Mesterséges intelligencia az automatizálásban
A mesterséges intelligencia (AI) kulcsszerepet játszik az automatizálás jövőjében. Akár egy komponensben, akár egy házon belüli szerveren vagy a felhőben, az intelligens rendszerek optimalizálják a folyamatokat és új perspektívákat nyitnak.

 

A Festo elemzi az alkalmazási lehetőségeket, és a vállalaton belül ösztönzi ennek a kulcsfontosságú technológiának a fejlesztését. „A mesterséges intelligencia és az analitika a jövőben óriási hatással lesz a termékportfóliónkra" – magyarázza Dr. Frank Melzer, a Festo igazgatótanácsának termékekért és technológiáért felelős tagja a mesterséges intelligencia, mint a vállalat számára kulcsfontosságú technológia jelentőségét. A Festo egész vállalatra kiterjedő szakértői csapata az első lépéseket teszi meg az AI technológiai korszakban való aktív részvétel felé az olyan fejlesztésekkel, mint a Motion Terminal vagy az öntanuló BionicSoftHand. Az AI-ra szakosodott Resolto cég integrációja olyan szakértelmet biztosít a Festo számára, amelyet közvetlenül a technológiai alkalmazásokban használnak fel.

On-edge, helyben vagy a felhőben?

Az ipari automatizálásban alapvetően három lehetőség van a mesterséges intelligencia alkalmazására: on-edge (közvetlenül a rendszerben), on-premises (helyben a vállalat szerverein) vagy a felhőben (külső megoldásként). Az on-edge a mesterséges intelligenciát decentralizáltan, terepi szinten, azaz közvetlenül az alkatrészen használja.

 

Új generációs IoT gateway: folyamatfelügyelet különálló edge készülékkel

 

Ez lehetővé teszi az egyes gépek optimalizálását és az alapvető automatizálási döntések gyors és központi számítógéptől független meghozatalát. Csökken a programozási ráfordítás, és kevesebb érzékelőre van szükség. Az on-edge azt is jelenti, hogy a komponensek képesek felismerni és elemezni az aktuális állapotukat. A leállások elkerülhetők, az alkatrészek élettartama megnő, a raktározási követelmények pedig csökkennek.

A helyhez kötött (on-premises) mesterséges intelligencia esetében a vállalatok saját szervereket használnak, amelyek rendszerszinten vagy belső termelési szinten mesterséges intelligenciával működnek. Ez növeli a biztonságot, mivel az érzékeny adatok nem hagyják el a vállalati hálózatot, és biztosítja a folyamatok gyors stabilizálását és üzembe helyezését. A hibák is gyorsan lokalizálhatók.

A felhőben lévő mesterséges intelligencia egy lépéssel tovább megy. Ilyenkor a vállalatok a globális adatfelhő óriási erejét használják ki a nagy mennyiségű adat elemzésére. A folyamatoptimalizálás mellett ez a modell lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy új technológiákat és üzleti modelleket kínáljanak használat alapú fizetéssel, vagy akár maguk is használhatják ezeket a technológiákat, hogy megtakarítsák a nagyobb hardver- és szerverberuházások költségeit. A felhőben lévő mesterséges intelligencia lehetővé teszi a rendszerekhez való globális távoli hozzáférést és ezáltal a könnyű és gyors távoli karbantartást is.

AI a gyakorlatban

A Festo a mesterséges intelligencia fejlesztése során három alkalmazási területre összpontosít: üzemoptimalizálás, folyamatautomatizálás és prediktív karbantartás. Az üzemoptimalizálás a meglévő rendszerek mesterséges intelligencia segítségével történő fejlesztését jelenti. Az AI segítségével a rendelkezésre álló szenzoradatok új és hatékony módon elemezhetők, így csökkenthető a minőségellenőrzés idő- és erőforrásigénye, valamint a folyamatok is felgyorsíthatók. A mesterséges intelligencia például olyan mintákat azonosít, amelyek lehetővé teszik a komplett tesztek mintavételes tesztekkel való helyettesítését azáltal, hogy felismeri a különösen hibaérzékeny folyamatterületeket, így csak ezeket a területeket kell részletes tesztelésnek alávetni.

 

A pneumatikus karosszéria szorító hengereket egy szelepsziget működteti. A futási teljesítmény monitorozásával már nagyon korai szakaszban felismerhetők a normál működési állapottól való eltérések

 

A folyamatautomatizálásban a mesterséges intelligencia számos olyan tevékenységet automatizálhat, amelyeket korábban kézzel végeztek, például a mobiltelefon-antennák szűrőhangolását az átjátszóállomásokon. Az antennák százainak kézi kalibrálása helyett, ami fáradságos és időigényes feladat, a mesterséges intelligencia segíthet automatizálni és ezáltal felgyorsítani ezeket a folyamatokat a jövőben.

