Rosnąca cyfryzacja przemysłu na drodze do Przemysłu 4.0 stawia sztuczną inteligencję (AI) i jej zastosowania w produkcji w centrum uwagi. Algorytmy AI i uczenie maszynowe rewolucjonizują produkcję i inżynierię. Roboty i inteligentnie sterowane maszyny nie tylko optymalizują procesy produkcyjne, ale także oferują innowacyjne aplikacje do konserwacji fabryk. Jednak wraz z ogromnym potencjałem sztucznej inteligencji pojawiają się nowe wyzwania, jeśli chodzi o integrację inteligencji z maszynami i efektywne wykorzystanie dużych ilości danych. Integracja sztucznej inteligencji w produkcji wymaga dogłębnego zrozumienia technologii.
Szybkie tempo cyfryzacji zapoczątkowało również erę sztucznej inteligencji w przemyśle. Hasło AI obejmuje wiele koncepcji, technologii i zastosowań, które rewolucjonizują produkcję. Ale narodziny sztucznej inteligencji sięgają wiele lat wstecz. W 1955 roku zespół naukowców złożył przełomową propozycję na seminarium w Dartmouth College. Ich celem było stworzenie maszyny zdolnej do symulowania takich zdolności, jak przetwarzanie języka, abstrakcja i samooptymalizacja. W tamtym czasie było to science fiction, ale dziś sztuczna inteligencja jest istotną częścią nowoczesnej produkcji.
Jak aplikacje AI rewolucjonizują produkcję przemysłową
Co oznacza termin "sztuczna inteligencja"? Sztuczna inteligencja w produkcji otwiera wszechświat możliwości. Maszyny i robotywyposażone w sztuczną inteligencję mogą nie tylko optymalizować procesy, ale także analizować duże ilości danych i przeprowadzać konserwację predykcyjną. Czujniki monitorują stan maszyn, a inteligentne technologie przewidują potencjalne awarie i planują konserwację.
Od czasu konferencji w Dartmouth w 1956 roku i podstawowych założeń dotyczących sztucznej inteligencji, które zostały tam przyjęte, podstawowe koncepcje i algorytmy nadal ewoluują. Różnorodność sztucznej inteligencji przejawia się w kilku poddziedzinach, z których każda obejmuje różne zastosowania i technologie, w zależności od ich ukierunkowania.
Kluczowe obszary sztucznej inteligencji obejmują:
- Uczenie maszynowe
- Sieci neuronowe
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Algorytmy genetyczne
- Kreatywność obliczeniowa
W szczególności uczenie maszynowe staje się ważnym obszarem sztucznej inteligencji, zwłaszcza w produkcji i wytwarzaniu. Uczenie maszynowe obejmuje analizę danych przez systemy wspomagane komputerowo, które mogą niezależnie rozpoznawać korelacje i uruchamiać odpowiednie działania. Dyscyplina uczenia maszynowego jest ściśle związana z dziedziną big data, ponieważ era cyfrowa generuje coraz więcej danych, którymi trudno jest zarządzać przy użyciu konwencjonalnych metod.
Konwergencja technologii informatycznych i produkcyjnych doprowadziła do automatyzacji przemysłowej i pojawienia się przemysłowego Internetu Rzeczy, w którym maszyny, systemy i procesy cnc są w coraz większym stopniu połączone w sieć. Generowane przez nie dane są cennym zasobem. Wyzwaniem jest teraz efektywne wykorzystanie tych danych i tworzenie wartości dla klientów.
Sztuczna inteligencja zamienia dane w wiedzę
Sztuczna inteligencja cieszy się dużym zainteresowaniem nie bez powodu. Nie jest tajemnicą, że z uzyskanych danych można wygenerować cenną wiedzę, zapewniającą realną wartość ekonomiczną. Potencjał ten rozciąga się na samą produkcję, a także na wszystkie procesy wyższego i niższego szczebla. W szczególności w obszarze uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja oferuje bogactwo potencjalnych zastosowań, które mają wpływ na wszystkie obszary łańcucha wartości.
Dane są paliwem dla nowych aplikacji uczenia maszynowego. Stają się cennym surowcem, który nieustannie dostarcza nowych scenariuszy zastosowań dla uczenia maszynowego. W szczególności istnieją ogromne możliwości w zakresie optymalizacji i automatyzacji procesów. Dane umożliwiają generowanie dodatkowych informacji, które prowadzą do poznania nowych produktów i procesów. To z kolei inicjuje proces ciągłego doskonalenia, który może być kontynuowany w nieskończonej pętli i stale optymalizowany.
Zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji
Wspomagane przez sztuczną inteligencję usuwanie wiórów DMG MORI wyznacza nowe standardy w branży produkcyjnej. Wióry są częstą przyczyną przestojów i awarii maszyn. "AI Chip Removal" wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy produkcji wiórów i ich automatycznej utylizacji.
Technologia ta opiera się na dwóch kamerach o wysokiej rozdzielczości wewnątrz maszyny, które stale zapewniają wyraźny obraz obszaru roboczego. Na podstawie tych obrazów system"AI Chip Removal" analizuje nagromadzenie wiórów i uczy się coraz więcej o warunkach pracy. W ten sposób sztuczna inteligencja określa optymalną metodę czyszczenia. Automatycznie dostosowuje orientację dysz chłodziwa do położenia wiórów i w razie potrzeby zapewnia optymalne usuwanie wiórów.
Usuwanie wiórów za pomocą sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja zapewniająca przewagę w zakresie wydajności produkcji
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych staje się coraz ważniejsze dla wydajności procesów produkcyjnych i dlatego zyskuje na znaczeniu również w DMG MORI. Celem jest znaczna poprawa wydajności, precyzji i opłacalności obrabiarek, rozwiązań automatyzacji i procesów obróbki poprzez połączenie sztucznej inteligencji i "odzwierciedlenie" wyników w cyfrowych bliźniakach. Tworząc cyfrowe obrazy maszyn i procesów, można przeprowadzać symulacje w celu przewidywania potencjalnych problemów i identyfikowania możliwości optymalizacji. Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w analizie i interpretacji wyników symulacji.
DMG MORI wykorzystuje sztuczną inteligencję na wiele sposobów, aby poprawić wydajność swoich maszyn CNC i uczynić procesy produkcyjne bardziej ekonomicznymi. Czyni to firmę pionierem w integracji technologii AI i ma znaczący wpływ na przyszłość przemysłu wytwórczego.