기술 보고서 ​​2023 No.4
mgm 바카라;무언가가 다른 것mgm 바카라;을 감지하고 mgm 바카라;변경을 예측합니다mgm 바카라;
~ 파형 데이터를위한 AI 개발 플랫폼 Alliomwave ~

최근 몇 년 동안 AI 기반 운영은 최근 몇 년 동안 개선되고 개선되었습니다. FA (Factory Automation)에는 인적 자원에 의해 의존하는 mgm 바카라;모호한 판단mgm 바카라;이 필요한 작업에 AI 기술을 활용하여 노동 저축과 가변 생산을 수용하는 움직임이 있습니다.^*1(이하 AI Cube라고도 함)는 제조 사이트의 데이터를 AI 기술과 결합하여 자동화 할 수 없었던 영역에서 자동화를 실현하기 위해 노력하고 있습니다. 자동화 분야를 확장하기 위해 우리의 목표는 mgm 바카라;제조 현장에서 AI 기술이 사용되는 상태를 만드는 것mgm 바카라;입니다.

AI를 개발할 때는 학습을 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 일반적으로, AI의 정확도를 향상시키기 위해 정상 및 이상을 구별하는 이상 탐지 AI를 개발할 때, 동일한 수의 정상 및 비정상적인 데이터를 가져야합니다.
따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 AI Cube는 mgm 바카라;데이터가 없다면 데이터를 만들어 보자! 실제 기계! mgm 바카라;, AI 생성 프로세스를 완전히 디지털화Alliom(Ariom)로 제안되었습니다.
그림 1은 Alliom을 사용하여 AI를 구현하는 단계를 보여줍니다. 이전 AL 개발은 mgm 바카라;STEP01 : 사이트의 실제 데이터 준비mgm 바카라;에서 mgm 바카라;STEP03 : AI 모델 생성mgm 바카라;에서 직접 연결되었습니다.

그림 1 : Alliom을 사용하여 AI를 소개하는 단계

AI Cube는 AI 모델 생성 프로세스를 완전히 디지털화했으며 ALIOM을 구현하기 위해 AI 모델 생성 프로세스를 완전히 디지털화했으며 Aliomwave mgm 바카라;및mgm 바카라;Alliomwave mgm 바카라;라는 세 가지 제품을 출시하여 AI를 최대한 빨리 제조 사이트에 도입 할 수 있습니다. 시간. 그것은 릴리스되었습니다. Alliompicking은 로봇로드 및 피킹 작업을 전문으로하며 Alliomvision은 이미지 데이터를 전문으로하며 Alliomwave는 파형 데이터 (숫자 데이터)를 전문으로합니다 AI에 대한 지식이없는 사람들에게도 AI를 쉽게 개발할 수 있습니다.
이 보고서는 제조 산업에서 처음으로 AI 개발 플랫폼 인 Alliomwave를 소개합니다. mgm 바카라;파형 데이터를 작성한 다음 해당 데이터를 사용하여 AI를 생성하여 시뮬레이션됩니다.mgm 바카라;

*1AI Cube Co., Ltd.
FA 사이트에 안정적인 AI 솔루션을 제공하는 Yaskawa Electric의 그룹 회사

Alliomwave는 mgm 바카라;무언가가 다른 것mgm 바카라;을 감지하고 mgm 바카라;지금부터 변경mgm 바카라;을 예측할 수있는 파형 데이터를위한 AI 개발 플랫폼입니다.

Alliomwave는 실제 파형 데이터를 기반으로 한 디지털 환경에서 유사 파형 데이터를 생성하는 mgm 바카라;유사 파형 생성 기능mgm 바카라;이며, 파형 데이터를 사용하여 짧은 시간 내에 고분비 AI를 생성합니다 mgm 바카라;모델 생성 기능mgm 바카라;의 두 가지 기능이 있습니다. 여기에 사용 된 파형 데이터는 시간 순서대로 시변 수치 데이터 인 데이터이며, 예를 들어 FA 장비를 작동하는 모터, 현재 값, 토크 값 및 회전 속도와 같은 데이터를 언급 할 수 있습니다.
다음은 mgm 바카라;Pseudo-waveform 생성 함수mgm 바카라;및 mgm 바카라;AI 모델 생성 기능mgm 바카라;을 설명합니다.

