ArcelorMittal: KI-verstärkter Eisenbahnverkehr

Mit der Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit werden kritische, aus Eisenbahnwagen stammende Daten nahezu in Echtzeit erkannt und aufgezeichnet.

Auf einen Blick:

  • ArcelorMittal Poland ist der größte Stahlproduzent Polens und Teil der ArcelorMittal-Gruppe – dem größten Stahlproduzenten der Welt.

  • ArcelorMittal und die Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit ermöglichen maschinelles Lernen, um kritische Daten über Eisenbahnwagen zu identifizieren und Mitarbeiter von zeitaufwändigen und kostspieligen Aufgaben zu befreien.

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT

Kurzübersicht:

Die Nachfrage nach mehr Effizienz ist einer der Hauptantriebsfaktoren von Industrie 4.0; einem Konzept, bei dem Analysen, künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge (IoT) die Entscheidungsfindung und Produktivität transformieren. In einer mit leitenden Führungskräften aus dem Fertigungsbereich durchgeführten Studie gaben 86 Prozent der Befragten an, dass die Datenerfassung im Fertigungsbereich in den letzten zwei Jahren stark zugenommen hat; und zwei Drittel gaben an, dass die Erkenntnisse aus den Daten zu Einsparungen von 10 Prozent oder mehr im Hinblick auf Qualität und Effizienz geführt haben.1 Eine von Deloitte durchgeführte Studie ergab, dass nahezu alle Befragten (94 Prozent) angaben, dass die digitale Transformation eines der wichtigsten strategischen Ziele für ihr Unternehmen ist.2

ArcelorMittal – ein bedeutender europäischer Stahlproduzent – verbessert die Effizienz und rationalisiert Betriebsabläufe mithilfe von Technologien des maschinellen Lernens, die konzipiert wurden, um wichtige Daten über Eisenbahnwaggons, die Rohmaterialien und Fertigerzeugnisse zwischen verschiedenen Fabriken und zu Endkunden transportieren, genau zu identifizieren. Diese wertvollen Fortschritte befreien die Mitarbeiter von zeitaufwändigen und kostspieligen Aufgaben.

Problemstellung

ArcelorMittal Poland transportiert große Mengen an Materialien, wobei selbst kleinere Ladungen über 20 Tonnen wiegen. Diese Materialien, die per Eisenbahnwagen transportiert werden, müssen auf ihrem Weg überwacht werden. Im Laufe eines einzigen Tages sind über eintausend Waggons pro Fabrik unterwegs. Für jeden Wagen muss eine Vielzahl von Datenpunkten nachverfolgt werden, wie z. B. der Lagerort der Materialien, ihr Zustand und die Geschwindigkeit, mit der sich die Transportgüter bewegen.

Das Unternehmen suchte nach einer automatisierten Lösung, die die Mitarbeiter von der Notwendigkeit befreien sollte, sich Videoübertragungen anzusehen und kritische Daten einzugeben. Die Lösung sollte nicht nur skalierbar sein, sondern auch robust genug, um rauen Umgebungsbedingungen wie Hitze, Regen und Kälte standzuhalten.

Lösung

ArcelorMittal Poland stellte eine Lösung bereit, die Computer Vision, Deep Learning und nahezu in Echtzeit stattfindende Datenverarbeitung nutzt. Die Lösung legt den Schwerpunkt auf die Identifizierung und Erkennung von Eisenbahnwagen innerhalb einer Fabrik.

Das Bedienpersonal der Kameras setzte zuvor Videotechnik ein, um die eintreffenden Waggons zu kategorisieren und zu markieren – ein zeitaufwändiger und mühsamer Prozess. So gibt es beispielsweise mehrere Kontrollpunkte innerhalb der Anlage, an denen die Waggons gewogen werden. Das Bedienpersonal muss rund um die Uhr zur Verfügung stehen, um die Waggons zu markieren, wodurch eine große Anzahl an Arbeitsstunden entsteht. Durch den Einsatz dieser neuen Technik kann sich das Bedienpersonal auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren.

Die neue Lösung, bei der zwei Kameras pro Kontrollpunkt zum Einsatz kommen, hat die Fähigkeit, wichtige Daten schnell und präzise zu erfassen. So durchlaufen die Eisenbahnwaggons das Wägesystem und den Algorithmus, der die Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit nutzt und das Frachtgewicht mit dem Bild des Waggons abgleicht.

Abbildung 1: Schematische Darstellung der Lösung.

Zu den Vorteilen der Lösung gehören:

  • Eine vereinfachte Lösung, die Computer-Vision-Routinen im gesamten Unternehmen ermöglicht
  • Die Möglichkeit, eine Multiplattform-Lösung zu realisieren und diese direkt in IT-verwalteten Rechenzentren zu skalieren 
  • Höhere Leistung und Genauigkeit durch die Intel Distribution of OpenVINO Toolkit, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, die Entwicklung von KI- und Deep-Learning-Anwendungen und -Algorithmen zu beschleunigen und zu rationalisieren

ArcelorMittal Poland nutzte die Intel Distribution of OpenVINO Toolkit, um Inferenzierungs- und Deep-Learning-Modelle auszuführen, die durch Intel® FPGAs beschleunigt wurden, um so eine höhere Effizienz zu erzielen.

Der Einsatz von GPUs wurde in Betracht gezogen, jedoch verwendete das Unternehmen bereits Intel® Prozessoren für den Betrieb seiner lokalen Server und konnte kostengünstig Intel® Vision-Beschleuniger mit Intel® Arria® FPGAs und der Intel Distribution of OpenVINO Toolkit zur Beschleunigung der Inferenzierung hinzufügen. Dies ermöglichte es dem Unternehmen, die Lösung in den von der IT verwalteten Rechenzentren unterzubringen und so eine kostspielige neue Infrastruktur für die Entwicklung zu vermeiden.

