Inteligența artificială în producție: cu sisteme de asistență pentru autonomie

Tehnologii

de Automatica

Inteligența artificială în producție: cu sisteme de asistență pentru autonomie

Întreținerea predictivă este doar primul pas: în viitor, inteligența artificială (IA) va revoluționa procese individuale și fabrici întregi. Dar este încă un drum lung până la o autonomie completă.

„IA va juca un rol din ce în ce mai important în producție”, este convins prof. Berend Denkena, președintele WGP - Societatea Științifică pentru Tehnologia Producției. Deși IA nu este cu adevărat o tehnologie nouă, „astăzi sistemele au recurs la baze mai bune pentru mașinile de instruire, datorită volumelor mai mari de date disponibile și posibilităților de procesare și stocare a acestor date. În plus, disponibilitatea acestor date va continua să crească în Industry 4.0”.

Domeniile de aplicare pentru învățarea automată în producție sunt destul de diverse. Acestea variază de la mentenanța predictivă la noi servicii bazate pe date până la modele de plată în funcție de utilizare și până la optimizarea producției.

Tehnologia senzorială pentru întreținere predictivă

Un exemplu de întreținere inteligentă este Tünkers. Producătorul de mașini de la Ratingen își dotează mașina și sistemele cu o varietate de senzori. Aceste date sunt achiziționate și analizate în cloud, inițial pentru monitorizarea stării. „Cu toate acestea, în următoarea etapă, datele vor fi folosite și pentru întreținerea predictivă”, a subliniat Ralf Görtz, pionier în mecatronică la Tünkers Maschinenbau. „Cu toate acestea, achiziția, stocarea și transferul de date, fără IA pentru evaluare, ar fi doar o multitudine de date”, este convins dl. Görtz. „Fluxul de date nu poate fi evaluat manual. Pe de altă parte, pot fi folosiți algoritmi de învățare profundă pentru a obține din datele achiziționate nu numai starea actuală, ci și starea viitoare a mașinii.”

IA joacă acum un rol cheie și la Trumpf. „Inteligența artificială influențează activitățile mai multor sute de angajați la compania noastră sub diverse forme”, a declarat dr. Thomas Schneider, director de dezvoltare al Diviziei Mașini- Unelte la Trumpf. De exemplu, IA este folosită în controlul calității sau în soluții IA care oferă sugestii de reparații personalului de service.

Maşinile învață în rețele

În plus, Trumpf folosește IA direct în mașinile sale. Cel mai bun exemplu este mașina cu multiple funcții laser Trulaser Center 7030. Această mașină taie piese dintr-o tablă de metal și le detașează automat. Deoarece piesele pot varia foarte mult, mașina trebuie să le evacueze de pe tablă în moduri foarte diferite, altfel se blochează. Aparatul găsește strategia potrivită folosind IA: dacă evacuarea nu reușește imediat, aparatul inițiază automat repetări. Schneider adaugă: „Evaluăm central datele privind retragerile reușite și apoi transferăm rezultatele tuturor celorlalte mașini. Cu feedback-ul a sute de mii de clienți, sistemele pot fi perfecționate continuu.”

Producătorul de instalații de vopsitorie Dürr folosește tehnologia cloud și IA pentru produsul său Ecoscreen Equipment Analytics, care evaluează datele despre robot și proces, pentru a face procesele din instalațiile de vopsire transparente. În acest scop, Dürr dezvoltă, de asemenea, module care funcționează pe baza rețelelor neuronale artificiale. „Software-ul învață automat starea procesului optim și înregistrează orice abateri. Acest lucru înseamnă că software-ul va rezolva problemele în viitor datorită învățării automate ”, a declarat dr. Lars Friedrich, CEO Dürr Systems AG.

Manipularea este reinventată

Inteligența artificială câștigă nu numai în contexte complexe, cum ar fi sistemele de vopsire, dar poate ajuta și la revoluționarea proceselor individuale, precum gestionarea sarcinilor. „Manipularea industrială va fi reinventată în următorii ani”, a spus prof. Dr. Markus Glück, director executiv pentru cercetare și dezvoltare la Schunk. În cazul în care fiecare etapă a fost programată anterior într-o manieră detaliată, soluțiile de manipulare de mâine ar acționa mult mai independent. „Sistemele inteligente de manipulare compuse din dispozitive de prindere și camere flexibile pot fi deja instruite intuitiv folosind metode de inteligență artificială în aplicații de laborator, astfel încât sarcinile de prindere să poată fi efectuate în mod autonom. De asemenea, vom vedea aici progrese rapide în anii următori.”

Filiala Kuka Swisslog are, de asemenea, experiențe concrete de implementare cu prindere pe bază de IA, cu soluția sa automată de prindere Item PiQ, care combină un robot mic cu un sistem de vedere inteligent și funcții de învățare automată. Sistemul de vedere, format dintr-o cameră 3D și un software inteligent, identifică punctele optime de prindere pentru articolele respective și trimite informațiile corespunzătoare dispozitivului de prindere multifuncțional al robotului. Datorită învățării automate, software-ul realizat de Swisslog SynQ îmbunătățește continuu precizia de preluare a comenzii și performanța de prindere a dispozitivului.

Sistemele de asistență sunt primul pas

În consecință, vom avea în curând și sisteme de auto-optimizare în halele de producție? Profesorul Denkena consideră că ar trebui să fim precauți în ceea ce privește o astfel de euforie: „Ca și în cazul autovehiculelor, presupunem că sistemele de asistență vor fi folosite mai întâi pentru a sprijini sistemele de producție.” Acestea ar putea permite treptat un anumit grad de autonomie. „Institutele noastre WGP au demonstrat în diferite proiecte de cercetare că este posibil un anumit grad de autonomie în procesele de prelucrare cu senzori integrați și algoritmi corespunzători. Acest lucru face posibilă scurtarea semnificativă a proceselor de rodare și de reglare. Mă aștept să vedem aceste sisteme pe piață în următorii zece ani.”


Accept cookie

www.ttonline.ro utilizează fişiere de tip cookie pentru a personaliza și îmbunătăți experiența ta pe Website-ul nostru.

Te informăm că ne-am actualizat politicile pentru a integra în acestea și în activitatea curentă a www.ttonline.ro cele mai recente modificări propuse de Regulamentul (UE) 2016/679 privind protecția persoanelor fizice în ceea ce privește prelucrarea datelor cu caracter personal și privind libera
circulație a acestor date. Înainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru, te rugăm să aloci timpul necesar pentru a citi și înțelege conținutul Politicii de Cookie.

Prin continuarea navigării pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizării fişierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Îți mulțumim pentru acest accept și nu uita totuși că poți modifica în orice moment setările acestor fişiere cookie urmând instrucțiunile din Politica de Cookie.