Serwis korporacyjny
 APA Group  

Artykuły

Sztuczna inteligencja przemysłowa, czyli kolejny przełom w branży

Z artykułu dowiesz się:

  • Na czym polega Machine learning i Deep learning. 
  • Jakie jest praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach przemysłowych.
  • Co ma wspólnego AI z Przemysłem 4.0.

Czy sztuczna inteligencja na stałe wkroczy do fabryk? A może jest to tylko kolejna nowinka techniczna, której implementacja wcale nie odmieni charakteru całej branży? Sprawdzamy, jak ta technologia już dziś oddziałuje na procesy produkcyjne.

Sztuczna inteligencja (z ang. AI – Artificial Intelligence) to technologia, która bazuje na maszynach potrafiących wykonywać te zadania, które do tej pory były domeną wyłącznie ludzi. Łączy ona ze sobą dane (pozyskiwane coraz łatwiej i coraz liczniej), algorytmy i moc obliczeniową. 

Termin “sztuczna inteligencja” został zaproponowany przez amerykańskiego informatyka, Johna McCarthy’ego, dla którego była to nauka i inżynieria projektowania inteligentnych maszyn. 

Jak to działa? 

Algorytmy, które analizują dane z urządzeń i maszyn, z wyprzedzeniem mogą informować o ewentualnych nieprawidłowościach, a ponadto są w stanie predykować, co nastąpi w najbliższej przyszłości. W taki sposób można automatycznie wykryć wszelkiego rodzaju usterki i uszkodzenia, bez rozbierania maszyny na części pierwsze. 

Z kolei przetwarzanie danych na temat stanu surowców i produktów pozwala lepiej zarządzać łańcuchami dostaw. Możliwe jest ponadto modelowanie kosztów produkcyjnych i logistycznych. W systemach ochrony, sztuczna inteligencja jest w stanie analizować ruchy i zdarzenia zarejestrowane na kamerach. 

Wszystkie te i inne funkcjonalności są możliwe za sprawą algorytmów uczenia maszynowego, czyli Machine learning. Maszyna otrzymuje dane, a następnie szuka w nich pewnych wzorców. Następnie “podejmuje decyzję” o tym, czy podjąć konkretne działanie. To właśnie dlatego zebrane informacje można bez problemu przekształcać na wiedzę i na praktyczne zastosowanie.  Najbardziej zaawansowane jest jednak Deep learning, które ma już dużo wspólnego z funkcjonowaniem mózgu człowieka. Komputer uczy się wówczas wykonywania zadań naturalnych dla ludzi, takich jak identyfikowanie obrazów lub przewidywanie. Technologia ta wprowadza więc na zupełnie nowy poziom komunikowania się przedsiębiorstwa z otoczeniem biznesowym

Warto w tym kontekście powiedzieć jeszcze o wirtualnych symulacjach z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Okazuje się bowiem, że dziś można już zastępować fizyczne modele i systemy cyfrowymi bliźniakami (digital twins), które zachowują się tak samo jak “rzeczywiste” odpowiedniki. W ten sposób oszczędza się koszty testów i zwiększa się wydajność procesów. 

Co potrafi AI w przemyśle?

W zastosowaniach przemysłowych AI daje możliwość tworzenia innowacyjnych produktów i usług, a także usprawnianie produkcji. Powstała nawet cała dziedzina Industrial artificial intelligence, która koncentruje się wyłącznie na SI w przemyśle. Jakie są możliwości tej technologii, w kontekście branży industry? 

Optymalizacja procesów 

Ideałem, do którego dąży większość firm nastawionych na AI, jest to, aby proces produkcyjny był samodzielnie zoptymalizowany, a jedynym zadaniem człowieka było czuwanie nad jego sprawnym funkcjonowaniem. 

Algorytmy umożliwiają analizę realizowanych procesów i zidentyfikowanie tzw. wąskich gardeł, czyli obszarów, w którym przeprowadzane są niepotrzebne, mało efektywne czynności. Gromadzi się nie tylko dane typu logi (np. potwierdzenie przyjęcia towaru czy uruchomienie maszyny), ale także te informacje, które są najbardziej newralgiczne dla ponoszonych kosztów. Na przykład w APA dostrzegamy potencjał sztucznej inteligencji w kontekście optymalizowania zużycia energetycznego i w tym celu wprowadziliśmy na rynek IPOE, czyli Inteligentną Platformę Optymalizacji Energii i Nadzoru.

