Workflows für User

Workflowübersicht

Der TwinCAT Machine Learning Creator bildet den vollständigen Workflow zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen in einer web-basierten Benutzeroberfläche ab.

Der Workflow besteht aus den folgenden Schritten:

Projekt erstellen

Zunächst wird ein Projekt auf der Plattform angelegt. Das Projekt definiert den Aufgabentypen (z. B. Image Classification) und dient als Rahmen für Datensätze und Modelle.

Datensatz erstellen

Zunächst werden Bilddaten in die Plattform hochgeladen. Die Bilder werden anschließend (oder direkt beim Hochladen) mit Labels versehen, die die gewünschte Zielklasse definieren. Der Datensatz bildet die Grundlage für das spätere Modelltraining.

Modelltraining konfigurieren

Für das Training wird ein neues Modell angelegt und mit einem Datensatz verknüpft. Zusätzlich können trainingsrelevante Parameter sowie Zielhardware, Zielsoftware und Laufzeitanforderungen definiert werden.

Modelltraining ausführen

Nach dem Start des Trainings erzeugt die Plattform automatisiert ein KI-Modell auf Basis der bereitgestellten Trainingsdaten.

Modell validieren und analysieren

Nach Abschluss des Trainings stehen verschiedene Analyse- und Explainability-Funktionen zur Verfügung. Dazu gehören unter anderem statistische Bewertungsverfahren, Konfidenzen, Confusion-Matrizen sowie visuelle Darstellungen zur Nachvollziehbarkeit der Modellentscheidung.

Modell exportieren

Trainierte Modelle können anschließend heruntergeladen werden. Zusätzlich kann PLCopen-XML exportiert werden, um die Integration in TwinCAT-Projekte zu vereinfachen.