Autodesk Technology Centers、ボストン

Autodesk Technology Centers Boston のワークショップ スーパーバイザー、ジョシュ・アイゲンにとって、学ぶことは仕事の一部です。ジョシュは、Autodesk Technology Centers が革新的な組織やチームに提供している共有の木工所とレーザー切断工場を管理・監督し、機器を使用するすべての人が適切なトレーニングを受けられるようにしています。

アナログ機器やカスタム機器の多い同社では、オペレーションのパフォーマンスを把握し、改善することが複雑になっています。Tulip提携することで、ジョシュと彼のチームは自動化とプロセスを構築し、店舗を把握するだけでなく、注意が必要なことがあれば適切な担当者に通知できるようになりました。例えば、集塵機が満杯になった場合、Tulip このイベントをキャプチャし、電子メールアラートをトリガーして、ビンを交換する時期であることを誰かに通知します。

Tulip チームが次世代エッジ・デバイスの構築に着手する中 Edge IOボストンのAutodesk テクノロジー・センターは、新しい機能をテストするのに最適な場所でした。

Edge IOアナログセンサの監視

Edge IO 、市販の電流センサや振動センサに対応した高速アナログモニタリング機能を提供します。これにより、アナログマシン用の新しいデータがTulip 導入されます。Edge IO開発中、Tulip チームはEdge IO ネットワーク接続されていないCNCミルに接続しました。

既製品の振動センサーと電流クランプを機械に接続しました。振動センサーはミルのシャーシに、電流クランプは電源キャビネットに直接接続されています。

Edge IO 、デバイスとセンサーを接続するためのフローベースのプログラミング言語であるNode-RED 搭載されています。デバイス上で、センサーからのデータはNode-RED 経由してEdge IO送られ、そこでTulip アプリを使ってクラウドで使用することができます。Tulip 提供するフローを使えば、特定のセンサー用にNode-RED 簡単にセットアップできます。

機械学習

ソリューションが導入されると、データはデバイスに取り込まれ、Node-RED処理・可視化され、ノーコードアプリで使用するためにTulip 送信されます。センサーデータは、マシンの動作をリアルタイムで示す頻度グラフや時系列グラフで可視化できます。

Edge IO Node-REDこの高速モニタリングをサポートすることで、これまで取り残されていたマシンの新たな洞察を容易に引き出すことができました。

オペレーターは機械の性能をライブで見ることができるだけでなく、そのデータを使って機械学習モデルを学習させ、機械の状態や健全性を予測することができます。

工具が摩耗すると、機械のステータスが変化し、アラートが送信されます。Tulip チームは、CNCミルの異常を検出し、アプリでオペレータに視覚的にアラートを送ることができるシンプルなモーダルとアプリを導入しました。

新規ユーザーのエンパワーメント

ボストンのテクノロジー・センターでは、ジョシュ・アイゲンが多くの人を教えています。新しく入ってくるユーザーの中には、他のユーザーと同じような経験レベルを持っていない人もいます。そのような人たちを支援するためにエッジでテクノロジーを使用できることは、大きな勝利です。機械学習による異常検知は、新しいユーザーにとって、こうした新しい機械にしばしば伴う急な学習曲線を克服するのに最適なフィードバック・ループを生み出します。

Autodesk テクノロジーセンターは、AWSクラウドのスケーラビリティと俊敏性を活用し、機器の使用状況を監視したり、トレーニングを管理したりするアプリケーションを展開するためのエキサイティングなユースケースを構築するために、Tulip 活用することができます。接続されたエッジデバイスとセンサーを備えたTulipプラットフォームは、世界中のどこからでもアクセス可能な実用的なデータで、オペレーションを監視します。