Die Entwicklung von Diagnoseanalyselösungen für industrielle Prozesse erforderte lange Zeit erfahrene Datenwissenschaftler mit fundierten Kenntnissen der jeweiligen Anwendung. Diese Experten benötigten Wochen, Monate oder sogar Jahre, um das System zu verstehen und zu modellieren. Dieses Know-how ist nun in das neue KI-Modul „Project Sherlock“ von Rockwell Automation integriert. Dieser datengetriebene Analysealgorithmus ist in einem Modul untergebracht, das auf das Controller-Gehäuse aufgesetzt wird. Nach der Installation nutzt AI Project Sherlock neuartige physikbasierte Modellierung, um von der Anwendung, die den Controller steuert, zu lernen. Die Lösung prüft die Controller-Labels, um die Anwendung zu identifizieren, oder ermöglicht es Benutzern, die zu modellierenden Parameter über eine zusätzliche Anwendungsanweisung (AOI) auszuwählen. Anschließend lernt AI Project Sherlock aus den durch den Controller fließenden Daten, um ein Modell zu erstellen. Dieser Prozess kann innerhalb weniger Minuten abgeschlossen werden. Es werden keine großen Mengen an historischen Daten benötigt, und die Daten müssen die Automatisierungsschicht nicht verlassen.
Sobald das Modell erstellt ist, überwacht die Project Sherlock-Lösung den Betrieb kontinuierlich auf Anomalien und vergleicht diese mit den daraus abgeleiteten, prinzipienbasierten Erkenntnissen. Wird ein Problem erkannt, kann ein Alarm auf einem HMI-Bildschirm oder Bedienfeld ausgelöst werden. Zukünftige Versionen werden über die reine Diagnose hinausgehen und Anwender bei der Problembehebung unterstützen oder Systemparameter automatisch anpassen, um ein Problem ohne menschliches Eingreifen zu lösen.
Dank der physikalisch basierten Modellierung und der Erfahrung in industriellen Anwendungen reduziert die Diagnose von Project Sherlock die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse im Vergleich zu anderen KI-Lösungen. Beispielsweise kann die Project Sherlock-KI feststellen, ob eine Kesseltemperaturänderung auf eine harmlose Betriebsänderung oder eine korrekturbedürftige Anomalie zurückzuführen ist.
