Definition und Fokus:
TwinCAT Machine Learning ist eine Softwarelösung von Beckhoff Automation, die die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) direkt in die Automatisierungsebene, d.h., auf die TwinCAT-Steuerungen, ermöglicht. Der Fokus liegt darauf, ML-Algorithmen und -Modelle in Echtzeit in der SPS oder auf dem Industrie-PC auszuführen (Inferenz), um intelligente Funktionen in der Produktion zu realisieren.
Das Hauptziel ist es, die Vorteile von KI/ML – wie Mustererkennung, Anomalieerkennung und Vorhersagen – direkt am Prozess nutzbar zu machen, um die Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit von Maschinen zu steigern.
Merkmale und Funktionen:
TwinCAT Machine Learning umfasst:
- ML-Modell-Import: Ermöglicht den Import von ML-Modellen, die in gängigen Frameworks (z.B. TensorFlow, scikit-learn) entwickelt wurden, in die TwinCAT-Umgebung.
- Runtime für ML-Modelle: Die TwinCAT Runtime kann diese ML-Modelle in Echtzeit ausführen, um Vorhersagen oder Klassifikationen basierend auf aktuellen Maschinendaten zu treffen.
- Data Preprocessing: Tools zur Vorverarbeitung von Sensordaten für das ML-Modell.
- Edge AI: Ermöglicht die Ausführung von KI-Inferenzen direkt am Edge, wodurch Latenz reduziert und Bandbreite gespart wird.
- Integration mit TwinCAT Analytics: Für die Datenerfassung und -vorbereitung.
- SPS-Integration: Die ML-Funktionen können nahtlos in das SPS-Programm integriert und von dort aus aufgerufen werden.
- Keine Cloud-Abhängigkeit: Die Inferenz erfolgt lokal auf dem Controller, wodurch der Betrieb auch ohne Cloud-Verbindung möglich ist.
Anwendungsbereiche in Industrie 4.0:
TwinCAT Machine Learning ist ein wichtiger Baustein für die Umsetzung von Industrie 4.0-Konzepten:
- Predictive Maintenance: Vorhersage von Maschinenausfällen durch lokale Analyse von Vibrations-, Temperatur- oder Stromdaten.
- Qualitätskontrolle: Echtzeit-Fehlererkennung in der Bildverarbeitung (z.B. Oberflächenfehler, Dimensionsprüfung) oder durch Analyse von Prozessparametern.
- Prozessoptimierung: Adaptive Regelung von Prozessparametern basierend auf gelernten Mustern.
- Anomalieerkennung: Identifizierung von ungewöhnlichem Betriebsverhalten.
- Ressourceneffizienz: Optimierung des Energieverbrauchs.
→ Siehe auch: TwinCAT, Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Edge AI, Predictive Maintenance, Industrie 4.0, TwinCAT Analytics
