Искусственный интеллект (ИИ) и робототехника являются движущими силами обрабатывающей промышленности, улучшая машинные знания, машинное обучение, улучшая принятие решений и повышая эффективность.
Искусственный интеллект был предметом многочисленных дискуссий в течение нескольких лет. Возникает вопрос: готова ли обрабатывающая промышленность перейти к следующему этапу развития и постоянно внедрять решения в области робототехники и промышленной автоматизации?
Выделено четыре основных направления в области ИИ в робототехнике и промышленной автоматизации, которые могут оказать серьезное влияние на будущее производства:
1. Важные машинные данные, генерируемые периферийными устройствами.
Последние достижения в области промышленной автоматизации и робототехники на предприятиях являются результатом генерации и сбора больших объемов данных о процессах и машинах, то есть периферийных устройствах. Машина может учиться у своих операторов, а затем повышать эффективность своей работы. Автоматизация, управляемая искусственным интеллектом, может обеспечить машинное обучение, прогнозируя отказы как продуктов, так и оборудования, используя данные, генерируемые устройствами из IIoT (промышленного Интернета вещей). Анализ и использование связанных данных позволяет пользователям быстро прогнозировать потенциальные ошибки машины, предотвращая простои и ухудшение качества продукции.
2. Повышенная производительность благодаря самообучающимся алгоритмам.
По мере того, как происходит переход от настройки массового производства к производству с большим разнообразием продукции, но с меньшими объемами производства, производительность увеличивается за счет сокращения человеческих ошибок и отказов производственных линий. Искусственный интеллект, оснащенный алгоритмами обучения, может помочь операторам машин достичь наилучших результатов. Инновационная технология управления также может помочь рабочим работать с роботами и машинами для достижения превосходного качества производства. Это достигается за счет использования широкого спектра автоматизированного оборудования, которое обеспечивает производство промышленного Интернета вещей или реализацию оптимальных алгоритмов искусственного интеллекта в устройствах. Контроллер с искусственным интеллектом может быть разработан для обнаружения признаков любой неисправности оборудования. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют изучать повторяющиеся движения устройства на основе точных данных датчиков. Это, в свою очередь, обеспечивает обратную связь, необходимую для мониторинга работоспособности и управления машинами в реальном времени.
3. Эффективное принятие решений благодаря визуализации данных.
Индустрия IIoT обеспечивает полный сбор данных истории процессов. Однако многие проекты испытывают трудности с визуализацией текущих данных. Решения по техническому обслуживанию на основе прогнозов и управления позволяют настраивать функции управления производственных линий и оборудования для обработки искусственного интеллекта в реальном времени. Они могут поддерживать предприятия, генерируя данные в реальном времени с отметками времени, которые легко вызывать и визуализировать. Процесс сбора необработанных данных с машины является полностью автоматическим и использует контроллер, который работает с периферийными устройствами внутри машины. В результате можно добиться большей точности и большей согласованности данных.
4. Надежная технология.
Совместные роботы на базе искусственного интеллекта будут играть в отрасли все более и более значительную роль после 2021 года. Цель состоит в том, чтобы создать безопасные условия жизни и труда, которые будут оказывать как можно меньше воздействия на окружающую среду. Роботы для сборки и разборки будут внедряться быстрыми темпами. Новое поколение роботов может учиться у операторов машин и сотрудничать с роботами на производственной линии. Эти роботы собирают данные о своих операциях, оценивают их с помощью алгоритмов, консультируют оператора по следующим шагам и поддерживают эффективность процесса при каждом переключении линии.
