Najbardziej udane wdrożenia sztucznej inteligencji w przemyśle procesowym nie są realizowane w izolacji, lecz są zintegrowane z całym cyklem życia automatyzacji — od etapu planowania aż po modernizacje i aktualizacje systemów.
Wnioski dotyczące AI gotowej na cały cykl życia
- AI przynosi największą wartość, gdy jest wbudowana w cały cykl życia automatyzacji (od planowania po modernizacje), a nie wdrażana jako odizolowane projekty pilotażowe lub niezależne narzędzia.
- AI znacząco redukuje czas, koszty i złożoność poprzez przyspieszenie prac inżynierskich, wdrożeń opartych na symulacji oraz usprawnień operacyjnych, takich jak utrzymanie predykcyjne i systemy wspomagania decyzji.
- Skuteczna przemysłowa AI musi być deterministyczna, wyjaśnialna i możliwa do prześledzenia (traceable). Najłatwiej osiągnąć to wtedy, gdy jest ona wbudowana bezpośrednio w zaufane platformy automatyki, zamiast być dodawana do systemów na późniejszym etapie.
Niewiele zagadnień w dzisiejszym przemyśle procesowym jest dyskutowanych tak intensywnie jak sztuczna inteligencja (AI). Producenci na całym świecie analizują możliwości jej zastosowania, a wiele organizacji realizuje programy pilotażowe wykorzystujące najnowsze technologie. Trend rosnącej adopcji AI wynika m.in. z coraz większego niedoboru wykwalifikowanych specjalistów, przy jednoczesnym wzroście konkurencji i presji na optymalizację procesów. Organizacje dostrzegają, że AI może pomóc wypełnić luki kompetencyjne poprzez zachowanie wiedzy eksperckiej oraz jednoczesne zwiększenie produktywności, co pozwala im konkurować na wymagającym globalnym rynku.
Rozpoczęcie skutecznej implementacji AI
Dostawcy technologii szybko zareagowali na rosnące zainteresowanie AI w przemyśle procesowym. Wraz z pojawianiem się nowych startupów skoncentrowanych na AI, producenci technologii wprowadzają na rynek falę wyspecjalizowanych, dopasowanych rozwiązań mających na celu zwiększenie efektywności operacyjnej przedsiębiorstw produkcyjnych.
Choć szeroki wybór rozwiązań może być korzystny, jednocześnie powoduje on znaczne zamieszanie decyzyjne.
Wiele organizacji ma trudności z całościowym spojrzeniem na cykl życia automatyzacji. Skutkuje to problemami z identyfikacją właściwych rozwiązań oraz opracowaniem skutecznych strategii wdrożeniowych. Bez jasnej strategii firmy ryzykują wdrożenie rozwiązań, które:
- działają słabo w złożonych środowiskach produkcyjnych,
- okazują się nieopłacalne w długim okresie,
- tworzą nowe silosy danych zwiększające złożoność operacyjną.
Istnieje jednak bardziej efektywne podejście. Organizacje odnoszące największe sukcesy w implementacji AI przyjmują strategię obejmującą cały cykl życia automatyzacji.
Najlepszym sposobem zapewnienia wartości technologii AI na wszystkich etapach — planowania, projektowania inżynierskiego, wdrożenia, eksploatacji i modernizacji — jest wykorzystanie rozwiązań zaprojektowanych do konkretnego zastosowania i już wbudowanych w kluczowe technologie automatyki.
Wraz z rozwojem systemów automatyki coraz częściej zawierają one technologie wspierające każdy etap cyklu życia, co umożliwia przedsiębiorstwom łatwe wdrażanie AI jako części zaufanego i intuicyjnego systemu.
AI usprawnia planowanie
Na etapie planowania organizacje analizują wymagania systemowe i inżynierskie, aby spełnić potrzeby produkcyjne, jednocześnie zarządzając kompromisami między kosztami a ryzykiem.
Narzędzia planistyczne oparte na AI mogą znacząco zwiększyć dokładność planowania poprzez analizę danych historycznych i ocenę ryzyka w celu identyfikacji potencjalnych problemów.
Istniejące narzędzia pomagają zespołom projektowym podejmować bardziej opłacalne decyzje dotyczące kosztów w całym cyklu życia, analizując prawdopodobne scenariusze związane z:
- projektowaniem,
- wydajnością,
- operacjami,
- utrzymaniem ruchu,
- logistyką,
- dynamiką rynku.
