WOLFRAM

El aprendizaje automático y Mathematica optimizan las líneas de ensamblaje automatizadas

Sistema de producción automatizada en planta

El poder de Mathematica como una plataforma integral aún es subestimado. El sistema híbrido nos permite programar fácilmente tareas complejas, resolver para obtener resultados y vincular de manera fluida con otros entornos.

Desafío

Optimizar los procesos de producción en líneas de ensamblaje automatizadas.

Beneficios

  • Cree modelos computacionales interpretables de manera automática
  • Maximice la eficiencia general del equipo y la calidad del producto
  • Profundice en procesos de automatización complejos para una mejora continua

Solución

Use el marco de aprendizaje automático y Mathematica para crear modelos adaptativos a partir de datos proporcionados por el sistema de monitoreo en planta.

La ventaja Wolfram

  • Lenguaje de programación declarativo que describe fácilmente las tareas de aprendizaje automático
  • Combina herramientas para aprendizaje automático con estadística y modelado matemático
  • Integración fluida con plataformas de software de automatización

Cada vez más, nuestros productos más esenciales como automóviles, dispositivos electrónicos y muebles para el hogar y el trabajo se fabrican mediante procesos automatizados. Es imposible restablecer estos sistemas complejos sin el soporte adecuado para la toma de decisiones o la recuperación automatizada. Determinar esta información crítica requiere aprendizaje automático.

Permitir que las máquinas mejoren sus procesos

El marco de aprendizaje automático (MLF) de la aplicación Mathematica, desarrollado por uni software plus, es una solución innovadora para estos sistemas. MLF permite que las máquinas mejoren sus propios procesos mediante el análisis de datos de eventos pasados y otras estadísticas, y ayuda a crear modelos que son tanto comprensibles como computacionalmente rápidos.

MLF es una parte integral de los sistemas de producción de fabricantes importantes que dependen de sus capacidades de minería de datos y modelado. Empresas como AMS Engineering, proveedor de sistemas para líneas de ensamblaje altamente automatizadas que cuenta con clientes como Bosch, Braun y Moeller, utilizan MLF para mejorar la eficiencia general del equipo y los procesos de manufactura.

Optimización de líneas de ensamblaje

Una línea de ensamblaje puede involucrar fácilmente más de 30 módulos de procesamiento con cientos de parámetros, los cuales cambian con cada rediseño frecuente del producto. Los descriptores y solucionadores integrales de Mathematica se combinan con los creadores y evaluadores de modelos rápidos de MLF, considerando factores como el diseño del producto, la disponibilidad de los equipos, la eficiencia de producción y la tasa de calidad para mejorar continuamente la "inteligencia" de la máquina.

Mathematica y MLF se utilizan en todo el proceso de ensamblaje automatizado, desde la creación y prueba de los modelos adecuados fuera de línea hasta ser parte integral de los sistemas de gestión en planta durante la producción. “El poder de Mathematica como plataforma integral aún es subestimado”, afirma Herbert Exner, presidente de uni software plus. “El sistema híbrido nos permite programar fácilmente tareas complejas, resolver para obtener resultados y vincularnos de manera fluida con otros entornos. Así es como diseñamos el marco de aprendizaje automático”.

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