AI 소개의 장벽 인 mgm 바카라;비정상적인 데이터 수집의 어려움mgm 바카라;문제는 mgm 바카라;Pseudo-waveform 생성 기능mgm 바카라;으로 해결 될 수 있습니다. 약 10 개의 비정상 파형 데이터를 사용하면 짧은 시간 내에 많은 양의 의사 비정상 파형 데이터가 생성 될 수 있습니다 (그림 2).
이 기능은 실제 기계에서 많은 비정상적인 데이터를 획득 할 시간이 없어서 AI에 FA 사이트에 쉽게 적용 할 수 있도록합니다.

그림 2 생성 된 의사 파형 데이터 (생성 된 파형을 중첩하여 표시)

그림 3 의사 파형 데이터 생성의 예

Alliomwave는 AI Cube Original 알고리즘의 mgm 바카라;유사성mgm 바카라;색인을 통합하여 생성 된 의사 파수 데이터의 정확도를 확인했습니다. mgm 바카라;유사성mgm 바카라;은 생성 된 pseudo-waveform 데이터와 기본 파형 데이터가 얼마나 유사한 지 수치 적으로 표현하는 인덱스입니다.

Alliomwave는이 mgm 바카라;유사성mgm 바카라;을 사용하여 의사 파형을 생성 할 때 매개 변수를 변경하여 생성 된 여러 패턴의 결과를 비교하고 mgm 바카라;유사성 범위mgm 바카라;를 지정하여 사용되는 파형 데이터를 자동으로 수행합니다 Alliomwave GUI의 버튼 만 사용하여 AI 학습에 효과적인 데이터 만 쉽게 선택할 수 있습니다. 각 함수에 대한 GUI 화면은 그림 4 및 5에 나와 있습니다.
생성 된 pseudo-waveform 데이터는 다음 단계에서 AI 모델을 생성하기 위해 AI 교육 데이터로 사용됩니다. 또한 선택적 기능이지만 생성 된 pseudo-waveform 데이터를 CSV 파일에 출력하여 고객이 이미 구축 한 AI 모델에 대한 교육 데이터로 사용할 수도 있습니다.

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  그림 4 다른 의사 파형 매개 변수와의 생성 결과 비교
  (Alliomwave GUI 화면)

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  그림 5 의사 파형 데이터 선택
  (Alliomwave GUI 화면)

생성 된 AI 모델은 Alliomwave가 제공하는 API를 사용하여 인터페이스로 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다.

*2 Python
Python Software Foundation의 상표

볼 스크류를 사용하는 메커니즘을 전달하면 볼 스크류가 악화되면 위치 정확도가 감소하여 후속 프로세스에서 전달 된 재료를 움켜 쥐는 데 오류가 발생합니다. 이 문제가 Alliomwave로 해결 될 수 있는지 여부를 확인하기 위해, 우리는 mgm 바카라;우리는 정상적으로 작동하고 비정상적인 데이터를 거의 수집하지 않는 생산 라인에서 볼 스크류 이상을 감지하고 싶다고 가정합니다 (약 10 건) 볼 스크류 데이터를 사용한 AI 차별 정확도 및 AI 생성 시간.
생산 라인에서 충분한 수의 비정상적인 데이터를 얻으려고하면 정상적으로 작동하는 생산 라인에서는 비정상이 거의 발생하지 않으므로 데이터를 얻는 데 많은 시간이 걸리지 만 현재 우리는 현재 우리가 있습니다. 약 10 개의 비정상 데이터 만 사용하여 AI 모델을 생성했으며, 이상 탐지의 정답 속도는 90%에 불과했습니다.
대조적으로 Alliomwave는 약 10 개의 비정상적인 데이터에서 300 개의 의사 파 데이터를 생성 하며이 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다. (표 1)

표 1 의사 파형 데이터를 사용한 모델 정확도 비교

이 보고서에 도입 된 Alliomwave는 소량의 파형 데이터에서도 많은 양의 파형 데이터 (의사 파수 데이터)를 생성 할 수있어 실제 장비에서 수집 한 엄청난 양의 비정상적인 데이터가됩니다 시간이 필요한 시간, AI 이상 탐지 및 고장 예측 기능의 도입을 현장으로 극적으로 가속화 할 수 있습니다. 이것은 제조 현장에서 인력이 의존하는 mgm 바카라;모호한 판단mgm 바카라;에 AI 기술을 활용하여 지상 판단의 정확성을 향상시키고 자동화 분야를 확장하는 데 기여할 것입니다.
향후 AI Cube 기술의 진화를 기대하십시오.