Für die neue Machine-Learning-Lösung edgeML von Weidmüller sind Cloud- und Internetzugang nicht nötig. Lernalgorithmen können direkt an der Edge laufen. edgeML ist als Docker-Container herstellerunabhängig und kann auf allen gängigen industriellen Steuerungen verwendet werden, sofern sie Docker-Container unterstützen. Die Lösung eignet sich insbesondere für Automatisierungsingenieure. Über den No-Code-Ansatz von Weidmüller kann der Anwender auch ohne Kenntnisse in Python oder Data Science ML-Modelle erzeugen.
Die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten unmittelbar im Shopfloor erübrigt die Datenübertragung in die Cloud. So müssen sensible Daten das Unternehmen nicht verlassen. Die Erkennung etwa von Unstimmigkeiten im Produktionsprozess direkt an der Maschine beschleunigt die Fehlerbehebung, beugt langen Ausfällen vor und reduziert Ausschuss. Mit edgeML spart der Kunde gleichzeitig Cloud-Lizenzen und Gebühren für die Datenübertragung und -speicherung. Auch Produktionslinien, deren Maschinen und Anlagen aus Sicherheitsgründen nicht mit dem Internet verbunden werden dürfen, können mit edgeML durch maschinelles Lernen optimiert werden.
Der ModelBuilder von Weidmüller erlaubt dem Automatisierungsingenieur oder anderen Experten, auf Basis gesammelter Daten ML-Modelle zu erstellen, die in edgeML analysiert werden sollen. edgeML unterstützt das Standardformat ONNX. So kann der Anwender auch existierende ONNX-Modelle verwenden oder selbst welche in Python erstellen.
Zum Sparen von Zeit und Ressourcen bei der Erstellung von ML-Lösungen ermöglicht Weidmüller in Zukunft auch die Kalibrierung von erstellten Modellen. Diese Funktion ist bereits in ModelRuntime verfügbar. So wird ein Standardmodell für eine Maschinenfamilie zu einer Schablone, die sich auf andere Maschinen derselben Klasse anwenden lässt. An diesen lernt das Modell weiter, um sich auf die jeweilige Anlage anzupassen. Dies ermöglich die skalierbare Wiederverwendung von ML-Modellen. Für die Verwaltung des Lebenszyklus von Modellen unterstützt edgeML auch das Weidmüller-Tool MLOps. (Bild Pressefoto Weidmüller)