Sztuczna inteligencja w przemyśle

Sztuczna inteligencja (SI) stanowi dynamicznie rozwijający się obszar we współczesnej technologii, a jej wpływ na przemysł staje się coraz bardziej nieodzowny. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów na coraz większych zbiorach danych systemy komputerowe są w stanie tworzyć modele i przeprowadzać dogłębną analizę. W rezultacie są zdolne do podejmowania skuteczniejszych decyzji niż ludzie oraz prognozowania zdarzeń w późniejszych etapach. Przemysłowa AI (ang. Industrial Artificial Intelligence), dzięki łatwości wykrywania ukrytych wzorców i trendów oraz uwzględnianiu różnorodnych czynników, pozwala zagłębić się jeszcze bardziej w zaawansowane procesy produkcyjne. Stąd, nasuwa się pytanie, na czym polega jej działanie oraz w jakich rozwiązaniach znajduje zastosowanie?

SI, uczenie maszynowe – czym jest oraz kiedy powstało?

Sztuczna inteligencja (SI) to ogólny termin odnoszący się do systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiego myślenia. Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) to jeden z jej obszarów, który skupia się na rozwijaniu algorytmów i technik umożliwiających maszynom naukę na podstawie danych oraz doskonalenie swoich zachowań w oparciu o wcześniejsze doświadczenia. W literaturze dzieli się je na uczenie nadzorowane (ang. Supervised Learning), uczenie nienadzorowane (ang. Unsupervised Learning) oraz uczenie ze wzmocnieniem (ang. Reinforcement Learning). Przykłady zastosowań wykorzystania każdego z tych obszarów zostały przedstawione na grafice poniżej.

Sformułowanie „sztuczna inteligencja” zostało wprowadzone w latach 50. XX wieku przez amerykańskiego informatyka, Johna McCarthy'ego, w celu zastąpienia i skrócenia terminu związanego z nauką i inżynierią tworzenia inteligentnych maszyn. Jednak jego powszechne stosowanie zaczęło nabierać popularności dopiero po 2010 roku, kiedy to pojawiało się zapotrzebowanie na analizę rosnącej ilości danych, a moc obliczeniowa komputerów była już wystarczająca, aby ją przeprowadzać. Więcej o historii powstawania i rozwoju AI dowiesz się tutaj.

Jaka jest wartość sztucznej inteligencji?

Według raportu MarketsandMarkets wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji w sektorze produkcji wyniosła 3,2 mld dolarów w 2023, a prognozy wskazują, że do 2028 roku osiągnie 20,8 mld dolarów, uwzględniając roczną stopę wzrostu wynoszącą 45,6%. Tak potężny wzrost jest możliwy dzięki „Big Data”, czyli ogromnym ilością danych, które są wykorzystywane przez modele uczenia maszynowego i sieci neuronowych do doskonalenia swoich umiejętności. Dodatkowo ogrom korzyści płynący z zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle sprawia, że coraz chętniej wykorzystujemy ją w rozwiązaniach automatyzacji przemysłowej, na którą zapotrzebowanie w fabrykach rok rocznie wzrasta.

Z raportu również wynika, że największy udział w globalnej wartości SI odnotowuje Azja. Wśród przedsiębiorstw produkcyjnych na jej obszarze wyróżnia się przemysł samochodowy, co jest m.in. związane z rozległym wykorzystaniem technologii widzenia komputerowego i robotyki w zakładach produkcyjnych tej branży. W tych dwóch obszarach mechanizmy sztucznej inteligencji są bardzo często wykorzystywane, co zostało opisane w kolejnych akapitach.

Big Data, czyli jak szybko kolekcjonujemy dane?

Zostało już wspomniane, że sztuczna inteligencja rozwija się dzięki danym, których nieustannie przybywa. Analizując raport Deloitte Research „AI Enablement on the Way to Smart Manufacturing”, najwięcej rocznie – aż 1812 petabajtów (PB) – jest związanych z procesami produkcyjnymi (patrz wykres poniżej). Dla lepszego wyobrażenia sobie tak dużych ilości danych przypomnimy, że 1 PB to 1000 terabajtów (TB).

