Дальнейшие разработки, такие как прогнозное обслуживание и сетевое производство, которые требуются в контексте Industry 4.0, предлагают огромный потенциал. В этом контексте ИИ может помочь повысить общую эффективность завода (OEE), тем самым уменьшая затраты и повышая производительность. Проблема: многие облачные решения для искусственного интеллекта, рекламируемые на рынке, предъявляют огромные требования к инфраструктуре и ИТ. Кроме того, эти решения работают с огромным количеством данных, которые утомительны для подготовки и редактирования. Кроме того, системные концепции для машиностроения часто являются сложными и специально адаптированы к соответствующим требованиям. Надежное использование типичных алгоритмов ИИ возможно только через обширные тесты,Постоянная оптимизация, а также возможное завышение размеров - большое усилие, которого многие боятся.
Работа с большими объемами данных и продвинутыми алгоритмами
Поставщики робототехники и автоматизации, такие как Omron, в настоящее время разрабатывают интеграторы искусственного интеллекта, которые поддерживают малые и средние компании, в частности, в практическом и эффективном использовании искусственного интеллекта. Следующие советы помогут вам начать работу с AI:
1. Совершенствуйте знания в области данных. Производственные компании часто неохотно ждут, когда речь заходит о новых технологиях. Потому что они работают с машинами, которые должны работать в течение 20 и более лет. Но это не значит, что их нужно оставлять позади, когда дело доходит до ИИ. Им пора преодолеть свою стеснительность и поближе познакомиться с возможностями инновационных технологий. Чтобы максимально использовать эти возможности, компании должны обеспечить работу с большими объемами данных и передовыми алгоритмами - двумя краеугольными камнями искусственного интеллекта. Как менеджеры, так и сотрудники компании обязаны продолжить обучение в этой области.
2. Разъяснение стратегических вопросов: центральные вопросы в начале проекта по ИИ: какую проблему следует решать? Какая стратегия и технология лучше всего подходят и адаптируются ли они? Какие менеджеры и сотрудники должны быть привлечены к работе? Есть ли необходимый опыт в вашей собственной компании, или нужно привлекать внешних экспертов? Как вы можете спланировать и внедрить новую машину с интегрированным подходом к науке о данных?
3. Целевое измеримое улучшение в OEE. Основная цель использования ИИ - повысить качество и эффективность процесса, например, за счет улучшенного прогнозирующего обслуживания, чтобы избежать простоев машины. Поэтому решение на основе AI должно быть нацелено на ощутимые и заметные улучшения общей эффективности системы (OEE). Даже оптимизация всего на несколько процентных пунктов может привести к значительному увеличению эффективности и снижению затрат. Искусственный интеллект в обслуживании машины помогает снизить риск повреждения оборудования и простоев: проблемы могут быть выявлены на ранней стадии, и могут быть немедленно приняты меры для их устранения. Без автоматизации разработчики машин и операторы должны были бы создавать свои собственные решения для анализа и оптимизации или использовать дорогие облачные решения.
4. Положитесь на «ИИ на краю»: вместо поиска по огромному количеству данных для шаблонов необходима технология, которая работает иначе: в идеале требуемые алгоритмы интегрируются в систему управления машиной и, таким образом, создают основу для оптимизации в реальном времени ». на краю »(на уровне машины). Производственные линии и машины контролируются с помощью датчиков в реальном времени, данные собираются и проверяются на предмет отклонений. Не требуется подключение к Интернету, протоколы IoT надежно интегрированы. Компании больше не зависят от облачных вычислений.
Пример: Edge computing анализирует отдельные производственные линии или места с ограниченной вычислительной мощностью. Однако контроллер AI от Omron с интегрированным в платформу Sysmac управлением AI обладает адаптивным интеллектом, который ближе к действию. Она также учится отличать нормальные от ненормальных моделей. Контроллер AI представляет собой комплексное решение для автоматизации производства с модулями управления, движения и робототехники, обработки изображений и безопасности машин. Это подходит для компаний в широком спектре отраслей и размеров.
контроллер
Контроллеры машин с искусственным интеллектом должны контролировать производство
5. Обеспечить беспроблемную реализацию. Кроме того, решение AI должно быть простым и быстрым в реализации. «AI на краю» сочетает функции управления производственными линиями с обработкой данных на основе AI в режиме реального времени. Компании могут распознавать непредвиденные ситуации надежно и всегда в курсе событий и быстро реагировать. Эта технология также позволяет повысить качество, улучшить и масштабировать циклы технического обслуживания и жизненные циклы машин по мере необходимости. Процессы приобретают интеллект на основе предыдущих знаний и улучшений.
Они также способствуют комплексной оптимизации всего производственного процесса. С новым контроллером AI от Omron необработанные данные записываются полностью автоматически. Кроме того, контроллер автоматически создает модели данных из корреляционного анализа и контролирует состояние машины на основе этих моделей. Аппаратное обеспечение основано на Sysmac NY5 IPC и процессоре NX7. Он использует компоненты AI от Omron и обширную библиотеку предварительно запрограммированных функциональных блоков для профилактического обслуживания. Они были разработаны и созданы с использованием типичных приложений.