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Applicazione Edge

Vantaggi per i clienti
Processo di analisi
Analisi offline
Diagnosi in real-time
Configurazione di sistema

MELSOFT MaiLab

MaiLab offre una varietà di metodi di apprendimento automatico e di analisi statistica, comprese funzioni di intelligenza artificiale come il deep learning e l'analisi di regressione multipla, in modo che l'analisi dei dati possa essere utilizzata per diversi scopi.

Inoltre, non è richiesta alcuna programmazione, rendendo le soluzioni di analisi dei dati facili da implementare.

Un unico software per tutte le tipologie di analisi dei dati

Questo software copre la fase di analisi dei dati di produzione in ufficio e la fase di diagnosi basata sui risultati, in modo da poter applicare i modelli di apprendimento ottenuti dall'analisi dei dati direttamente alla produzione.

AI data scientist - un sistema di supporto all'analisi basato sull'intelligenza artificiale

vantaggi per il:

Fase di formazione sul software molto breve, poiché non sono richieste conoscenze specialistiche: chiunque può fare analisi dei dati.

MaiLab supporta il cliente in tutte le fasi del progetto di analisi dei dati.

I clienti traggono vantaggio da MaiLab in quanto molte aziende non hanno personale sufficiente per svolgere l'analisi dei dati.

I clienti hanno la possibilità di migliorare la propria efficienza produttiva in modo rapido ed efficace.

Un'interfaccia utente che offre un'ottima esperienza di analisi dati

Vantaggi per il cliente:

Rapido ritorno sull'investimento, poiché il software MaiLab è un unico strumento per l'analisi offline e la diagnostica in tempo reale, compreso il feedback diretto al sito di produzione. Ottime possibilità di visualizzazione dei dati.

Longevità del design e del funzionamento di MaiLab grazie alla presenza di concetti aperti come il linguaggio di programmazione Python o o l’ambiente web-based.

Flessibilità grazie ai diversi schemi di licenza disponibili (abbonamento annuale per OPEX, modello perpetuo per CAPEX) e ai numerosi scenari applicativi.

Processo di analisi

MELSOFT MaiLab è uno strumento che consente di analizzare facilmente i dati in 4 fasi fondamentali.

Analisi offline

Fase 1: creazione del set di dati

Per prima cosa, è necessario leggere i dati da analizzare in MELSOFT MaiLab e registrarli. Un gruppo di dati registrati è chiamato "set di dati" e può essere visualizzato in vari tipi di grafici, in modo da poter essere facilmente visualizzato e controllato da operatori umani prima di eseguire la diagnosi con l'AI.

Fase 2: creazione dell'AI

Un modello che consente la diagnosi di dati sconosciuti è chiamato "IA". Quando si seleziona "Cosa si vuole fare”, ovvero l’obiettivo, le caratteristiche statistiche dei dati vengono classificate automaticamente e MELSOFT MaiLab crea l'"AI".

Diagnosi in tempo reale

Fase 3: creazione del compito

MELSOFT MaiLab definirà i metodi di input/output dei dati e i valori di soglia per stabilire se i risultati della diagnosi sono buoni. L'accuratezza viene visualizzata sotto forma di punteggio, che serve come linea guida per il giudizio.

Fase 4: Esecuzione e monitoraggio dei task

È possibile eseguire diverse attività, monitorando lo stato di diagnosi dei dati sconosciuti. L'implementazione nelle apparecchiature può essere eseguita facilmente con un semplice clic, mentre il flusso di dati e il relativo giudizio (positivo o negativo che sia) possono essere confermati su un display grafico tramite il server di apprendimento.

Analisi offline

Preparare i dati | Creazione del set di dati

Per analizzare i dati e creare il modello di diagnosi, è necessario registrare i dati da analizzare in MELSOFT MaiLab. Un gruppo di dati registrati è chiamato "set di dati". La registrazione del set di dati consente di visualizzare i dati in tabelle o grafici e di creare modelli di diagnosi.

La registrazione dei dati può essere eseguita con semplici operazioni

Il file originale dei dati da registrare come set di dati è chiamato "origine” e i dati in esso contenuti possono essere registrati come file di testo in formato CSV e TSV.

Creare regole di diagnosi | Creazione di AI

Eseguire la pre-elaborazione del set di dati e creare l'AI eseguendo l'apprendimento secondo i metodi di analisi.

Interattivo e facile. La creazione automatica di AI consente di risparmiare tempo e fatica

Automatico

MELSOFT MaiLab seleziona i metodi di pre-elaborazione e analisi ottimali in base agli obiettivi e al contenuto del set di dati e crea automaticamente l'AI. Occorre selezionare questa opzione quando non si sa quale metodo di analisi utilizzare per ciò che si vuole fare (obiettivi).

