目前許多分析技術需要在數據科學和工業流程方面都具有深厚的專業知識，這使許多運行技術專業人員無法利用工廠車間的基礎分析。如果您可以利用機器學習的力量預測生產過程中的異常或估計操作變量，又會如何呢？ 如果不需要數據科學家的幫助，又會如何呢？
我們的 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 模塊帶來顛覆性改變，將分析功能應用于控制器應用程序內部，以實工藝改進。此 ControlLogix? 控制器附加模塊可直接契合控制機架，簡化背板控制器數據以創建預測性模型。它可以連續監控生產操作，根據其派生的理解檢測異常，使操作員和技術人員能夠輕松應用機器學習概念提前發現產品質量問題，并幫助保護過程完整性，而無需開發、驗證或維持內部開發的機器學習算法。
FactoryTalk Analytics LogixAI 的強大功能來自建模引擎，該引擎針對反常檢測和軟感應用例。反常檢測的預測方法使客戶能夠在偏離設定點前采取行動。軟測量預測方法使客戶能夠預測操作值，以代替人工閱讀或無法部署傳感器或儀器的情況。在上述兩種情況下，客戶可以受益于提高質量收益、提高資產利用率，并通過精益求精的學習獲得卓越的運營經驗。
在眾多制造業領域中，頁面用于切割操作，其鈍度可能與某些驅動參數相關。例如，驅動扭矩可以被認為是受控變量，并且可以與傳送帶速度等受控變量相關聯。可以構建模型了解影響驅動扭矩過程的物理特性，從而可在預期葉片變鈍時檢測到異常。主動報警可用于計劃停機時間以更換葉片。
質量參數（如包裝產品的最終濕度）可能與更長的保質期和更高的客戶滿意度相關。為了測量成品的實際值，制造商被迫依靠執行手動測量破壞可銷售產品。如今只需將 FactoryTalk Analytics LogixAI 附加模塊的機器學習智能嵌入至控制機架內，以分析噴涂機、干燥機和燃燒器等生產線資產的變量，從而虛擬預測測量結果。然后，可以通過在人機界面 (HMI) 或儀表板上配置報警來向工人通知問題。
在輪胎行業中，輪胎制造機是制造流程中的關鍵設備，需要在輪胎接合過程中嚴格遵守公差限制。一直以來，輪胎接合調整都采用手動方式執行，以減少“超出公差”事件。使用 FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 的 ML 功能，結合 FactoryTalk Edge Gateway 與 ControlLogix? 解決方案，可以通過創新的閉環學習方法以一致方式進行自動調整，以實現可能最佳的接合。這可以提高每臺機器每天的輪胎生產量，而無需額外的運營/人工費用，從而能提高利潤。
無論大小，亦或是兩者之間，通過豐富的資源幫助您最大程度實現成功。
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