Создание решений для диагностической аналитики в промышленных условиях давно требует наличия экспертов в области анализа данных, обладающих глубокими знаниями конкретного анализируемого приложения. Этим экспертам требуются недели, месяцы или даже годы, чтобы понять и смоделировать систему. Этот опыт был учтен в новом модуле искусственного интеллекта (ИИ) Project Sherlock от Rockwell Automation. Этот алгоритм анализа данных размещен в модуле, который устанавливается на шасси контроллера. После установки AI Project Sherlock использует инновационное физическое моделирование для «обучения» на основе приложения, управляющего контроллером. Решение проверяет метки контроллера для идентификации приложения или позволяет пользователям выбирать, что они хотят смоделировать, выбирая входы и выходы с помощью дополнительной инструкции приложения (AOI). Затем AI Project Sherlock обучается на данных, проходящих через контроллер, для построения модели. Этот процесс может быть завершен за считанные минуты. Большие объемы исторических данных не требуются, и данные не должны покидать уровень автоматизации.
После построения модели решение Project Sherlock непрерывно отслеживает работу системы на предмет аномалий, сравнивая её с полученным на основе принципов пониманием процесса. При обнаружении проблемы оно может вывести сигнал тревоги на экран или панель HMI. В будущих версиях система выйдет за рамки диагностики и будет предоставлять пользователям рекомендации по устранению проблемы или автоматически корректировать параметры системы для решения проблемы без вмешательства человека.
Диагностика Project Sherlock снижает количество ложных срабатываний по сравнению с другими решениями на основе ИИ благодаря физическому моделированию и применению в промышленных условиях. Например, ИИ Project Sherlock может определить, связано ли изменение температуры котла с незначительным изменением в ходе работы или с аномалией, требующей коррекции.
