Denominada AI Anomaly Assistant, esta aplicación emplea la inteligencia artificial (IA) para detectar e identificar anomalías en procesos industriales y así evaluar su impacto en el negocio de las compañías.
Siemens ha desarrollado una aplicación industrial, con el nombre AI Anomaly Assistant, que utiliza la inteligencia artificial (IA) para detectar e identificar anomalías en la industria de procesos y así evaluar su impacto en el negocio de las compañías.
Esta app ofrece a las empresas industriales una vía para la optimización económica de sus procesos. La aplicación analiza los sucesos del proceso que afectan a parámetros como la productividad, la disponibilidad y la calidad, y alerta al operario de la planta de cualquier anomalía. No se limita a identificar estas incidencias, sino que también se analiza su relevancia para el negocio, “una evaluación que antes solo era posible basándose en la experiencia previa”, subrayan desde Siemens.
Para que la inteligencia artificial (IA) pueda detectar y analizar las anomalías relevantes para el negocio, los algoritmos de machine learning se entrenan a partir de los datos del proceso y luego se concentran para determinar qué anomalías tienen un impacto en la eficiencia económica de la planta. Después, el propio operador de la planta define el enfoque posterior de la IA mediante el panel de control de la aplicación, donde se pueden seleccionar, evaluar y comentar las anomalías. En esta fase de evaluación se realizan varias sesiones de retroalimentación de modo que el operador de la planta termina con una IA bien entrenada y centrada que es capaz de evaluar las anomalías, basándose en los datos del proceso, en función de su relevancia para el negocio.
El panel de control de la aplicación AI Anomaly Assistant ayuda a los usuarios a clasificar y evaluar los sucesos.
La app AI Anomaly Assistant se instala como aplicación en la nube o dentro de la propia infraestructura del usuario, por ejemplo, en un PC Simatic Box o en una máquina virtual. Un aspecto importante es que “la solución basada en la nube es especialmente ventajosa durante la fase de formación y evaluación, ya que permite una colaboración eficaz entre los analistas de datos y los operadores de la planta“, explican desde la compañía.
Además, también permite combinar los resultados de la detección de anomalías con otros servicios, como la gestión predictiva de activos, como parte de la Asset Performance Suite (APS).
