TableauダッシュボードでPLCnextをリアルタイム監視

今や誰もが機械学習について耳にし、それがすべてを変えると聞いています。しかし、実際にどう始めればよいか分かっている人はごく少数です。このブログの手順を試すか、あるいは読むだけでも、PLCnextコントローラで機械学習を始める足がかりになれば幸いです。ここでは、最初のMLモデルの訓練、ONNX形式への変換、PLCnextコントローラでの推論実行までを扱います。わかりやすくするため、有名なIrisデータセットを使用してモデルを構築します。 始める前に、何を達成しようとしているかを明確にしておきましょう。このブログで扱うトピックを簡単に説明します。参考資料は文末にまとめています。 機械学習入門 機械

Azure IoT Edgeを使用すると、クラウド分析とカスタムロジックを「エッジ」、つまり私たちの場合はPLCnextデバイスに移動できます。これにより、使用帯域幅とレイテンシの削減というメリットがあります。Azure IoT Edgeでは、中央のクラウドアプリケーションから独自のアプリケーションを開発・デプロイできます。このブログでは、Azure IoT Edgeのセットアップと基本原則について学びます。 はじめに Azure IoT EdgeソリューションのすべてをMakers Blogで説明するのは範囲が広すぎますが、続ける前にこちらのポータルでよく理解しておくことをお勧めします。それ

easymonは、スマートフォンの世界の使いやすさを機械コントローラの領域に持ち込むリモート監視ソリューションです。PLCnextストアからPLCnext機能拡張をインストールし、iOSまたはGoogle Playストアから対応するスマートフォンアプリをインストールするだけで利用できます。簡単な設定後、選択したデータポイントの更新がペアリングされたスマートフォンアプリインスタンスに伝播されます。現在実行中のPLCnextプログラムの各変数を監視データポイントとして設定できます。 1. プライバシー・バイ・デザイン 使いやすさに加えて、easymon開発時の重要な要件はデータプライバシーでした。

PLCnext機能アプリeasymonは、制御装置のリモート監視セットアップの手間を省きます。クラウドベースIoTサービスの細かな設定をすべて行う代わりに、モバイルデバイスで監視したいPLCnextプロジェクト変数を選択し、通知閾値を設定するだけで済みます。 この設定は、PLCnext上で動作するeasymonコンフィギュレータで行われ、明示的に選択した変数のデータのみがクラウドに伝播されます。 PLCnextストアは、接続されたPLCnextコントローラへの機能拡張のインストールと管理を大幅に容易にします。各コントローラに個別に接続しなくても新機能を装備できます。easymonをインスト