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Débloquer des informations avec des capteurs simples et l'apprentissage automatique à l'Autodesk Technology Center de Boston
Débloquer des informations avec des capteurs simples et l'apprentissage automatique à l'Autodesk Technology Center de Boston
Pour Josh Aigen, superviseur de l'atelier des Autodesk Technology Centers de Boston, l'apprentissage fait partie du travail. Josh gère et supervise les ateliers de menuiserie et de découpe laser que les Autodesk Technology Centers mettent à la disposition d'organisations et d'équipes innovantes. Il veille à ce que tous ceux qui utilisent ces équipements soient correctement formés.
Une situation idéale pour Tulip
La variété et la quantité d'équipements analogiques et personnalisés dans leur atelier, comme dans la plupart des cas, complique parfois l'obtention d'informations sur les performances de leurs opérations et les améliorations à apporter. En s'associant à Tulip, Josh et son équipe ont mis en place des automatismes et des processus qui leur permettent non seulement d'avoir une vue d'ensemble de leur atelier, mais aussi d'avertir les bonnes personnes si quelque chose nécessite une attention particulière. Par exemple, si un collecteur de poussière se remplit, Tulip capture cet événement et déclenche une alerte par courriel pour avertir quelqu'un qu'il est temps de vider le bac.
Alors que l'équipe de Tulip commençait à développer la prochaine génération de périphériques, l'Edge IO, le centre technologique d'Autodesk à Boston était l'endroit idéal pour tester de nouvelles fonctionnalités.
Alors que l'équipe de Tulip commençait à développer la prochaine génération de périphériques, l'Edge IO, le centre technologique d'Autodesk à Boston était l'endroit idéal pour tester de nouvelles fonctionnalités.
Surveillance de capteurs analogiques avec l'Edge I/O
L'Edge I/O introduit des capacités de surveillance analogique à haute fréquence avec des capteurs de courant électrique et de vibration disponibles dans le commerce. Cela apporte de nouvelles données dans Tulip pour les machines analogiques. Au cours du développement de l'Edge I/O, l'équipe de Tulip a connecté un Edge I/O à une fraiseuse CNC (non raccordée au réseau informatique).
Un capteur de vibrations et une pince électrique disponibles dans le commerce ont été connectés à la machine. Le capteur de vibrations est connecté au châssis du routeur CNC, et la pince de courant est connectée directement à l'armoire d'alimentation électrique.
Le système Edge I/O intègre Node-RED, un langage de programmation basé sur les flux pour la connexion des machines et des capteurs. Sur la machine, les données provenant des capteurs passent par Node-RED et arrivent dans l'Edge I/O, où elles peuvent ensuite être envoyées et utilisées dans le nuage avec les applications Tulip. Les flux fournis par Tulip permettent de configurer facilement Node-RED pour un capteur spécifique.
Un capteur de vibrations et une pince électrique disponibles dans le commerce ont été connectés à la machine. Le capteur de vibrations est connecté au châssis du routeur CNC, et la pince de courant est connectée directement à l'armoire d'alimentation électrique.
Le système Edge I/O intègre Node-RED, un langage de programmation basé sur les flux pour la connexion des machines et des capteurs. Sur la machine, les données provenant des capteurs passent par Node-RED et arrivent dans l'Edge I/O, où elles peuvent ensuite être envoyées et utilisées dans le nuage avec les applications Tulip. Les flux fournis par Tulip permettent de configurer facilement Node-RED pour un capteur spécifique.
Le Machine Learning intervient
Une fois la solution déployée, les données ont été capturées sur le dispositif, traitées et visualisées dans Node-RED, et envoyées à Tulip pour être utilisées dans des applications sans code. Les données des capteurs peuvent être visualisées dans des graphiques de fréquence et de séries temporelles qui montrent le comportement d'une machine en temps réel.
La prise en charge par l'Edge I/O de cette surveillance à grande vitesse, combinée à Node-RED, a facilité l'accès à de nouvelles informations sur des machines auparavant incompatibles.
Non seulement les opérateurs peuvent avoir une vue en direct des performances de la machine, mais les données peuvent également être utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique afin de prédire l'état et la santé de la machine.
Lorsqu'un outil se détériore, l'état de la machine peut changer, envoyant une alerte. L'équipe de Tulip a déployé une modale et une application simples qui peuvent détecter les anomalies sur la fraiseuse CNC et alerter visuellement l'opérateur dans l'application.
La prise en charge par l'Edge I/O de cette surveillance à grande vitesse, combinée à Node-RED, a facilité l'accès à de nouvelles informations sur des machines auparavant incompatibles.
Non seulement les opérateurs peuvent avoir une vue en direct des performances de la machine, mais les données peuvent également être utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique afin de prédire l'état et la santé de la machine.
Lorsqu'un outil se détériore, l'état de la machine peut changer, envoyant une alerte. L'équipe de Tulip a déployé une modale et une application simples qui peuvent détecter les anomalies sur la fraiseuse CNC et alerter visuellement l'opérateur dans l'application.
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