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Factory Automation
MELSOFT MaiLab

Aplicación Edge

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Prueba de 30 días de MELSOFT MaiLab

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MELSOFT MaiLab

MaiLab es un software que ofrece una variedad de métodos de aprendizaje automático y análisis estadístico, incluidas funciones de IA como el aprendizaje profundo y el análisis de regresión múltiple. Permite el análisis de datos para diversos fines sin necesidad de programación, lo que hace que las soluciones de análisis de datos sean fáciles de implementar.

Un software para todo tipo de análisis de datos

Este software por sí solo cubre la fase de análisis de datos de producción en la oficina y la fase de diagnóstico en producción basada en estos resultados de análisis, de modo que es posible aplicar los modelos de aprendizaje obtenidos del análisis de datos directamente en línea de producción.

Científico de datos de IA: un sistema de apoyo al análisis basado en IA para todos



Beneficios para el cliente:
  • Fase de formación muy corta para el software, ya que no se requieren conocimientos especializados, cualquiera puede hacer análisis de datos.
  • MaiLab apoya al cliente en todas las fases del proyecto de análisis de datos.
  • Los clientes se benefician de MaiLab, ya que muchas empresas ven una falta de mano de obra para el análisis de datos.
  • Los clientes tienen la capacidad de mejorar su eficiencia de producción de forma rápida y eficiente.

    Una interfaz de usuario que le brinde análisis de datos con una gran experiencia



    Beneficios para el cliente:
    • Rápido retorno de la inversión, ya que el software MaiLab es una herramienta única tanto para el análisis fuera de línea como para el diagnóstico en tiempo real, incluida la retroalimentación directa al sitio de producción. Amplias posibilidades para la visualización de datos.
    • Durabilidad y diseño y funcionamiento preparado a prueba de futuro de MaiLab a través de conceptos abiertos integrados como el lenguaje de programación Python o el entorno basado en la web.
    • Flexibilidad a través de diferentes esquemas de licencias disponibles (suscripción anual para OPEX, modelo perpetuo para CAPEX) y muchos escenarios de aplicaciones diferentes.

    Tech Talks - MaiLab

    Proceso de análisis

    MELSOFT MaiLab es una herramienta que permite un fácil análisis en 4 pasos básicos.

    Análisis fuera de línea

    Paso 1: Creación del conjunto de datos

    En primer lugar, lea los datos que se van a analizar en MELSOFT MaiLab y regístrelos. Un grupo de datos registrados se denomina "conjunto de datos". El conjunto de datos se puede mostrar en varios tipos de gráficos, de modo que también puede ser verificado fácilmente por el ojo humano antes de realizar el diagnóstico mediante IA.

    Paso 2: Creación de IA

    Se realiza un aprendizaje a partir del conjunto de datos. Un modelo que permite el diagnóstico de datos desconocidos se denomina "IA". Cuando se selecciona "lo que quiere hacer (objetivo)", la regularidad y las reglas de los datos se derivan automáticamente, y MELSOFT MaiLab crea la "IA".

    Diagnóstico en tiempo real

    Paso 3: Creación de tareas

    La configuración para realizar el diagnóstico de datos desconocidos se denomina "tarea". MELSOFT MaiLab definirá los métodos de entrada/salida de datos y los valores umbral para determinar si los resultados del diagnóstico son buenos o malos. La precisión se muestra como una puntuación, que sirve como guía para el juicio.

    Paso 4: Ejecución y monitorización de tareas

    Puede ejecutar tareas y monitorear el estado de diagnóstico de datos desconocidos. La implementación en el equipo se puede realizar fácilmente con solo un clic. El flujo de datos y el buen o mal estado de juicio pueden confirmarse en una pantalla gráfica del servidor de aprendizaje.

    Análisis fuera de línea

    Prepare los datos. (Creación de conjuntos de datos)

    Para analizar los datos y crear el modelo de diagnóstico, es necesario registrar los datos objeto de análisis en MELSOFT MaiLab. Un grupo de datos registrados se denomina "conjunto de datos". Al registrar el conjunto de datos, los datos pueden visualizarse en tablas o gráficos y pueden crearse modelos de diagnóstico.

    El registro de datos puede realizarse mediante simples operaciones con el ratón

    El archivo original de datos que se registrará como un conjunto de datos se denomina "fuente de datos". Las fuentes de datos que pueden registrarse son archivos de texto en formato CSV y TSV.

    Crear reglas de diagnóstico. (Creación de IA)

    Realice el preprocesamiento del conjunto de datos y cree IA realizando el aprendizaje de acuerdo con los métodos de análisis.

