edgeML – Machine-Learning-Tool für die Automatisierung

edgeML Produktneuheit

Einfache und flexible ML-Integration in die Automatisierung

edgeML bietet die Möglichkeit, ML-Modelle auf besonders einfache und flexible Weise in Automatisierungssysteme zu integrieren.

Ein entscheidender Vorteil dabei ist die vollständige Unabhängigkeit von der zugrunde liegenden Hardware.

Dadurch können Anlagen oder Prozesse kontinuierlich und effizient mithilfe von Machine Learning überwacht werden.

Somit bietet Ihnen unsere durchgängigen Industrial IoT und Automatisierungslösungen in den Bereichen Datenerfassung, -vorverarbeitung, -kommunikation sowie Datenvisualisierung und -analyse umfassende Unterstützung.

Ihre Vorteile

Einfache Integration auf Steuerungen

edgeML steht als App für das offene Betriebssystem u-OS von Weidmüller zur Verfügung und kann komfortabel über den App-Manager installiert werden. Zudem ist edgeML als Docker Container verfügbar und lässt sich somit auf Third-Party-Hardware installieren.

Intuitiver Betrieb und Verwaltung von ML-Modellen

edgeML unterstützt MLOps und lässt sich so einfach in Unternehmensprozesse integrieren. Darüber hinaus ermöglicht die Laufzeit, die Modelle (u.a. durch Import- und Verwaltungsfunktionen) intuitiv zu betreiben.

Unterstützt ML-Modelle nach ONNX-Format

Neben Modellen, die mit dem ModelBuilder von Weidmüller erstellt werden, erlaubt edgeML auch die Ausführung von ML-Modellen im offenen ONNX-Standard.

edgeML im Überblick

Einfache und flexible ML-Integration in die Automatisierung

Hohe Flexibilität: Hardware- und OS-agnostisch ML-Modelle deployen

Mit edgeML bringen Maschinen- oder Prozessexperten ML-Modelle schnell und unkompliziert in die praktische Anwendung. Die Modelle können dabei komfortabel mit dem integrierten Webserver verwaltet und ausgeführt werden. Die Modelergebnisse geben detaillierte Einsicht in den Zustand der Maschine. Auf Grundlage dieser Informationen lassen sich z.B. Wartungsintervalle optimieren und die Produktqualität steigern. So trägt edgeML wesentlich zur Steigerung der Produktionseffizienz bei.

Intuitiver Import, Parametrisierung und Inbetriebnahme von ML-Modellen auf Edge-Geräten
Hardwareunabhängiges Deployment (Docker-Container)
Offene Plattform (Unterstützung des ONNX-Formats)

PROCON-Connect als Schnittstelle für edgeML

PROCON-Connect ermöglicht es Anwendern, Maschinendaten einfach zu akquirieren, vorzuverarbeiten und stellt sie standardisiert edgeML zur Verfügung.

Die Konfiguration erfolgt komfortabel im Browser im eigenen Webserver über ein intuitives UI mit umfangreichen Projektverwaltungsfunktionen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Produktkombination ermöglicht es, historische Daten für die Modellerstellung mit ModelBuilder zu sammeln. Gleichzeitig kann PROCON-Connect neben REST-APIs als Schnittstelle zur Anlage dienen.

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