Trend digitalizacije i automatizacije industrije dobio je dodatni zamah u korona krizi, kad su se digitalna i automatizirana rješenja pokazala posebno učinkovitima. S tim tehnologijama tvrtke mogu daleko brže i učinkovitije reagirati na krizne situacije i promjenjive zahtjeve tržišta, a svoju proizvodnju, brzo i fleksibilno, prilagoditi svakoj potrebi.
Potpuno nove mogućnosti za fleksibilnu, učinkovitu proizvodnju stvara korištenje umjetne inteligencije ( AI ), čak i kada je riječ o složenim i sve prilagođenijim proizvodima u malim serijama.
Do 2035. godine, pokazuju studije, inteligentni, digitalno umreženi sustavi i procesni lanci mogli bi, samo u zapadnoj Europi, ostvariti dodatni rast od oko 420 milijardi eura.
Prve stvarne primjene umjetne inteligencije već pronalaze mjesto u redovnim industrijskim aktivnostima, uključujući prepoznavanje jezika za obavljanje osnovnih zadataka, dokumentiranje okoline pomoću kamera, laserskih zraka ili X-zraka i pružanje virtualnih osobnih asistenata u logistici.
Siemens, kao jedna od vodećih svjetskih tvrtki integriranih i inovativnih tehnologija, u svom portfelju ima rješenja u području usluga, poput prediktivnog održavanja i drugih aplikacija za inženjering i ispitivanje kvalitete.
Rješenja u oblaku poput MindSphere i inteligentnih aplikacija također pružaju podršku za trajnu optimizaciju procesa koja poboljšava učinkovitost stroja i dostupnost. O umjetnoj inteligenciji i njezinim učincima u industriji 4.0 razgovarali smo s dr. Danielom Schallom, voditeljem Istraživačke grupe za distribuirane sustave umjetne inteligencije u Siemensu.
Umjetna inteligencija ( AI ) je u fokusu istraživanja više od 30 godina. Koji je napredak postignut u tehnologiji u tom razdoblju?
Snažni napredak u hardveru i softveru učinio je AI ključnom tehnologijom sa stvarnim poslovnim utjecajem. Hardver, uključujući GPU računarstvo i posebne čipove za ubrzanje AI, pružili su mogućnost obrade ogromnih količina podataka. Što se tiče softvera, “Deep Learning” predstavlja napredak u istraživanju umjetne inteligencije i pomaže u povećanju točnosti modela strojnog učenja. Sposobnost treniranja tih modela na moćnom hardveru, ne samo da je pokazala potencijal umjetne inteligencije, već je pomogla i u implementaciji stvarnih aplikacija.
Kako AI može potaknuti Industriju 4.0 i koje će industrije najviše profitirati od AI?
S jedne strane, AI će pomoći u implementaciji fleksibilnih, inteligentnih sustava. U prošlosti je svaki zadatak automatiziranog sustava, na primjer robota koji vrši odabir i postavljanje, morao implementirati programer u kontroleru. Ako bi se zadatak malo promijenio, programer je trebao ažurirati softver u kontroleru.
Ako razmišljamo o scenariju Industrije 4.0 i takozvanoj proizvodnoj liniji serije 1, tada bi to značilo ili visok stupanj složenosti, dakle svi mogući scenariji trebaju se implementirati unaprijed, ili česte promjene softvera, a time i uvođenje mogućih grešaka u sustav. Uz AI, inteligentni sustavi mogu reagirati na te promjene i prilagoditi stroj za izvođenje promijenjenog zadatka, bez potrebe za ažuriranjem softvera sustava automatizacije.
Još jedno ključno područje u kojem će AI povećati produktivnost je predviđajuće održavanje. Prikupljamo sve više podataka iz industrijskih dobara, uključujući potrošnju energije, podatke o vibracijama ili vremenu ciklusa stroja. Ovi podaci pomažu operaterima da razumiju zdravstveno stanje strojeva. Jasno, čovjeku je sve teže promatrati i analizirati te podatke. Tehnike umjetne inteligncije pomažu u prepoznavanju neobičnih obrazaca i anomalija.
Tada operater može usredotočeno pogledati ove specifične anomalije i poduzeti radnje. U budućnosti će čak biti automatskih i sveobuhvatnih preporuka o tome kada i kako riješiti određene probleme u tvornici. Umjetna imteligencija će imati veliki utjecaj u mnogim industrijama, uključujući automobilsku, zdravstvenu, maloprodaju, hranu i piće te prerađivačku industriju poput farmacije ili kemijske industrije.
Još uvijek postoji rasprava o čovjeku nasuprot stroju. Možete li kratko pojansiti zašto je AI pokretač, a ne ubojica posla?
U tijeku je rasprava je li AI pokretač posla ili ubojica posla. Zapravo, svakim novim valom tehnologije, od rane industrijske revolucije do današnjih računala, radna mjesta se ne uništavaju, već se zapošljavanje prebacuje na nove kategorije poslova. Određene aktivnosti obavljat će se zajedno sa strojevima, što će povećati produktivnost radnika. Ostale dosadne zadatke obavljat će programi umjetne inteligencije, poput promatranja sustava ili pronalaženja anomalija.
Kako izgleda jedan Siemensov AI projekt koji podržava tvrtke u optimiziranoj proizvodnji, donosno proizvodnji boljih proizvoda?
Središnji element Siemensove AI strategije je rubno računanje. Siemensova rubna računalna platforma sastoji se od portfelja hardverskih uređaja i softverskog vremena izvođenja za upravljanje rubnim aplikacijama. Računarstvo na rubu podrazumijeva programsku platformu koja se nalazi na razini proizvodnog postrojenja (kolokvijalno rečeno „u polju“) uz kontrolno upravljačke sustave (ili sustave automatizacije) samih strojeva.
Rubno računanje omogućuje AI aplikacije, jer programeru omogućava prikupljanje podataka o stroju i senzoru te pokretanje AI modela temeljenog na podacima uživo i daje neposredne povratne informacije stroju, odnosno upravljaču.
Tipični slučajevi upotrebe su vizualni pregled kvalitete, prilagodljivo upravljanje strojevima poput robota ili optimizacija energetske učinkovitosti.
Našim Siemens DigiLabom u Beču (vidi http://siemens.at/digilab ) pružamo platformu na kojoj pomažemo kupcima u razumijevanju potencijala umjetne inteligencije, mogućih aplikacija i načina primjene AI u njihove proizvodne procese.
* Sadržaj omogućio SIEMENS