Die Intel Distribution of OpenVINO Toolkit hat die Leistung verbessert und ermöglicht es dem Unternehmen, bis zu 19 Bilder pro Sekunde zu verarbeiten – im Vergleich zu nur zwei bis drei Bildern pro Sekunde ohne die Optimierungen des Toolkits. Darüber hinaus benötigt die Lösung deutlich weniger Arbeitsspeicher und läuft mit weniger als 6 GB Arbeitsspeicher – im Vergleich zu 60 bis 70 GB zuvor.

Abbildung 2: Die Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit ist ein kostenloses Software-Kit, das Entwicklern und Datenwissenschaftlern dabei hilft, Computer-Vision-Workloads zu beschleunigen und Deep-Learning-Bereitstellungen vom Netzwerkrand bis in die Cloud zu rationalisieren.

Fazit

ArcelorMittal Poland ist mit den ersten Ergebnissen des Projekts zufrieden, zumal das Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und die Genauigkeit verbessern konnte. Durch die Automatisierung wichtiger Prozesse kann ArcelorMittal Poland seine Rentabilität steigern und ist, um in der nächsten Generation der Industrie wettbewerbsfähig zu sein, gut aufgestellt.

„Die Intel Distribution of OpenVINO Toolkit hat sich seit dem Beginn unserer Reise weiterentwickelt. Inzwischen gibt es viel mehr Demos, die bei der Skalierung und dem Aufbau helfen, und die Dokumentation wird immer besser.“ – Gregorio Ferreira, Datenwissenschaftler und Industrie-4.0-Spezialist

ArcelorMittal Poland – Info

ArcelorMittal Poland ist der größte Stahlproduzent Polens und Teil der ArcelorMittal-Gruppe – dem größten Stahlproduzenten der Welt. Das Unternehmen umfasst etwa 70 Prozent der Produktionskapazität der Stahlindustrie Polens. Das Unternehmen ist zudem einer der größten polnischen Exporteure und Produzenten von Koks in Europa und der gesamten ArcelorMittal-Gruppe.

Lassen Sie Ihre Vision auf der Basis von Intel® Plattformen Wirklichkeit werden

Entwickeln Sie mithilfe der Intel Distribution of OpenVINO Toolkit Anwendungen und Lösungen, die das menschliche Sehvermögen nachahmen. Das Toolkit erweitert Workloads auf Intel® Hardware, um die Leistung zu optimieren:

  • Ermöglicht Deep-Learning-Inferenzierung am Netzwerkrand.
  • Unterstützt die Ausführung über eine Vielzahl von Computer-Vision-Beschleunigern, einschließlich CPU, GPU, VPU, Intel® Neural Compute Stick 2 und FPGA, unter Verwendung einer gemeinsamen API (Application Programming Interface).
  • Beschleunigt die Markteinführungszeit durch eine Bibliothek voller Funktionen und voroptimierter Kernel.

Beschleunigung mithilfe von Entwickler-Tools

Die Fehlersuche, Analyse, Entwicklung und Optimierung auf Intel Plattformen wird deutlich einfacher
Intel® System Studio bietet eine einheitliche Tool-Suite, die die Entwicklung von IoT-Lösungen und Embedded-Apps vereinfacht.

Verbessern Sie die Art und Weise, wie Sie Ihre Workloads entwickeln, testen und ausführen
Intel® DevCloud for the Edge bietet eine in der Cloud gehostete Hardware- und Softwareplattform zum Testen und Optimieren auf einem aus Intel® Hardware und Software bestehenden Cluster.

Verkürzen Sie die Zeit bis zum ersten Prototypen und beschleunigen Sie Ihren Weg zur Produktisierung
IoT-Entwickler-Kits und -Beschleuniger bieten produktionsreife Hardware mit vorinstallierter Software.

Erkunden und Bewerten Sie Software
Laden Sie eine Vielzahl kostenloser Software-Tools aus der Intel® Developer Zone herunter, die Sie dabei unterstützen:

  1. Mehr aus Ihrem Code herauszuholen.
  2. Hardwarefunktionen zu optimieren.
  3. Wettbewerbsfähige Funktionen hinzuzufügen, indem die einzigartige Technik der Intel Plattformen genutzt wird.

Zusammenarbeit
Die Schwerpunkte des mit „Intel® AI: In Production“ geschaffenen Technologieumfelds bestehen darin, die Komplexität in der Bereitstellung von Lösungen zu verringern, KI-Angebote von Partnern zu fördern und die Zusammenarbeit zwischen den Partnern des Umfelds zu stärken.

Informationen über zugehörige Produkte und Lösungen

Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren

Mit den skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren lassen sich nutzbringende Erkenntnisse einfacher gewinnen. Darüber hinaus bieten sie hardwarebasierte Sicherheit und ermöglichen die dynamische Bereitstellung von Diensten.

Weitere Infos

OpenVINO™ Toolkit

Entwickeln Sie schnell und konsequent ganzheitliche Computer-Vision-Lösungen basierend auf Intel® Architektur und unserem Deep-Learning-Framework.

Weitere Infos

Intel® FPGAs

Die Intel® FPGAs bieten eine große Auswahl an konfigurierbarem integriertem SRAM, Hochgeschwindigkeits-Sendeempfängern, Hochgeschwindigkeits-I/Os, Logikblöcken und Routing.

Weitere Infos