Nazca 4.0 - Polska odpowiedź na Industry 4.0

Sprawne reagowanie na anomalie 

Dzięki uczeniu się maszynowemu, system zyskuje “umiejętność” identyfikowania tych czynników wewnętrznych i zewnętrznych, które wpływają na pracę maszyn. Automatycznie skalowanie parametrów urządzeń i predykacyjna ich konserwacja to spore oszczędności. Redukują się bowiem koszty utrzymania i minimalizują się przestoje.

Zakłady, które stawiają na Machine learning, uzyskują precyzyjne i automatyczne wykrywanie anomalii. Można w ten sposób budować lepsze rozwiązania kontroli jakości i sprawniej zarządzać przeglądami

Prognozowanie zapotrzebowania 

Sztuczna inteligencja pozwala na lepsze zaplanowanie całego procesu produkcyjnego, zwłaszcza jeśli chodzi o prognozowany popyt, sezonowe przestroje, zmienność zatrudnienia, planowaną sprzedaż i zwroty. A przecież usprawnione łańcuchy dostaw i wolumen produkcji to w wielu przypadkach niemal gotowy przepis na sukces. 

Polepszenie wskaźników jakościowych 

Technologia SI interpretuje dane dotyczące wydajności w powiązaniu z innymi informacjami jakościowymi, np. komunikatami zwrotnymi klienta. Dzięki temu można wprowadzać nową jakość produktów, które będą wolne od usterek i błędów poprzedniej generacji. 

Robotyzacja 

Już od kilku lat firmy stawiają na robotyzację tych stanowisk pracy, które mogą się obyć bez ludzkiego umysłu i ludzkich rąk. Jak się ma do tego sztuczna inteligencja? Daje nowe możliwości, jeśli chodzi o samo projektowanie autonomicznych urządzeń robotycznych. 

W najnowszych modelach roboty potrafią samodzielnie rozróżniać obiekty i podejmować autonomiczne, choć jeszcze mało wymagające decyzje, na przykład te dotyczące przydzielania towarów do poszczególnych kategorii. 

Odpowiedź na założenia Przemysłu 4.0

Czwarta rewolucja przemysłowa na stałe zastąpiła podejście mechaniczne, elektryczne i cyfrowe. Maszyny produkcyjne są dziś niemal nierozdzielnie związane ze światem wirtualnym i systemami IT, a nową bazą dla wielu działań stały się takie technologie jak Internet rzeczy. Wśród specjalistów funkcjonuje nawet nowy akronim, AIoT (Artificial Intelligence of Things), który określa sztuczną inteligencję rzeczy, a więc połączone ze sobą systemy o zdolnościach decyzyjnych

Obiekty fizyczne, łączące się z siecią za pomocą sensorów i detektorów, są w stanie przesyłać między sobą informacje oraz gromadzić dane. Możliwa też jest synchronizacja wielu danych w czasie rzeczywistym. W ten sposób człowiek sprawuje jeszcze lepszą i bardziej precyzyjną kontrolę nad dostarczanymi wartościami. 

Nowoczesne technologie wspierające ideę Industry 4.0 usprawniają procesy na tyle, że kolejnym krokiem jest już tylko nadanie inteligentnym maszynom możliwości decyzyjnych, i to na o wiele bardziej zaawansowanym poziomie niż do tej pory. Być może niebawem w ogóle nie trzeba będzie angażować człowieka do reagowania na zastoje i awarie, bo większość takich anomalii będzie eliminowana automatycznie. Poszczególne komponenty parku maszynowego będą po prostu w stanie samodzielnie podjąć odpowiednie działania. 

Przyszłość przemysłowej sztucznej inteligencji 

Wiele wskazuje na to, że AIoT zrewolucjonizuje przemysł, jaki jeszcze do niedawna był dla wielu osób obowiązującym standardem. Badania instytutu Gartner pokazują, że do 2022 roku ponad 80 proc. projektów biznesowych w ramach IoT będzie wykorzystywało sztuczną inteligencję. 

Dla porównania jeszcze w 2019 roku ta wartość stanowiła… 10 procent. To ogromny przeskok, ale nie ma się co dziwić, bo przecież  implementacja AI jest niemal bezpośrednim następstwem zastosowania Internetu rzeczy  w przemyśle.

1 Gwiazda2 Gwiazdki3 Gwiazdki4 Gwiazdki5 Gwiazdek (oddanych głosów: 2 średnia: 5,00 z 5)
Loading...


Zobacz również