iAS : Industrial Automation Suite


Home

>

Knowledge

>

iAS : Industrial Automation Suite

219 views

-

iAS : Industrial Automation Suite
 

แนวทางการพัฒนา AI จาก Big Data ในระบบ Factory Automation ด้วย SCADA-PLC

  1. การเก็บข้อมูลอัจฉริยะจาก SCADA-PLC

    • เริ่มต้นด้วยการรวบรวม Big Data จากระบบ SCADA-PLC ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการควบคุมและตรวจสอบกระบวนการผลิต ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และการทำงานของเครื่องจักรจะถูกบันทึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้ได้ข้อมูลที่ละเอียดและครบถ้วน พร้อมสำหรับการนำมาประมวลผลในขั้นตอนถัดไป
  2. การทำความสะอาดและจัดเตรียมข้อมูล (Data Cleaning and Preparation)

    • ข้อมูลที่ได้จากระบบ SCADA-PLC จะถูกตรวจสอบและทำความสะอาด เพื่อลดปัญหาค่าที่ขาดหาย (Missing Values) และค่าที่ผิดปกติ (Outliers) การเตรียมข้อมูลนี้จะทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึก (Deep Analytics) และการสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำ
  3. การสร้างฟีเจอร์ที่สำคัญ (Feature Engineering)

    • จากข้อมูลดิบ เราจะสร้างฟีเจอร์ที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การคาดการณ์การทำงานของเครื่องจักรหรือการทำนายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ฟีเจอร์ที่ถูกสร้างขึ้นนี้จะช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด
  4. การเลือกและสร้างโมเดล AI (Model Selection and Development)

    • เราจะเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมกับลักษณะข้อมูลและความต้องการเฉพาะของกระบวนการผลิต เช่น การใช้ Deep Learning สำหรับการวิเคราะห์ภาพหรือเสียง หรือการใช้ Random Forest สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเวลา (Time Series Data) จากนั้นทำการฝึกอบรม (Training) โมเดลด้วยข้อมูลที่ได้เตรียมไว้
  5. การประเมินและปรับแต่งโมเดล (Model Evaluation and Tuning)

    • โมเดล AI ที่ถูกสร้างขึ้นจะต้องผ่านการทดสอบและประเมินผล เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลมีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูงสุด จากนั้นทำการปรับแต่ง (Hyperparameter Tuning) เพื่อเพิ่มศักยภาพของโมเดลในการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ๆ
  6. การนำโมเดลไปใช้งานในระบบจริง (Deployment)

    • เมื่อโมเดล AI ผ่านการทดสอบและปรับแต่งแล้ว จะถูกนำไปใช้งานในกระบวนการผลิตจริง เพื่อช่วยในการตัดสินใจอัตโนมัติ (Automated Decision-Making) การตรวจสอบคุณภาพ (Quality Control) และการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการผลิต โดยเชื่อมต่อกับระบบ SCADA-PLC เพื่อทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น
  7. การปรับปรุงและอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่อง (Continuous Improvement)

    • AI จะเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ที่ได้รับอย่างต่อเนื่อง ทำให้สามารถปรับปรุงและพัฒนาตนเองได้ในเวลาจริง (Real-Time Learning) ช่วยให้กระบวนการผลิตของคุณมีความยืดหยุ่นและสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างรวดเร็ว

ก้าวข้ามขีดจำกัดของกระบวนการผลิตแบบเดิมๆ ด้วย AI ที่ชาญฉลาดและพร้อมนำพาธุรกิจของคุณสู่ยุคใหม่แห่งการผลิตอัจฉริยะ




Blogs