ABB и IBM объединили свои усилия для объединения цифрового предложения ABB Ability с IBM Watson IoT. Это предназначено для создания добавленной стоимости для клиентов в сфере энергоснабжения, промышленности, а также в секторе транспорта и инфраструктуры.
Когнитивные промышленные установки и машины
Первые совместные промышленные решения компаний обеспечивают в режиме реального времени когнитивную информацию для производства и интеллектуальных сетей. «Эта комбинация представляет собой следующий уровень в области промышленных технологий», - сказал Ульрих Спишсхофер, генеральный директор ABB. «Системы в настоящее время только собирают данные. Наша комбинация позволяет промышленным компаниям и станкам использовать данные для сбора центральной информации, анализа и оптимизации. «Цель состоит в том, чтобы повысить доступность, скорость и прибыльность предприятия.
По словам производителей, совместно разработанные решения позволяют компаниям улучшить контроль качества, сократить время простоя и работать быстрее. Решения позволяют когнитивным промышленным установкам и машинам не только обрабатывать, но и понимать данные, делать выводы и принимать соответствующие меры. Это делается для того, чтобы избежать неэффективных процессов и ненужных задач, чтобы у сотрудников было больше времени для выполнения более сложных задач.
Искусственный интеллект находит ошибки в режиме реального времени
Например, обе компании хотят использовать искусственный интеллект IBM для поиска дефектов, используя производственные изображения в реальном времени, которые захватываются системой ABB и затем анализируются с использованием «loT for Manufacturing» от IBM. Сочетая когнитивные знания IBM в реальном времени с технологией промышленной автоматизации АББ, компании обещают более эффективное производство.
АББ и IBM также планируют прогнозировать структуру спроса и предложения на электроэнергию на основе исторических данных и данных о погоде. Это может оптимизировать работу и обслуживание современных интеллектуальных сетей. На основе прогнозов температуры, солнечного излучения и скорости ветра можно прогнозировать спрос, что может помочь коммунальным предприятиям оптимизировать управление нагрузкой и ценообразование в режиме реального времени. (КДж)