Aerzen Digital Systems 使用 MATLAB Production Server 打造可扩展的 AI 解决方案
“通过使用 MATLAB，我们能够打造一款工业机器学习解决方案，该解决方案可适用于任何环境，包括仿真、云和边缘设备。”
关键成果
- 使用实时异常检测可尽早发现问题和实现主动维护
- 通过基于 AI 的机器状态分类，可为客户提供可行性建议，从而提高效率
- 在开发运营一体化流程中，使用预先构建的 MATLAB 组件，可大规模地快速部署和监控模型并对其进行自动重新训练
Aerzen Digital Systems 致力于为工业领域提供软件和自动化服务。最近，该公司使用 MATLAB® 为关键的工业综合体（如废水处理厂）打造了一款基于云的可扩展 AI 解决方案。
核心服务是一个用 MATLAB Production Server™ 创建的模块，该模块运行在 Azure® 上的 Kubernetes® 中。该模块运行机器学习模型，以处理来自可编程逻辑控制器、客户数据库或其他来源的数据，从而提供数据可视化和控制板功能来进行监控和维护。该服务采用分层结构，可自动检测基础模型是最新模型，还是需要使用新数据进行重新训练。
Aerzen 团队还对其服务进行了设计，使其可根据每个客户的需求量身定制。除了云端之外，他们的机器学习流程还支持直接部署到边缘设备。
该团队已将他们的系统用于多种应用，包括机器状态分类和异常检测，旨在提高工业厂房的效率和可靠性。在未来，Aerzen 计划添加模型自动选择和数字孪生创建功能，以进一步加速实现面向加工业的监控和优化解决方案，从而改善生态系统。
