¿Dónde están invirtiendo los fabricantes de automatización en inteligencia artificial?

Las herramientas avanzadas de mantenimiento predictivo están liderando el camino para la inversión de muchas automatizaciones

fabricantes. Estas herramientas utilizan inteligencia artificial para detectar fallas tempranas y solicitar reparaciones oportunas.

Esto reduce el costo de propiedad de la automatización y aumenta su disponibilidad.

También están apareciendo plataformas para implementar modelos personalizados de aprendizaje automático.

Estos modelos gestionan procesos de producción específicos.

Desde el corte por láser hasta la fundición de hierro. Creando operaciones más rápidas y eficientes, con menos supervisión experta.

ABB y Viking Analytics

ABB es un fabricante líder de automatización y equipos eléctricos.

Ha observado una demanda cada vez mayor por parte de sus clientes de herramientas de mantenimiento predictivo. En respuesta,

ha comprado una participación en la startup sueca de software de monitoreo de condición, Viking Analytic.

Niking ha desarrollado una aplicación de supervisión de vibraciones asistida por inteligencia artificial llamada MutiViz Vibration.

ABB ha integrado el motor de análisis predictivo de Viking en la implementación de su propio Ability Asset Manager.

La solución combinada puede predecir y prevenir fallas en los equipos.

Viking Amnatytics ganó el desafío Electification Startup de ABB en 2020. Desde entonces.

Las dos empresas han colaborado en aplicaciones y visualización de datos de sensores de monitoreo de condición.

En el pasado, Viking Analytics ha trabajado en otras aplicaciones de inteligencia artificial en la automatización industrial.

Siemens Xcelerator

Xcelerator es una plataforma de software bajo la cual Siemens implementa muchas aplicaciones de inteligencia artificial, incluidas MindSphere y Predictive Services.

MindSphere es la principal solución de automatización industrial e interconexión de las cosas de Siemens.

Implementa una amplia gama de soluciones inteligentes, desde mantenimiento predictivo hasta localización de obstrucciones en el alcantarillado.

Siemens ha utilizado modelos de aprendizaje automático MindSphere en muchos de sus propios sitios de producción

para detectar fallas en desarrollo, planificar el mantenimiento, evaluar la estabilidad del proceso y predecir la calidad del producto.

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