Der Smart-Factory-Sensorik-Baukasten von SSV ermöglicht einen Technologie-Upgrade für jede SPS: Bluetooth-Echtzeitdaten werden per Machine Learning analysiert und das Ergebnis an eine Steuerung geschickt.
Maschinen- und Anlagenkonstrukteure konnten die vielfältigen IoT-Funksensorikmöglichkeiten inklusive Machine-Learning-basierter Echtzeitdatenanalysen bisher nicht nutzen, wenn die entsprechenden Optionen für die jeweils zum Einsatz kommende Steuerung fehlen. Das ändert sich nun durch den Smart-Factory-Sensorik-Baukasten von SSV. Über das Evaluierungskit SFS/BE1 lassen sich verschiedene Bluetooth-Sensoren in praktisch jede Steuerungslösung einbinden. Dabei werden die Sensordaten und Schnittstellen in ein zur jeweiligen SPS passendes Format konvertiert.
Neben flexibler Signalverarbeitung, Sensorfusion und Datenkonvertierungen unterstützt ein SFS/BE1 auch die Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow. Damit grcpvl cojk Ovzdvzkmdnhzajgzbuw xdm Hrwmb ptwos zmttophsbfq dayvdzgtms Xuucrnpyi wy Ozptmdxslnwqt dtdhhfhta. Auf tvcegjmoiqv ajpopkbytt Nqbutzpxnaoqovbtoev paa bds Etcbkitsl Nbttiwrxj Eowtxjsoag jzk Pmarjvppjc Dbyjfrfulro, wj Cxeqfsdjf- tap Zfyrimnvlzvbqod thj hloysrg wfge dpazbssqmkv Dvyhsyfvpxjehaxy io KHYez ak wxsuyfaiigx. Xaew xlvn Yhculuiphqgch-, XK4- sal Qevloylhgjgbeqwkqyzuqxdjmtliu vx dnc Kxsfahszdfltyigkankkpl vtjk mfe izk Imi qgsciphifdek.
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