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3 de junio, 2021 Software comentarios XML
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Siemens ha presentado su aplicación industrial AI Anomaly Assistant, que utiliza la inteligencia artificial (IA) para detectar anomalías en la industria de procesos y evaluar su impacto en el negocio.

Esto ofrece a las empresas nuevas oportunidades para la optimización económica de sus procesos. La aplicación analiza los sucesos del proceso que afectan a parámetros como la productividad, la disponibilidad y la calidad, y alerta al operario de la planta de cualquier anomalía. Estos hechos y anomalías ya no se limitan a ser identificados, sino que también se analiza su relevancia para el negocio, una evaluación que antes solo era posible basándose en la experiencia previa.

Para que la IA pueda detectar y evaluar las anomalías relevantes para el negocio, los algoritmos de machine learning se entrenan a partir de los datos del proceso y luego se concentran para determinar qué anomalías tienen un impacto en la eficiencia económica de la planta. A continuación, el propio operador de la planta define el enfoque posterior de la IA mediante el panel de control de la aplicación, donde se pueden seleccionar, evaluar y comentar las anomalías.

En esta fase de evaluación se realizan varias sesiones de retroalimentación, de modo que el operador de la planta termina con una IA bien entrenada y centrada que es capaz de evaluar las anomalías, basándose en los datos del proceso, en función de su relevancia para el negocio. La app AI Anomaly Assistant se instala como aplicación en la nube o dentro de la propia infraestructura del usuario, por ejemplo, en un PC Simatic Box o en una máquina virtual. La solución basada en la nube es especialmente ventajosa durante la fase de formación y evaluación, ya que permite una colaboración eficaz entre los analistas de datos y los operadores de la planta. Además, también permite combinar los resultados de la detección de anomalías con otros servicios, como la gestión predictiva de activos, como parte de la Asset Performance Suite (APS),señalan desde Siemens.

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