Sztuczna inteligencja (SI) i robotyka przyczyniają się do rozwoju branży produkcyjnej dzięki doskonaleniu wiedzy o maszynach, nauczaniu maszynowym, lepszemu podejmowaniu decyzji i zwiększaniu wydajności.
Sztuczna inteligencja (SI) od kilku lat jest przedmiotem wielu dyskusji. Pytanie brzmi: Czy branża produkcyjna jest gotowa na przejście do kolejnego etapu rozwoju i trwałe wdrażanie rozwiązań z zakresu robotyki i automatyki przemysłowej? Przedstawiciele firmy Omron zwrócili uwagę na cztery najważniejsze trendy dotyczące sztucznej inteligencji w robotyce i automatyce przemysłowej, mogące mieć duży wpływ na przyszłość produkcji:
1. Ważne dane związane z pracą maszyn generowane przez urządzenia peryferyjne
Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie automatyki przemysłowej i robotyki w fabrykach wynikają z generowania i gromadzenia obszernych ilości danych na temat procesów i maszyn, czyli urządzeń peryferyjnych. Maszyna może się uczyć od swoich operatorów, a następnie poprawiać wydajność swojej pracy. Automatyka kontrolowana przez SI może umożliwić uczenie się maszyn poprzez przewidywanie awarii zarówno produktów, jak i sprzętu, z wykorzystaniem danych generowanych przez urządzenia z Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Analiza i wykorzystanie danych połączonych umożliwia użytkownikom szybkie przewidywanie potencjalnych błędów maszyn, zapobiegając przestojom i pogorszeniu jakości produktu.
2. Zwiększona wydajność dzięki algorytmom samouczenia
Wraz ze zmianą podejścia z dostosowania produkcji masowej do klienta na produkcję o dużym zróżnicowaniu produktów, lecz niższym wolumenie produkcji, wydajność rośnie dzięki ograniczeniu liczby ludzkich błędów i awarii linii produkcyjnych. SI wyposażona w algorytmy uczenia się może pomóc operatorom maszyn w osiąganiu najlepszych wyników. Innowacyjna technologia sterowania może również pomóc pracownikom w pracy z robotami i maszynami w celu uzyskania doskonałości produkcyjnej. Osiąga się to dzięki wykorzystaniu szerokiej gamy zautomatyzowanego sprzętu, który umożliwia produkcję z wykorzystaniem IIoT lub implementację optymalnych algorytmów SI w urządzeniach. Sterownik wyposażony w sztuczną inteligencję może być tak zaprojektowany, by wykrywać oznaki wszelkich nieprawidłowości sprzętu. Algorytmy SI pozwalają na naukę powtarzających się ruchów urządzeń na podstawie dokładnych danych z czujników. To z kolei zapewnia informacje zwrotne niezbędne do monitorowania stanu i sterowania maszynami w czasie rzeczywistym.
3. Efektywne podejmowanie decyzji dzięki wizualizacji danych
Przemysł 4.0 i IIoT umożliwiają kompleksowe gromadzenie danych z historii procesów. Jednakże wiele projektów wykorzystujących SI ma problem z wizualizacją bieżących danych. Rozwiązania w zakresie konserwacji wykorzystującej prognozy i sterowania umożliwiają dostosowanie funkcji sterowania linii produkcyjnych i urządzeń do przetwarzania procesów SI w czasie rzeczywistym. Mogą one wspierać firmy poprzez generowanie bieżących danych, które są oznaczone w czasie i łatwe do przywołania oraz wizualizacji. Proces zbierania surowych danych z maszyny jest w pełni automatyczny i zachodzi z wykorzystaniem sterownika z aktywną SI, który współpracuje z urządzeniami peryferyjnymi wewnątrz maszyny. Dzięki temu możliwe jest osiągnięcie większej dokładności i lepszej spójności danych.
4. Niezawodna technologia
Roboty współpracujące wspomagane przez sztuczną inteligencję będą odgrywać coraz większą rolę w branży po roku 2020. Celem jest stworzenie bezpiecznych dla zdrowia warunków życia i pracy, które będą mniej dotkliwie oddziaływać na środowisko. Roboty montujące i demontujące będą odgrywać coraz ważniejszą rolę. Nowa generacja robotów może się uczyć od operatorów maszyn i współpracować z robotami współpracującymi na linii produkcyjnej. Roboty te gromadzą dane na temat wykonywanych przez siebie operacji, oceniają je za pomocą algorytmów, doradzają operatorowi kolejne kroki i wspomagają wydajność procesów przy każdym przezbrojeniu linii.
Artykuł ten pierwotnie ukazał się na stronie internetowej Control Engineering Europe. Redagował Chris Vavra, redaktor Control Engineering, CFE Media and Technology, cvavra@cfemedia.com