Narzędzia te wykorzystują symulację Monte Carlo oraz analizę scenariuszy w celu określenia najbardziej prawdopodobnych wyników, optymalizując wydajność i ograniczając nakłady inwestycyjne (CAPEX).
Wraz z rozwojem narzędzi AI — szczególnie w obszarze generatywnej AI — będą one oferować coraz bardziej zaawansowane funkcje generowania wymagań, planowania kamieni milowych i oceny ryzyka.
Zaawansowane duże modele językowe (LLM), dostosowane do specyficznych operacji danej organizacji, umożliwią zespołom korzystanie z tych narzędzi poprzez zapytania w języku naturalnym, co poprawi zrozumienie i jakość tworzonych treści już od najwcześniejszych etapów planowania.
AI przyspiesza prace inżynierskie
W przeszłości za kulisami każdego projektu pracował zespół doświadczonych inżynierów, którzy dbali o zgodność rozwiązań z rygorystycznymi standardami organizacji oraz złożonymi wymaganiami regulacyjnymi.
Obecny niedobór wykwalifikowanych specjalistów utrudnia jednak dostarczanie wysokiej jakości rozwiązań w rozsądnych terminach. Zespoły często nie mają czasu na zaprojektowanie i zweryfikowanie wielu wariantów niezbędnych do osiągnięcia doskonałości operacyjnej.
Nowoczesne narzędzia wspierane przez AI mogą znacząco skrócić czas prac inżynierskich poprzez wykorzystanie istniejących danych i baz wiedzy.
Przykładem jest zastosowanie AI do automatycznej konwersji rysunków inżynierskich na graficzne interfejsy operatorskie. Automatyzacja ta:
- redukuje nakład pracy,
- ogranicza liczbę błędów wynikających z ręcznego tworzenia elementów wizualnych,
- tworzy rozwiązania poprawiające świadomość sytuacyjną operatorów i ich reakcję w środowiskach czasu rzeczywistego.
Projektowanie strategii sterowania również korzysta ze wsparcia AI. Rozwój jest przyspieszany dzięki wykorzystaniu sprawdzonych standardowych rozwiązań oraz modeli opartych na podstawowych zasadach fizycznych.
Następnie są one inteligentnie dostosowywane do specyficznych danych operacyjnych i wymagań producenta, co pozwala inżynierom skoncentrować się na ocenie i optymalizacji strategii sterowania.
AI usprawnia wdrożenia
Zespoły inżynierskie od dekad wykorzystują symulacje do przyspieszenia wdrożeń, stosując technologie cyfrowych bliźniaków (digital twin) do testowania i walidacji systemów.
Obecnie technologie AI są integrowane z narzędziami symulacyjnymi, umożliwiając inżynierom i operatorom bardziej efektywne prowadzenie symulacji i identyfikowanie potencjalnych problemów jeszcze przed instalacją sprzętu.
Dzięki symulacjom wspieranym przez AI zespoły mogą szybko testować tysiące możliwych konfiguracji i procesów — znacznie więcej, niż byłoby to możliwe manualnie. Umożliwia to wczesne wykrywanie problemów konfiguracyjnych lub integracyjnych.
Nowoczesne narzędzia AI znacząco zmniejszają także nakład pracy potrzebny do wdrożenia zaawansowanego sterowania procesem (APC). Wbudowana przemysłowa AI pozwala inżynierom:
- wykorzystać historyczne dane procesowe,
- wybrać odpowiednie zmienne,
- automatycznie wygenerować modele początkowe.
Etapy generowania modeli, które wcześniej wymagały tygodni pracy inżynierskiej, mogą być obecnie wykonane w znacznie krótszym czasie.
AI transformuje operacje
Wbudowane narzędzia AI już dziś dostarczają znaczną wartość w bieżącej eksploatacji zakładów.
Zdolności AI w zakresie rozpoznawania wzorców i przetwarzania danych umożliwiły rozwój rozwiązań utrzymania predykcyjnego, które jeszcze kilka lat temu były trudne do wyobrażenia.
Wykorzystując uczenie maszynowe do przewidywania i diagnozowania problemów, przedsiębiorstwa mogą generować praktyczne rekomendacje, które pomagają operatorom i technikom — niezależnie od poziomu doświadczenia — rozwiązywać problemy i planować naprawy zanim doprowadzą one do awarii.
