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Machine Learning nahtlos integriert

Machine Learning nahtlos integriert

Beckhoff bietet eine in TwinCAT 3 integrierte Lösung für Maschinelles Lernen. Das Machine Learning wird in Echtzeit realisiert, sodass sich die Lösung z. B. auch für den Motion-Bereich eignet.

Die Lösung bildet so eine Grundlage zur Steigerung der Maschinenperformance, z. B. durch Prescriptive Maintenance, Selbstoptimierung von Prozessabläufen oder eigenständige Erkennung von Prozessanomalien. Das jeweilige Modell wird innerhalb eines der gängigen ML-Frameworks, z. B. Matlab oder TensorFlow, trainiert und anschließend über das standardisierte Austauschformat ONNX zur Beschreibung von trainierten Modellen in die TwinCAT-Runtime importiert. Durch die nahtlose Integration in die Steuerungstechnik steht die Multicore-Unterstützung von TwinCAT auch für das Maschinelle Lernen offen. So kann aus unterschiedlichen Task-Kontexten auf die jeweilige TwinCAT 3 Inference Engine zugegriffen werden, ohne dass sich dies gegenseitig begrenzend auswirkt.

 

Bild- und Textquelle: Beckhoff

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