Skomplikowana produkcja oraz ogromna ilość danych przemysłowych powoduje, że nie jest już tak łatwo podejmować trafne i optymalne decyzje. Na szczęście z pomocą przychodzi nam inteligentna technologia, która będzie eksplorować dane i wykorzystywać je do dalszej analizy, a nasza rola sprowadzi się głównie do jej nadzoru. W przedstawionym raporcie Deloitte dotyczącym zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji, 93% firm uważa, że będzie ona kluczową technologią napędzającą wzrost i innowacje w tym sektorze. Z jej pomocą fabryki zoptymalizują właściwe procesy, przynosząc korzyści zarówno pod względem wydajnościowym, jak i oszczędnościowym.

Sztuczna inteligencja — aplikacje w obszarze przemysłu

Zautomatyzowane inteligentne roboty

Jednym z naszych rozwiązań wykorzystujących algorytmy SI w obszarze automatyzacji i robotyzacji jest platforma intralogistyczna Qursor wraz z flotą autonomicznych robotów mobilnych Formica. Inteligentne AMR Formica są zdolne do uczenia się i podejmowania decyzji bez udziału operatora. Potrafią dynamicznie dostosowywać swoje trasy, reagując na zmieniające się warunki otoczenia tj. przeszkody czy poruszające się pojazdy. Wszystko to dzięki wyposażeniu w zaawansowane czujniki i technologię mapowania. Oprogramowanie Qursor, które nimi zarządza, pozwala na kompleksową kontrolę wszystkich parametrów pracy systemu i jego elementów. Wdrażając nasz system intralogistyczny zapewniamy pełną integrację z systemami zarządzania produkcją, magazynem (system MES oraz WMS) oraz środowiskiem fabryki  –  tym samym gwarantując nieprzerwaną i bezpieczną pracę zakładu. Dowiedz się więcej o rozwiązaniu Aformic tutaj.

Wdrażanie systemów prognozujących jakość produkcji oraz wydajność przedsiębiorstw

Sztuczna inteligencja pozwala nam obniżać koszty produkcji przy zachowaniu jak najwyższej jakości już na etapie projektowania. W AIUT wykorzystując technologię wirtualnego uruchomienia – VC (ang. Virtual Comissionig) do symulowania procesów i doskonalenia naszego rozwiązania, a taki sposób działania pozwala nam skrócić czas rzeczywistego wdrożenia u Klienta. Tworzymy niestandardowe oprogramowania wspierane protokołami sztucznej inteligencji, optymalizujące pracę robotów przemysłowych i autonomicznych robotów mobilnych. Co więcej, VC pozwala na replikowanie zrobotyzowanych stanowisk, procesu produkcji, a nawet całej hali produkcyjnej przy wykorzystaniu połączonych danych pochodzących z całego ekosystemu produkcji, tworząc cyfrowego bliźniaka (ang. digital twin). Tak zaawansowane symulacje wykorzystujące algorytmy analizujące pozwalają odwzorować rzeczywiste zachowania produktu, ujawnić luki produkcyjne, procesy o niskiej efektywności, poprawiają zachowania maszyn i robotów, czy umożliwiają monitorowanie różnych parametrów procesowych. Jednym słowem sprawiają, że optymalizacja procesów produkcyjnych jest dużo łatwiejsza. Jako partner technologiczny, AIUT zapewnia wsparcie i serwis w całym cyklu życia inwestycji, a także bezpieczeństwo m.in. w zakresie przetwarzania gromadzonych danych.

Konserwacja predykcyjna maszyn i urządzeń

Dane pochodzące z maszyn i urządzeń, zbierane za pomocą czujników IoT (ang. Internet of Things — Internet Rzeczy) są bardzo cennym źródłem informacji o stanie maszyn. Systemy sztucznej inteligencji pracują dla naszych klientów, przewidując i zapobiegając awariom (konserwacja predykcyjna). Dzięki temu poinformują ich o nadchodzącym problemie, co umożliwi wykonanie przeglądu maszyny wcześniej niż w zaplanowanym harmonogramie. W ten sposób nasi klienci mogą zachować ciągłość produkcyjną, unikając nieplanowanych przestojów na produkcji.

