofortiger Analysen
• Beschleunigte Innovation durch Modelle, die kontinuierlich lernen können
• Optimiertes Design durch genauere Simulationen
• Optimierte Planung und Terminierung unter Berücksichtigung realer Einschränkungen
• Verbesserte Produktion durch automatische Parameteranpassung
• Vorausschauende Wartung, um Ausfälle zu antizipieren, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken
  
  

Durch die Kombination von Geschäftskompetenz und algorithmischer Leistungsfähigkeit ermöglicht die industrielle KI von AVEVA Produktionsstätten, täglich zuverlässiger, effizienter und wettbewerbsfähiger zu werden.

Bei AVEVA werden Kundendaten niemals zum Trainieren oder Optimieren generativer KI-Modelle verwendet. Es werden keine Daten zwischen Kunden gemischt, wodurch Vertraulichkeit, Sicherheit und der Schutz geistigen Eigentums gewährleistet sind. Dieser Ansatz verhindert jegliches Risiko einer Weitergabe oder Verfälschung sensibler Informationen und sorgt für eine absolut vertrauenswürdige KI-Erfahrung.

Beispielsweise werden die Integrität und Transparenz der vom AVEVA Industrial AI Assistant bereitgestellten Antworten durch ein explizites Zitierungssystem gewährleistet, das die verwendeten Quellen und Werte klar angibt. So können Anwender die Herkunft der Informationen sofort überprüfen und Entscheidungen mit Zuversicht treffen.

KI soll keine Arbeitsplätze ersetzen, sondern die menschliche Intelligenz ergänzen und die Produktivität steigern. Anstatt Arbeitsplätze zu vernichten, automatisiert sie repetitive Aufgaben (so wie Excel manuelle Berechnungen ersetzt hat), damit Fachkräfte sich auf Aufgaben mit höherer Wertschöpfung konzentrieren können.

KI-basierte Anwendungen können Muster erkennen, Inhalte generieren, wissenschaftliche Fortschritte unterstützen und die Entscheidungsfindung in allen Industriezweigen optimieren. Diese Entwicklungen verändern unsere Arbeitsweise: Wir müssen lernen, die von KI gewonnenen Erkenntnisse anzuwenden, zu analysieren und zu verfeinern.

KI-gestützte prädiktive Analysen umfassen die Verwendung statistischer Algorithmen und maschinellen Lernens zur Analyse industrieller Daten (sowohl historischer als auch Echtzeitdaten), um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen: Leistungsabweichungen, Ausfälle, Nachfrageschwankungen oder ungewöhnlicher Verbrauch.

In AVEVA-Lösungen ermöglicht diese Technologie die frühzeitige Erkennung von Anomalien, die Vorhersage von Geräteausfällen, die Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten und die Optimierung der Energieeffizienz. Fertigungsunternehmen wechseln von reaktiver Wartung zu prädiktiver Wartung, die zuverlässiger und nachhaltiger ist.

Generative KI ist eine Technologie, die in der Lage ist, Inhalte aus trainierten Modellen zu erstellen: Texte, Grafiken, Designoptionen, technische Szenarien oder Schulungsmaterialien.

In der Industrie hilft sie Teams dabei, große Informationsmengen schnell zu analysieren, verschiedene Designoptionen zu simulieren, die technische Entwicklung zu beschleunigen und automatisch technische Dokumentationen zu erstellen. In Kombination mit AVEVA CONNECT und Betriebsdaten erleichtert sie die Entscheidungsfindung, optimiert Prozesse und unterstützt Innovationen.

Die Gray-Box-Modellierung kombiniert zwei Ansätze:

• traditionelle physikalische Modelle, die auf wissenschaftlichen Gesetzen basieren (White Box)
• datengesteuerte KI-Modelle (Black Box)

Diese Hybridisierung ermöglicht es, Anlagen oder Prozesse nahezu in Echtzeit zu simulieren und dabei sowohl das tatsächliche physikalische Verhalten als auch die in den Daten beobachteten Abweichungen zu berücksichtigen.

AVEVA-Lösungen, die diese Art der Modellierung nutzen, verbessern das Design, optimieren die Leistung, senken den Energieverbrauch und liefern zuverlässigere Vorhersagen bei gleichzeitig geringerem Bedarf an Rechenressourcen.