MITSUBISHI ELECTRIC Changes for the Better
Romania

MELSOFT MaiLab

MaiLab oferă o varietate de metode de învățare automată și de analiză statistică, inclusiv funcții de inteligență artificială, cum ar fi învățarea profundă și analiza regresiei multiple, astfel încât analiza datelor să poată fi utilizată în diverse scopuri. În plus, nu este necesară programarea, ceea ce face ca soluțiile de analiză a datelor să fie ușor de implementat.

Un singur software pentru toate tipurile de analiză a datelor

Acest software acoperă singur faza de analiză a datelor de producție în birou și faza de diagnosticare în producție pe baza rezultatelor analizei, astfel încât este posibilă aplicarea modelelor de învățare obținute în urma analizei datelor direct online în producție.

AI data scientist - un sistem de suport pentru analiză bazat pe AI pentru toată lumea

Beneficiile pentru clienţi:
  • Faza de instruire foarte scurtă pentru software, deoarece nu sunt necesare cunoștințe de specialitate, analiza de date poate fi realizată de oricine.
  • MaiLab sprijină clientul în toate etapele proiectului de analiză a datelor.
  • MaiLab este de un real ajutor având în vedere că multe companii se confruntă cu o lipsă de personal care să poată realiza analiza datelor.
  • Clienții pot îmbunătăţi rapid și eficient randamentul producției.

    O interfață pentru utilizator care asigură o experiență excelentă în analiza datelor

    Beneficiile pentru clienţi:
    • Recuperarea rapidă a investiției, deoarece MaiLab Software este un instrument unic atât pentru analiza offline, cât și pentru diagnosticarea în timp real, inclusiv feedback direct către unitatea de producție. Posibilități variate de vizualizare a datelor.
    • MaiLab este un instrument gândit pe termen lung, a cărui proiectare și funcționare iau în considerare adaptarea la tehnologiile viitoare prin concepte deschise integrate, cum ar fi limbajul de programare Python sau mediul bazat pe web.
    • Flexibilitate prin diferite scheme de licențiere disponibile (abonament anual pentru OPEX, model perpetuu pentru CAPEX) și multe scenarii de aplicații diferite.

    Tech Talks - MaiLab

    Procesul de analiză

    MELSOFT MaiLab este un instrument care permite o analiză facilă a datelor în 4 pași de bază.

    Analiza offline

    Etapa 1: Crearea setului de date

    În primul rând, citiți datele care urmează să fie analizate în MELSOFT MaiLab și înregistrați-le. Un grup de date înregistrate se numește "set de date". Setul de date poate fi afișat în diferite tipuri de grafice, astfel încât să poată fi verificat cu ușurință și de către ochiul uman înainte de a efectua un diagnostic cu ajutorul AI.

    Pasul 2: Crearea IA

    Se realizează învățarea din setul de date. Un model care permite diagnosticarea datelor necunoscute se numește "AI".Când se selectează "Ce doriți să faceți (obiectiv)", operaţiunea și regulile datelor sunt derivate automat, iar MELSOFT MaiLab creează "AI".

    Diagnosticare în timp real

    Pasul 3: Crearea sarcinilor

    Setările pentru efectuarea diagnozei datelor necunoscute se numesc "sarcină". MELSOFT MaiLab va defini metodele de intrare/ ieșire a datelor și valorile de prag pentru a stabili dacă rezultatele diagnosticului sunt corecte sau incorecte. Acuratețea este afișată sub forma unui scor, care servește ca orientare pentru evaluare.

    Etapa 4: Executarea și monitorizarea sarcinilor

    Puteți să executați sarcini și să monitorizați statusul diagnozei datelor necunoscute. Implementarea în echipamente poate fi realizată cu ușurință, cu un singur clic. Fluxul de date și starea de evaluare corectă sau incorectă pot fi confirmate pe un afișaj grafic prin intermediul serverului de învățare.

    Analiza offline

    Pregătiți datele. (Crearea setului de date)

    Pentru a analiza datele și a crea modelul de diagnosticare, este necesar să se înregistreze datele supuse analizei în MELSOFT MaiLab. Un grup de date înregistrate se numește "set de date". Prin înregistrarea setului de date, acestea pot fi vizualizate în tabele sau grafice și pot fi create modele de diagnosticare.

    Înregistrarea datelor poate fi efectuată prin operațiuni simple, doar cu mouse-ul

    Fișierul original de date care urmează să fie înregistrat ca set de date se numește "sursă de date". Sursele de date care pot fi înregistrate sunt fișiere text în format CSV și TSV.

    Creați reguli de diagnosticare. (crearea IA)

    Efectuați preprocesarea setului de date și creați IA prin efectuarea învățării în conformitate cu metodele de analiză.