    Interactivo y fácil. La creación automática de IA ahorra tiempo y esfuerzo.

    Automático

    MELSOFT MaiLab selecciona los métodos óptimos de preprocesamiento y análisis en función de los objetivos y el contenido del conjunto de datos, y crea automáticamente la IA. Seleccione esta opción cuando no sepa qué método de análisis utilizar para lo que quiere hacer (objetivos).


    Manual

    En este método, usted mismo selecciona los métodos de análisis y crea la IA. Seleccione esta opción cuando esté claro el método adecuado para lo que quiere hacer (objetivos).

    Complete la IA

    Proceda a crear la tarea para realizar un diagnóstico en tiempo real mientras que se refiere a las puntuaciones y comentarios mostrados. Cuando el aprendizaje se ha completado, la creación de IA se completará. Puede cambiar manualmente la IA completada para personalizarla y aumentar su fiabilidad.

    Puede personalizar la IA para aumentar su precisión

    En MELSOFT MaiLab, cada proceso de IA se realiza en un bloque, y el flujo de procesamiento de IA se crea conectando los bloques. Puede editar el flujo de IA preparado por la función AutoML para personalizarlo libremente o crear una IA original desde cero.

    El procesamiento original puede realizarse con bloques de Python

    MELSOFT MaiLab también está equipado con bloques de expansión de funciones que son útiles para personalizar los modelos de aprendizaje. También puede realizar la codificación en Python, que se utiliza a menudo en el análisis de datos. Al realizar la personalización, puede crear modelos de aprendizaje con mayor precisión. 

    Diagnóstico en tiempo real

    Implementación en el dispositivo (creación de tareas)

    Un grupo de procesos (flujo de procesos) que utiliza la IA creada para realizar diagnósticos sobre datos de entrada desconocidos y y salida de los resultados del diagnóstico se denomina "tarea" en MELSOFT MaiLab*. Una tarea simple puede ser creada automáticamente configurando los parámetros necesarios para el funcionamiento de cada proceso.

    *Hay 2 tipos de tareas: simples y avanzadas. Para obtener más información, consulte los manuales.

    Cuando se utilizan equipos FA de Mitsubishi Electric, los dispositivos pueden especificarse directamente

    MELSOFT MaiLab tiene una gran afinidad con los equipos FA de Mitsubishi Electric. Dado que se puede realizar la especificación directa de dispositivos compatibles, la implementación (disposición) del dispositivo también se puede realizar fácilmente.

    El estado se muestra en tiempo real durante la ejecución de la tarea

    Los resultados del diagnóstico se muestran en gráficos de líneas y gráficos circulares. Los resultados del diagnóstico y la entrada de datos a la IA se muestran en formato de tabla.

    Configuración del sistema / Licencia / Entorno operativo

    Configuración del sistema

    La recopilación de datos y el diagnóstico pueden iniciarse en MELSOFT MaiLab con una licencia básica. Además, los sistemas se pueden configurar libremente en función de la escala de las instalaciones, el aumento en el número de usuarios de análisis, etc.

    Licencia

    Entorno operativo

    Entorno operativo de aprendizaje
    En el entorno operativo mínimo, es posible ejecutar métodos como el análisis de regresión múltiple, etc., con un procesamiento de cálculo relativamente bajo cuando no se están ejecutando otras herramientas. Para ejecutar métodos como el aprendizaje profundo, etc., que requieren mucho procesamiento de cálculos, es necesario el entorno operativo recomendado.

    ÍtemMínimoRecomendado
    OrdenadorPC, PC industrial, servidorPC, PC industrial, servidor
    CPUIntel® Core™-i3 equivalente o superiorIntel® Core™-i7 equivalente o superior*1
    Memoria4 GB o más16 GB o más*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-bit64-bit
    Espacio de almacenamiento disponible16 GB o más64 GB o más

    Entorno operativo de recopilación/diagnóstico

    ÍtemMínimoRecomendado
    OrdenadorPC, PC industrial, servidorPC, PC industrial, servidor
    CPUIntel® Core™-i3 equivalente o superiorIntel® Core™-i7 equivalente o superior*1
    Memoria4 GB o más16 GB o más*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-bit64-bit
    Espacio de almacenamiento disponible16 GB o más32 GB o más

    *1 Requerido cuando se ejecutan no solo métodos como el análisis de regresión múltiple, etc. con un procesamiento de cálculo relativamente bajo, sino también métodos como el aprendizaje profundo, que requiere mucho procesamiento de cálculo.