Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w przemyśle, przyczyniając się do optymalizacji procesów i redukcji kosztów. Oprócz oczywistych korzyści, jej implementacja wiąże się z pewnymi wyzwaniami, które dotyczą między innymi odpowiedzialności i bezpieczeństwa danych.
Uczenie maszynowe stanowi jeden z obszarów sztucznej inteligencji (AI). W systemie tym algorytmy same szukają najlepszych rozwiązań i korelacji w dużych zbiorach danych. Na podstawie zebranych i przetworzonych informacji podejmują decyzje.
Sztuczna inteligencja napędza Przemysł 4.0, a więc czwartą rewolucję przemysłową. Jej wyróżnikiem są autonomiczne systemy, które wykorzystują algorytmy komputerowe do monitorowania i kontrolowania maszyn.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w Przemyśle 4.0
Sztuczna inteligencja może usprawnić niemal każdy proces w produkcji przemysłowej. Uczenie maszynowe oraz AI wykorzystywane jest między innymi w takich obszarach, jak:
- konserwacja maszyn i utrzymanie ruchu,
- kontrola jakości,
- prognozowanie popytu i planowanie produkcji.
Utrzymanie ruchu
Dzięki sztucznej inteligencji można monitorować stan maszyn, przewidywać ich awarie oraz wykonywać konserwację zapobiegawczą, co pozwala zminimalizować koszty związane z naprawami i przestojami w produkcji.
Jednym z przykładów zastosowania AI jest wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych przesyłanych przez czujniki. Dzięki temu można monitorować stan urządzeń oraz przewidywać ich awarie na podstawie analizy trendów i generowanych wzorców.
W momencie, gdy algorytm wykryje nieprawidłowość w działaniu maszyny, np. pojawienie się drgań, zmianę temperatury lub prędkości obrotowej, system powiadamia operatora lub inżyniera utrzymania ruchu o konieczności wykonania przeglądu lub wymiany elementów.
Algorytm uczenia maszynowego analizuje dane historyczne dotyczące poprzednich awarii i na tej podstawie generuje modele, które pozwalają przewidywać, kiedy nastąpi kolejna awaria.
Dzięki temu można zaplanować konserwację zapobiegawczą i wymianę elementów w maszynie, zanim dojdzie do awarii.
Może Cię zainteresować: https://innovatingautomation.pl/przemysl-4-0/
Kontrola jakości
Sztuczna inteligencja może automatyzować proces kontroli jakości, przetwarzając dane z czujników, kamer, mikroskopów i innych narzędzi pomiarowych w czasie rzeczywistym. W takim przypadku algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wady i niestandardowe wzorce na podstawie zbiorów danych i obrazów.
Kontrola jakości AI jest w stanie wykryć wiele nieprawidłowości i odstępstw od normy, także te, która są niewidoczne dla ludzkiego oka. Dzięki szybkiej detekcji można zmniejszyć ilość wadliwych produktów i zredukować koszty związane z ich naprawą lub odrzuceniem.
Planowanie produkcji
Zastosowanie inteligentnych algorytmów pozwala na lepsze prognozowanie i dostosowanie produkcji i dostaw do zapotrzebowania rynku. Algorytmy analizują dane dotyczące sprzedaży, popytu, trendów i na tej podstawie przewidują, jakie produkty będą najbardziej poszukiwane przez klientów.
Ułatwia to planowanie produkcji i tworzenie harmonogramów. Dzięki temu zmniejszają się koszty magazynowania, ponieważ wyroby gotowe trafiają od razu na rynek.
Korzyści i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją
AI pomaga w automatyzacji i optymalizacji procesów przemysłowych, co pozwala na oszczędność czasu i ograniczenie kosztów. Inteligentne algorytmy pomagają również w dostosowywaniu produkcji i dostaw do rzeczywistego zapotrzebowania rynku.
Firma wykorzystująca sztuczną inteligencję może zyskać przewagę nad konkurencją, ponieważ AI ułatwia dostosowanie oferty do indywidualnych potrzeb klientów, co pozwala na lepsze zaspokojenie ich potrzeb.
Sztuczna inteligencja i Przemysł 4.0 niosą ze sobą również wyzwania. Dotyczą one kwestii prywatność, odpowiedzialność czy bezpieczeństwo danych w trakcie projektowania i wdrażania systemów AI.
Bardzo ważną rolę odgrywa również odpowiedniej jakości infrastruktura teleinformatyczna – sensory, kamery, interfejsy oraz serwery. Firma Balluff oferuje wysokiej jakości, precyzyjne czujniki, które znakomicie sprawdzają się w procesach produkcyjnych opartych na AI. Wyróżniają się one niezwykłą trwałością oraz wysoką czułością.