    Interactiv și ușor. Crearea automată a IA economisește timp și efort

    Automat 

    MELSOFT MaiLab selectează metodele optime de preprocesare și de analiză pe baza obiectivelor și a conținutului setului de date și creează automat IA. Selectați această opțiune atunci când nu știți ce metodă de analiză să folosiți pentru ceea ce doriți să faceți (obiective). 

    Manual 

    În cadrul acestei metode, selectați singuri metodele de analiză și creați IA. Selectați această metodă atunci când metoda potrivită pentru ceea ce doriți să faceți (obiective) este clară.

    Completați AI

    Continuați să creați sarcina pentru a efectua un diagnostic în timp real, în timp ce vă faceți referire la scorurile și comentariile afișate, Când învățarea a fost finalizată, crearea IA va fi încheiată. Puteți modifica manual IA finalizată pentru a o personaliza și a crește fiabilitatea.

    Puteți personaliza IA-ul pentru a-i crește acuratețea

    În MELSOFT MaiLab, fiecare proces de inteligență artificială este realizat într-un bloc, iar fluxul de procesare a inteligenței artificiale este creat prin conectarea blocurilor. Puteți edita fluxul IA pregătit de funcția AutoML pentru a-l personaliza în mod liber sau pentru a crea un IA original de la zero.

    Prelucrarea originală poate fi efectuată cu blocuri Python

    MELSOFT MaiLab este, de asemenea, echipat cu blocuri de expansiune a funcțiilor care sunt utile pentru personalizarea modelelor de învățare. De asemenea, puteți efectua codificarea în Python, care este adesea utilizat în analiza datelor. Prin efectuarea personalizării, puteți crea modele de învățare cu o acuratețe mai mare.

    Diagnosticare în timp real

    Implementarea în dispozitiv (crearea de sarcini)

    Un grup de procese (flux de proces) care utilizează AI creat pentru a efectua diagnosticarea datelor de intrare necunoscute și pentru a emite rezultatele diagnosticului se numește "sarcină" în MELSOFT MaiLab.* O sarcină simplă poate fi creată automat prin setarea parametrilor necesari pentru funcționarea fiecărui proces. 

    *Există 2 tipuri de sarcini: simple și avansate. Pentru detalii, vă rugăm să consultați manualele.

    Atunci când se utilizează echipamente Mitsubishi Electric FA, dispozitivele pot fi specificate direct

    MELSOFT MaiLab prezintă o compatibilitate ridicată cu echipamentele Mitsubishi Electric FA. Deoarece se poate realiza o specificație directă a dispozitivelor compatibile, implementarea (aranjarea) dispozitivelor poate fi, de asemenea, realizată cu ușurință.

    Starea este afișată în timp real, în timpul executării sarcinii.

    Rezultatele diagnosticului sunt prezentate sub formă de grafice cu linii și diagrame circulare. Rezultatele diagnosticului și datele introduse în IA sunt prezentate în format tabelar.

    Configurația sistemului/ Licența/ Mediul de operare

    Configurația sistemului

    Colectarea datelor și diagnosticarea pot fi începute în MELSOFT MaiLab doar cu o licență de bază. În plus, sistemele pot fi configurate în mod liber în funcție de amploarea instalațiilor, de creșterea numărului de utilizatori de analiză etc.

    Licență

    Mediul de operare

    Mediul operațional de învățare

    În mediul de operare minim, este posibil să se execute metode precum analiza de regresie multiplă etc., cu o procesare de calcul relativ redusă, atunci când nu sunt în funcțiune alte instrumente. Pentru a executa metode precum învățarea profundă etc., care necesită o mare cantitate de procesare a calculelor, este necesar mediul de operare recomandat.

    ArticolulMinimRecomandat
    ComputerPC, industrial PC, serverPC, industrial PC, server
    CPUIntel® Core™-i3 echivalent sau superiorIntel® Core™-i7 echivalent sau superior*1
    Memorie4 GB sau superior16 GB sau superior*1
    OSWindows® 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 de biți64 de biți
    Spațiu de depozitare disponibil16 GB sau superior64 GB sau superior

    Mediul operațional de colectare/diagnoză

    ArticolulMinimRecomandat
    ComputerPC, industrial PC, serverPC, industrial PC, server
    CPUIntel® Core™-i3 echivalent sau superiorIntel® Core™-i7 echivalent sau superior*1
    Memorie4 GB sau superior16 GB sau superior*1
    OSWindows® 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 de biți64 de biți
    Spațiu de depozitare disponibil16 GB sau superior32 GB sau superior

    *1 Necesară atunci când se execută nu doar metode precum analiza regresiei multiple etc. cu o prelucrare de calcul relativ redusă, ci și metode precum învățarea profundă etc. care necesită o prelucrare de calcul crescută.