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Mitsubishi Electric entwickelt auf KI basierende DiagnosetechnologieKI reduziert die Ausfallzeiten von Anlagen und erhöht die Produktivität in Fabriken und Werken

Bei diesem Text handelt es sich um eine Übersetzung der offiziellen englischen Version dieser Pressemitteilung, die nur als Hilfestellung und Referenz bereitgestellt wird. Ausführliche und/oder spezifische Informationen entnehmen Sie bitte der englischen Originalversion. Im Falle von Abweichungen hat der Inhalt der englischen Originalversion Vorrang.

ZUR SOFORTIGEN VERÖFFENTLICHUNG Nr. 3290

TOKIO, 8. Juli 2019 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) hat heute die Entwicklung der vermutlich weltweit ersten Diagnosetechnologie bekannt gegeben, welche auf der proprietären Maisart®*1-Technologie für künstliche Intelligenz (KI) basiert und bei der maschinelles Lernen für die Analyse von Sensordaten genutzt und anschließend ein Modell der Übergange einer Produktionsmaschine zwischen verschiedenen Betriebszuständen generiert wird. Dadurch kann die Technologie Anomalien bei der Maschine schnell und präzise erkennen, was eine höhere Produktivität in Fabriken und Werken ermöglicht.

  1. *1 Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in Technology

Herkömmliche und neue Technologien zur Erkennung von Anomalien

Hauptmerkmale

  1. 1) Nutzung von KI zur präzisen Erkennung von Anomalien bei Maschinen basierend auf einem Modell betrieblicher Übergänge
    • Im Gegensatz zu herkömmlicher Diagnosetechnologie, bei der dieselben Bedingungen für die Erkennung von Anomalien unabhängig vom aktuellen Betriebszustand einer Maschine verwendet werden, analysiert die neue auf KI basierende Technologie Sensordaten, um automatisch ein Modell der Übergange der Maschine zwischen verschiedenen Betriebszuständen zu erstellen, und verwendet dann das Modell, um optimale Bedingungen für die Erkennung von Anomalien während jedes Vorgangs festzulegen.
    • Anzeichen für einen Maschinenausfall können präzise noch vor dem tatsächlichen Ausfall erkannt werden, wodurch der Aufwand für die Durchführung von Wartungsarbeiten und die Ergreifung von Abhilfemaßnahmen bei Ausfallzeiten in Fabriken und Werken reduziert wird.
  2. 2) Vereinfachte Einführung von Systemen zur Erkennung von Anomalien dank KI
    • Die neue auf KI-basierende Technologie macht komplizierte manuelle Einstellungen hinfällig und vereinfacht so die Einführung von Systemen zur Erkennung von Anomalien.



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