SIMATIC AI. Искусственный интеллект в решениях c SIMATIC (V)

Искусственный интеллект - ИИ - и входящие в его состав нейронные сети находят новые применения во многих сферах и конечно есть много точек приложений в промышленности. Этот обзор посвящён использованию нейронных сетей в системах управления на основе SIMATIC.

В решении каких промышленных задач может помочь нейронная сеть? Несколько примеров.

Прогнозирование выхода оборудования из строя

Глубокий анализ структурированных данных

Анализ видео/звукового потока

И есть конечно места, где логики ПЛК уже не хватает…

Варианты для реализации нейронной сети.

Вариант №1 – использование нейропроцессорного модуля SIMATIC S7-1500 TM NPU

Модуль может быть установлен на SIMATIC S7-1500 CPU или
на периферийную станцию ET200MP
Ввод данных в нейропроцессорный модуль осуществляется через USB / ETHERNET порты, так же возможен ввод данных непосредственно из CPU по шине Backplane
Модуль работает с заранее подготовленной нейронной сетью

Как работать с TM NPU?

Сбор и классификация данных для создания дата-сета нейронной сети.

Самый важный момент, от этого этапа будет зависеть качество обучения нейронной сети.

После того как данные найдены, требуется их классификация и структурирование.

Нейронная сеть должна быть подготовлена и обучена, вне модуля.

Здесь потребуется соответствующая квалификация и знания.

Загрузка обученной нейронной сети в модуль

Нейронная сеть загружается только с программой исполнения
Нейронная сеть и программа переносятся на модуль при помощи SD карты
Модуль работает с готовой нейронной сетью

Программирование SIMATIC S7-1500CPU для работы с модулем

Программирование CPU осуществляется c помощью нашего любимого TIA Portal в обычном режиме.
Связь с модулем осуществляется через специальные программные блоки.

Вариант №2 – Open Controller

Open Controller – хорошее решение для простых нейронных сетей.

Поскольку Open Controller не оснащен аппаратным ускорителем как TM NPU, то работа нейронной сети будет существенно медленнее.
Фреймворк для работы нейронной сети устанавливается непосредственно на компьютерную часть Open Controller.
Программирование алгоритмов нейронной сети возможно без стороннего ПК.

Дополнительные возможности

Open Controller выпускается в типоразмере ET200SP и может быть дополнен модулями ввода вывода ET200SP.
Взаимодействие нейросети и аппаратного (программного) контроллера происходит посредством внутренней/внешней ETHERNET коммуникации.
Так же возможно использовать обмен данными по OPC UA или TCP/IP.
Возможно использование любых алгоритмов написанных на Python.
Можно использовать алгоритм самообучения нейронной сети.
Обучение сети можно производить непосредственно на Open Controller.

Для программирования нейросети достаточно только двух инструментов TensorFlow и Python/С++.

Соединение Python-программы и вычислительного сервера

Если вычислительной мощности недостаточно, возможен перенос части вычислений на локальный сервер SIMATIC IPC c аппаратным ускорителем или интернет сервер.