Rozwiązania te są dodatkowo wspierane przez urządzenia edge computing, które mogą wdrażać wbudowaną AI bezpośrednio w miejscu pracy maszyn, szybko diagnozując najczęstsze problemy i zapobiegając nieplanowanym przestojom.
AI wspiera także operacje zakładu przy złożonych zmianach stanów procesowych wymagających zaawansowanego podejmowania decyzji.
Pojawiające się wirtualne systemy doradcze oparte na AI i obsługujące język naturalny będą wspierać operatorów w podejmowaniu świadomych decyzji, zwiększając przewidywalność i efektywność pracy zakładu.
W przyszłości będą one pełnić rolę „kopilotów operatora”, wspierając rozwój kompetencji w czasie rzeczywistym, sygnalizując niebezpieczne sytuacje i pomagając wybierać najlepsze decyzje operacyjne.
AI upraszcza modernizacje
Istniejące narzędzia mogą być szczególnie przydatne w projektach typu brownfield, które wymagają modernizacji istniejących instalacji.
Najbardziej zaawansowane narzędzia planowania oparte na AI mogą wspierać modernizację starszych systemów sterowania procesami, tworząc zautomatyzowane przepływy pracy do ich aktualizacji.
AI analizuje pliki konfiguracyjne systemów legacy, wyodrębnia informacje o:
- konfiguracji sterowników,
- konfiguracji wejść/wyjść (I/O),
- strategiach sterowania,
a następnie prezentuje je w czytelnej dla człowieka formie.
Stanowi to znaczną poprawę w stosunku do wcześniejszych, często proprietarnych implementacji, które wymagały bardzo szczegółowej znajomości architektury starszych systemów.
Uzyskane informacje są następnie wykorzystywane do:
- przygotowania dokładniejszych zakresów modernizacji,
- generowania szczegółowej dokumentacji.
Dokumentacja ta może obejmować m.in.:
- listy I/O,
- bazy danych bloków funkcyjnych,
- schematy logiki,
- kod w języku Structured Text,
- diagramy Ladder Logic,
- raporty konfiguracyjne.
Połączenie tych procesów z automatycznym testowaniem zwiększa dokładność i efektywność prac inżynierskich, jednocześnie ograniczając ryzyko i czas realizacji projektów modernizacyjnych.
Wartość tych rozwiązań rośnie z każdą kolejną modernizacją, ponieważ modele AI uczą się na podstawie danych z kolejnych projektów.
Wyzwania związane z AI
AI zmienia cały cykl życia automatyzacji dzięki możliwościom wykorzystania istniejącej wiedzy i najlepszych praktyk, analizowania złożonych scenariuszy za pomocą uczenia maszynowego oraz umożliwiania interakcji z użytkownikami w języku naturalnym.
Jednak pomimo ogromnego potencjału skuteczna implementacja wymaga uwzględnienia kilku kluczowych wyzwań.
Systemy AI muszą działać deterministycznie, czyli generować spójne wyniki dla identycznych zestawów danych. Najłatwiej osiągnąć to poprzez rygorystyczne testowanie i walidację AI wraz z systemami sterowania.
Ponadto decyzje podejmowane przez AI muszą być:
- wyjaśnialne,
- w pełni możliwe do prześledzenia aż do źródła danych.
Spełnienie tych warunków sprawia, że AI staje się niezwykle wartościowym narzędziem w całym cyklu życia automatyzacji.
AI dla automatyki
Na rynku działa wiele firm oferujących wyspecjalizowane, niezależne rozwiązania AI wspierające producentów w przemyśle procesowym. Wiele z nich jest bardzo zaawansowanych i może stanowić wartościowy element strategii automatyzacji przedsiębiorstwa.
Najbardziej udane inwestycje w AI będą jednak dotyczyć rozwiązań zaprojektowanych z myślą o operacjach przemysłowych i bezpośrednio zintegrowanych z istniejącymi technologiami automatyki.
Takie rozwiązania:
- są bardziej intuicyjne dla operatorów i techników,
- integrują się płynnie z istniejącymi narzędziami,
- rozwijają się równolegle z technologiami automatyki.
Wykorzystując wieloletnie doświadczenie w automatyce, rozwiązania te są projektowane tak, aby skutecznie pokonywać wyzwania związane z AI i w optymalny sposób spełniać potrzeby użytkowników.