24 mois de garantie Festo Didactic → www.festo-didactic.com 70 71 Module d’usine-école > Flux de pièces individuelles > Stations MPS 400 Description sommaire Le module système MPS 400 Tri en ligne traite, entre autres, de la différenciation de différentes pièces en combinant différents types de capteurs. L’utilisation d’algorithmes du domaine de l’apprentissage automatique dans un petit ordinateur équipé d’une caméra offre aux apprenants une introduction simple à l’application pratique de l’intelligence artificielle dans la production. Dans le même temps, les apprenants ont une bonne compréhension des avantages et des défis liés au post-équipement de l’Internet industriel des objets des installations existantes et à la possibilité d’explorer de nouveaux modèles commerciaux. Processus Un dispositif de lecture/écriture RFID avec réglage en hauteur s’adapte aux pièces à traiter entrantes et lit leur mémoire de produit. La couleur et le matériau de la pièce à traiter sont alors détectés. En comparant les valeurs mesurées avec les données provenant de la RFID ou d’un MES connecté, il est possible de détecter des erreurs dans la couleur et le matériau de la pièce à traiter. Les pièces à traiter sont ensuite soit triées sur l’une des deux goulottes, soit transmises aux postes en aval. Un dispositif de l’Internet des objets industriel surveille les deux goulottes à l’aide d’une caméra. Un algorithme d’apprentissage machine sur un petit ordinateur évalue les images de la caméra et reconnaît ainsi le nombre de pièces à traiter sur chaque goulotte. Tri en ligne MPS 400 Post-équipement IIoT et apprentissage machine Module d’usine-école > Flux de pièces individuelles > Stations MPS 400 Tri en ligne MPS 400 8129438 Composants essentiels : Station de tri MPS Inline avec une convoyeur et deux glissières Module de détection avec détecteur à réflexion, barrière photo-électrique et capteur inductif Module de rétrofit IIoT avec caméra et algorithme Machine Learning Combinatoire des capteurs Les apprenants traitent de la combinaison et de l’évaluation de différents types de capteurs, ici le détecteur à réflexion, la barrière photo-électrique et le capteur inductif. Ainsi, ils reconnaissent comment l’utilisation combinée des capteurs peut fournir des informations qu’aucun capteur ne pourrait capter individuellement. Apprentissage mécanique Les apprenants obtiennent une introduction facile au domaine complexe de l’intelligence artificielle et à son application pratique dans l’environnement de production. Les avantages et les inconvénients ainsi que les étapes et les défis typiques de la mise à niveau des installations de production existantes (post-équipement de l’Internet industriel des objets) peuvent également être transmis dans le processus. Les données supplémentaires obtenues dans le cadre du post équipement de l’Internet des objets industriel augmentent la qualité des décisions. Ces améliorations grâce à l’apprentissage machine mettent également en évidence les possibilités de nouveaux modèles commerciaux. Contenus didactiques – Détection de différentes pièces à traiter grâce à la combinatoire de différents types de capteurs. – Post-équipement de l’IIoT (Internet des Objets industriel) des installations industrielles existantes – Application pratique de l’intelligence artificielle (AI) et de Machine Learning (ML) en cours de production. – Évaluation des images de caméra dans l’environnement d’automatisation, assistée par KI/ML – Ouverture de nouveaux modèles commerciaux grâce au post- équipement de l’Internet industriel des objets Matériel d’apprentissage recommandé Matériel pédagogique Vue d’ensemble → Page 270 Par exemple : Cours en ligne – Introduction à l’industrie 4.0 – Programmation d’API Cours eTheory – CIROS – Prise en main Cours eLab – Bases de la programmation d’un API – Programmation API pour systèmes smart – CIROS – Bases de la simulation 3D Évaluations – Bases de la programmation d’un API – Programmation API pour systèmes smart Guides de l’utilisateur – CIROS – Notice d’installation
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