Sztuczna inteligencja w przemyśle

Sztuczna inteligencja (SI, ang. artificial intelligence, AI) i uczenie maszynowe nie są już jedynie trendem czy chwilową modą lecz koniecznością w nowoczesnych przedsiębiorstwach.

Obecnie w nowoczesnych fabrykach coraz częściej stosuje się oprogramowania nowej klasy, które w kompleksowy sposób wykorzystują je do rozwijania przemysłu, a także mają realny wpływ na wyznaczanie nowych kierunków rozwoju. Jak je określić i w którą stronę idzie Przemysł 4.0?

AI (artificial intelligence) pomaga w rozwijaniu przedsiębiorstwa

Sztuczna inteligencja realizowana jest w głównej mierze poprzez algorytmy uczenia maszynowego (machine learning). Polega to na tym, że maszyna dostaje dane i szuka w nich następnie wzorców. Po ich analizie podejmuje decyzje czy podjąć jakieś konkretne działanie. Dzięki temu informacje mogą być przetwarzane, analizowane, a chwilę później zamieniane na wiedzę. Istotną i wykorzystywaną podkategorią uczenia maszynowego jest deep learning. Za jej pomocą komputer może uczyć się wykonywania zadań naturalnych dla ludzkiego mózgu, takich jak identyfikowanie obrazów lub tworzenie prognoz. Takie nowe podejście do analityki pozwala na sprawniejsze wprowadzanie innowacji, a także zupełnie inne komunikowanie o produktach i usługach. Poza tym podejmowanie bardziej przemyślanych decyzji biznesowych i szybsze rozwiązanie trudnych zagadnień. Bardzo często z AI korzysta się z w takich branżach jak motoryzacja, handel i retail.

Predykcja wypierająca prewencję

W wielu zakładach przemysłowych wymienia się części w maszynach prewencyjnie według ustalonego wcześniej harmonogramu. Rozwiązania oferowane przez sztuczną inteligencję umożliwiają monitorowanie pracy maszyny, analizę sytuacji i diagnozowanie jej stanu. Dzięki temu można szybko i w odpowiednim momencie zareagować na sytuację awaryjną lub anomalię oraz dokonywać wymiany części wtedy, gdy jest to konieczne. Zapobiega to generowaniu dodatkowych kosztów, które wynikają z zakupu części do wymian prewencyjnych oraz ewentualnych przestojów w pracy maszyny.

Digital twins, czyli wirtualne symulacje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Fizyczne modele, systemy i urządzenia mogą być zastępowane przez rozwiązania oferowane przez digital twins (cyfrowych bliźniaków) – symulacje wirtualne. Mogą bowiem zachowywać się jak one i służyć do tych samych celów, a wyniki testów będą takie same co w przypadku modeli fizycznych. Podstawową różnicą w ich stosowaniu jest jednak obniżenie kosztów i zwiększenie wydajności maszyn, które w pełni oddają ideę czwartej rewolucji przemysłowej.

Kontrola jakości przy zachowaniu współpracy człowieka z robotem

AI umożliwia kompleksową analizę przyczyny defektu i sprawną kontrolę w całym procesie produkcyjnym. Wadliwe produkty mogą być więc szybko wyeliminowane a partie bezzwłocznie ulepszone. Natomiast inteligentne roboty mogą uczyć się i dostosowywać do sytuacji. Współpraca z nimi jest łatwiejsza i zapewnia większe bezpieczeństwo pracującym w przedsiębiorstwie ludziom. W efekcie prowadzi to do redukcji kosztów, które mogłyby wynikać ze strat produkcyjnych, opóźnień lub wypadków.

Więcej informacji na: Sztuczna Inteligencja (AI)