Kontrola jakości w przemyśle z algorytmami głębokiego uczenia maszynowego

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przemyśle pozwala na bieżące monitorowanie jakości produkowanych artykułów. Zaawansowane systemy wizyjne i analiza danych umożliwiają automatyczne wykrywanie nawet najmniejszych defektów, które są niewidoczne dla ludzkiego oka. To dzięki nim możemy zredukować liczbę wadliwych pół produktów i wyrobów gotowych oraz zwiększać efektywność produkcji. Systemy wizyjne AIUT mają szerokie zastosowanie, służąc jako narzędzie kontroli jakości, uelastyczniając procesy produkcyjne oraz logistyczne, wreszcie umożliwiając optyczne rozpoznawanie znaków oraz skanowanie 3D. Dowiedz się więcej o ich zastosowaniach tutaj.

Zapewnienie bezpieczeństwa i optymalizacji — inteligentne zarządzenie magazynem

Dzięki zaawansowanym algorytmom prognozującym sztuczna inteligencja pomaga przewidywać zapotrzebowanie na surowce i materiały. To umożliwia optymalne zarządzanie zapasami w magazynie, minimalizując koszty przechowywania oraz odpowiednie planowanie dostaw. Przedsiębiorstwa mogą więc unikać nadmiernych zapasów i braków oraz lepiej dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych dzięki elastycznej produkcji.

Nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji nie tylko w zakładach produkcyjnych!

WaterPrime — efektywne wykorzystanie analizy wydajności cieplnej i zużycia wody w zarządzaniu przedsiębiorstwem

Sensory IoT stanowiące część rozwiązania AIUT Smart City IoT służą do zdalnego monitorowania pracy urządzeń tj. wodomierze czy gazomierze. Stworzona przez AIUT platforma WaterPrime integruje dane oraz wspiera procesy zarządcze i operacyjne w Przedsiębiorstwach Wodociągowo – Kanalizacyjnych. Składa się ona z komponentów obejmujących: zarządzanie zasobami i personelem w przedsiębiorstwie, przetworzenie informacji pomiarowych z różnych baz danych oraz zaawansowaną analitykę tych danych, opartą na sztucznej inteligencji i wsparciu wiedzy ekspertów. Wszystko po to, aby wskazać strefę, w której nastąpił wyciek, określić jej miejsce w przestrzeni, diagnozować stany elementów technicznych systemu dystrybucji wody czy szybciej reagować na zaistniałe anomalie. Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w efekcie pomoże nam zmniejszyć straty wody czy zużycie energii.

FuelPrime — zarządzanie stacjami paliw oraz detekcja wycieków

Jednym z produktów firmy AIUT jest zaawansowany system detekcji wycieków na stacjach paliw z głęboką analizą w czasie rzeczywistym. FuelPrime to rozwiązanie „big data” pozwalające stacjom paliw osiągnąć znaczne oszczędności poprzez wyeliminowanie strat paliw, a co najważniejsze zredukować ryzyko wycieków. AIUT Fuel Prime zapewnia działania w oparciu o certyfikowany algorytm (SIR3 - Statistical Reconciliation Method), który analizuje dane co minutę i może szybko wykryć nieprawidłowości tj. np. wycieki, braki w dostawach, niedostateczne/nadmierne dozowanie licznika, błędna kalibracja zbiornika itp. Inteligentna analiza danych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji umożliwia wykrycie minimalnych ilości wycieku paliwa lub wody – od 5 l na dobę. Więcej o rozwiązaniu FuelPrime przeczytasz tutaj.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w przemyśle staje się nie tylko narzędziem wspomagającym, ale prawdziwym partnerem w doskonaleniu procesów. Jest niezbędna, aby spełniać wzrastające wymagania klientów oraz wyróżnić się na tle konkurencji. W przeciwieństwie do człowieka bez problemu radzi sobie z analizą ogromnych ilości danych produkcyjnych. Korzystając z niej w różnych zagadnieniach związanych z produkcją, otwieramy nowe możliwości dla produktywności, elastyczności, innowacyjności i bezpieczeństwa w naszej fabryce, ustanawiając nowe standardy. Więcej o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w rozwiązaniach AIUT przeczytasz tutaj.