В последние годы во всем мире наблюдается тенденция к производству небольших серий и гибкому производству. Необходимость внедрения ИИ и Интернета вещей (IoT) в производственную среду постоянно растет. Производители могут использовать его для увеличения использования оборудования и оптимизации производства качественной продукции.
Объем данных постоянно растет
Чтобы использовать данные в производственной среде, в которой управление происходит каждую микросекунду, требуется очень быстрое и высокоточное получение данных (например, данных о положении, вибрации и температуре) и их точное назначение временным данным. Кроме того, анализ и использование объединенных данных позволяют прогнозировать возможные ошибки машины и простои оборудования на ранней стадии, а также предотвращать ухудшение качества продукции. Тем не менее, из-за быстрого распространения IoT, объем данных значительно увеличился. Это затрудняет передачу всех данных в облако для анализа с использованием AI.
Еще одним узким местом внедрения IoT в производственной среде являются задержки при двусторонней передаче данных, которые возникают, когда данные от датчиков, двигателей и других устройств необходимо передавать в облако и из него. С другой стороны, немедленный ответ имеет важное значение в таких производственных средах.
Оптимизация с использованием искусственного интеллекта
Omron хочет решить эти проблемы в производственной среде с помощью своей инициативы «Интеллект, разработанный с помощью ИКТ (информационно-коммуникационные технологии)». Omron объединяет ноу-хау специалистов по управлению системами и процессами. Это достигается за счет использования многочисленных продуктов автоматизации производства (FA), которые обеспечивают автоматизированное производство с поддержкой IoT или реализуют оптимальные алгоритмы AI.
Контроллер AI, разработанный в соответствии с этой концепцией, может сразу распознавать признаки неисправностей системы. Благодаря алгоритмам ИИ контроллера машины, контроллер машины может изучать повторяющиеся движения систем, используя точные данные датчика. Это обеспечивает обратную связь для мониторинга состояния и управления машинами в режиме реального времени.
Как контроллер машины использует AI в производственных процессах:
- Сбор данных датчика (например, вибрации и температуры), вывод данных для двигателей установки и хронологическая обработка этих данных в режиме реального времени.
- Генерация параметров с регулярными или нерегулярными интервалами на основе хронологических данных в режиме реального времени.
- Сбор характеристических данных и генерация модельных данных для обучающей машины.
- Отправка обратной связи для мониторинга состояния и контроля на основе таких данных модели в режиме реального времени
Сила практического использования ИИ
Чтобы реализовать практическое использование технологии ИИ в производственной среде, компания Omron продолжит развитие в области контроллеров, датчиков обработки изображений и других продуктов ИИ. Omron будет использовать AI и IoT для мониторинга состояния установок и процессов и обеспечения качества продукции. Таким образом, Omron поддерживает своих клиентов в реализации производственных процессов, которые «свободны от ошибок и простоев».
С тех пор, как первые образцы контроллера были доставлены клиентам в 2016 году, компания Omron провела исследования в своих местах и местах расположения клиентов. Они были сосредоточены на прогнозировании и анализе системных сбоев. Запланированный запуск продукта и обеспечение поддержки нового контроллера должно состояться в 2018 году. (JV)