Manuale

In questo metodo, selezioni tu stesso i metodi di analisi e crei l'AI. Occorre selezionare questa opzione quando è chiaro il metodo di analisi da utilizzare per ciò che si vuole fare (obiettivi).

Completare l'AI

Procedere alla creazione deltask per eseguire la diagnosi in tempo reale facendo riferimento ai punteggi e ai commenti visualizzati. È possibile modificare manualmente l'AI per personalizzarla e aumentarne l'affidabilità.

È possibile personalizzare l'AI per aumentarne l'accuratezza.

In MELSOFT MaiLab, ogni processo di AI viene eseguito in un unico blocco e il flusso di elaborazione dell'AI viene creato collegando ciascun blocco. È possibile modificare il flusso di AI preparato dalla funzione AutoML per personalizzarlo liberamente o creare un'AI originale da zero.

L'elaborazione personalizzata può essere eseguita con blocchi Python

MELSOFT MaiLab è dotato anche di blocchi di espansione delle funzioni, utili per personalizzare i modelli di apprendimento. È inoltre possibile eseguire la codifica in Python, spesso utilizzato nell'analisi dei dati. Eseguendo la personalizzazione, inoltre, è possibile creare modelli di apprendimento con una maggiore precisione.

Diagnosi in tempo reale

Implementazione nel dispositivo | Creazione di task

Un flusso di processo, costituito a sua volta da diversi processi, che utilizza l'AI creata per eseguire la diagnosi su dati di ingresso sconosciuti ed emettere i risultati della diagnosi è chiamato "task" in MELSOFT MaiLab.

*Un task semplice può essere creato automaticamente impostando i parametri necessari per il funzionamento di ciascun processo.

*Esistono 2 diverse tipologie di task: semplici e avanzati. Per i dettagli, consultare i manuali.

Quando si utilizzano apparecchiature Mitsubishi Electric FA, i dispositivi possono essere definiti direttamente.

MELSOFT MaiLab ha un'elevata affinità con le apparecchiature Mitsubishi Electric FA. Poiché è possibile definire direttamente i dispositivi compatibili, è possibile eseguire facilmente anche la distribuzione dei dispositivi.

Lo stato viene mostrato in tempo reale durante l'esecuzione del task.

I risultati della diagnosi sono mostrati in grafici a linee e a torta. I risultati della diagnosi e i dati immessi nell'AI sono mostrati in formato tabella.

Configurazione di sistema/Licenza/Ambiente operativo

Configurazione di sistema

La raccolta dati e la diagnosi possono essere avviate in MELSOFT MaiLab con una semplice licenza di base. Inoltre, i sistemi possono essere configurati liberamente in base alla dimensione in scala delle strutture, all'aumento del numero di utenti di analisi, ecc.

Licenza

Ambiente operativo

Ambiente operativo di apprendimento
Nell'ambiente operativo è possibile eseguire metodi come l'analisi di regressione multipla, ecc. con un'elaborazione di calcolo relativamente bassa quando non sono in esecuzione altri strumenti. Per eseguire metodi come il deep learning, ecc. che richiedono un'elaborazione di calcolo elevata, è necessario l'ambiente operativo consigliato.

Elemento	Minimo	Consigliato
Computer	PC, PC industriale, server	PC, PC industriale, server
CPU	Intel® Core™-i3 equivalente o superiore	Intel® Core™-i7 equivalente o superiore *1
Memoria	4 GB o più	16 GB o più *1
OS	Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials)	Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials)
	64-bit	64-bit
Spazio di archiviazione disponibile	16 GB o più	64 GB o più

Ambiente operativo di raccolta/diagnosi

Elemento	Minimo	Consigliato
Computer	PC, PC industriale, server	PC, PC industriale, server
CPU	Intel® Core™-i3 equivalente o superiore	Intel® Core™-i7 equivalente o superiore *1
Memory	4 GB o più	16 GB o più *1
OS	Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials)	Windows® 10 (Pro, Enterprise, IoT Enterprise)Windows Server 2019 (Datacenter, Standard, Essentials)Windows Server 2016 (Datacenter, Standard, Essentials)
	64-bit	64-bit
Spazio di archiviazione disponibile	16 GB o più	32 GB o più

*1 Necessario quando si eseguono non solo metodi come l'analisi di regressione multipla, ecc. con un'elaborazione di calcolo relativamente bassa, ma anche metodi come il deep learning, ecc. che richiedono un'elaborazione di calcolo elevata.

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