Présent sur le salon Global Industrie (stand 5X130), Beckhoff met en avant une approche intégrée de la digitalisation des ateliers, reposant sur l’exploitation des données et l’intégration directe de l’intelligence artificielle au niveau du contrôle-commande. Au cœur de cette stratégie, TwinCAT 3 Machine Learning Creator étend les capacités d’ingénierie en facilitant la création et le déploiement de modèles d’IA dans les environnements industriels.
Une ingénierie IA accessible et intégrée
TwinCAT 3 Machine Learning Creator permet de générer automatiquement des modèles d’apprentissage à partir de données industrielles, sans nécessiter d’expertise en data science. L’environnement, entièrement accessible via navigateur, supprime les contraintes liées aux ressources de calcul locales et simplifie le workflow d’ingénierie.
Les automaticiens peuvent ainsi entraîner des réseaux neuronaux directement à partir des données issues des machines, puis les déployer dans le système de contrôle. Cette continuité entre collecte, apprentissage et exécution en temps réel favorise une intégration fluide de l’IA dans les architectures existantes.
Analyse combinée d’images et de signaux process
L’évolution de la gamme TwinCAT 3 Machine Learning inclut désormais le traitement des signaux et séries temporelles, en complément des fonctions de vision industrielle. Les données issues des capteurs — courant, vibration, température — peuvent être exploitées pour détecter des anomalies, identifier des dérives ou anticiper des défaillances.
Cette approche ouvre la voie à des applications telles que la maintenance prédictive, le contrôle qualité en ligne ou l’optimisation dynamique des paramètres de production. Les modèles permettent également d’ajuster les procédés en fonction des conditions réelles et de réduire la consommation énergétique en s’appuyant sur des profils de charge et des prévisions.
En intégrant directement ces capacités au contrôle-commande sur base PC, Beckhoff propose un environnement cohérent où l’intelligence artificielle devient un élément natif du système d’automatisation, sans recours à des infrastructures externes.
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