AI alkalmazás: prediktív karbantartás

A mesterséges intelligencia egyik legígéretesebb alkalmazása az ipari automatizálásban a prediktív karbantartás. A meglévő rendszerekben, például egy olyan berendezésben, amely automatikusan rögzíti a fémlemezeket a későbbi hegesztéshez, az on-edge AI – más szóval a mesterséges intelligencia közvetlenül a rendszeren – biztosítja a folyamat rendellenességeinek korai felismerését. Ez a meglévő érzékelőadatok AI segítségével történő újraelemzését jelenti.

A mesterséges intelligencia nemcsak azonosítja a szorítóberendezés mért értékeitől való eltéréseket, hanem képes azokat egyedileg elemezni és jelezni, hogy milyen valószínűséggel fordulhat elő egy bizonyos típusú hiba. A mesterséges intelligenciával rendelkező vezérlőrendszerek nem csak hibaüzenetet adnak ki, ha egy alkatrész meghibásodik, hanem már a hiba tényleges bekövetkezése előtt tájékoztatást nyújtanak a szokatlan mért értékekről és a lehetséges hiba értelmezéséről. Ez azt jelenti, hogy nincs szükség további érzékelőkre.

A karbantartóknak többé nem kell elvégezniük a mért értékek elemzésének és a hibaforrások felkutatásának időigényes feladatát. Ehelyett a lehetséges hibák jelentősen csökkentett választékát kell figyelembe venniük. A rendelkezésre álló mért értékek felhasználásával a mesterséges intelligencia azt is meg tudja jósolni, hogy egy szorítóeszköz várhatóan mikor szorul cserére, mielőtt a bekövetkező hiba a gép leállásához vezetne. Az alkatrész állapotának valós idejű elemzése csökkenti a karbantartással, az állásidővel és a raktározással kapcsolatos költségeket. Egy szorítóeszköz csak néhány euróba kerül, de egy teljes gépleállás költségei akár több százezer euróra is rúghatnak.

A kezelési feladatok valós idejű nyomon követése

A Festo legújabb bemutatóalkalmazásában egy újabb példát láthatunk a mesterséges intelligencia prediktív karbantartásban való alkalmazására, ezúttal egy hibás akkumulátorok felismerésére szolgáló szoftveres megoldás formájában. A Festo a Resolto nevű cég felügyeleti szoftverét egy akkumulátor-kezelő portál tengelyeinek motoráramainak és pozícióértékeinek felügyeletére használja. Az új CPX-E-CEC moduláris vezérlő a CMMT-AS szervohajtással együtt szintén a valós idejű felügyeletre szolgál. Ha a folyamatban rendellenességek lépnek fel, például ha a handling rendszer helytelen akkumulátorformátumot vesz fel, automatikusan üzenet készül a hibáról.

A Festo által fejlesztett ipari AI-alkalmazások felügyeleti és adatgyűjtési funkciói a Resolto intelligens szoftvermegoldásával az alkatrész közelében, mint az akkumulátor-kezelő egység esetében, vagy a CPX-IOT átjárón keresztül távolról is végezhetők. Ez az OPC-UA interfészen keresztül a terepi szintű komponenseket és modulokat, például a handling rendszereket vagy az elektromos hajtásokat, a Festo IIOT szolgáltatásaival kapcsolja össze.

Azzal, hogy a Festo innovatív és célorientált a vállalaton belül, valamint elkötelezett és együttműködő a külvilággal, hozzájárul a mesterséges intelligencia fejlődési irányvonalának meghatározásához az automatizálásban és ezáltal az ipar 4.0-ban. További információk a Festo mesterséges intelligencia megoldásairól ezen az oldalon olvashatók. 

hyperMILL VIRTUAL Machining – fejlett szerszámgép szimuláció és analízis
A hyperMILL 2D, 3D, gyorsmarási és 5 tengelyes megmunkálásoktól a maró-eszterga központok programozásán a speciális alkalmazási területekig minden létező megmunkálási stratégiát egyetlen Windows-os felületen integrál.
Hiányszakma és biztos egzisztencia: ahol a jövő villanyszerelőit képzik
Sem a lakosság energiaellátása, sem az ország gazdasága nem működhet a villamos szakmák magasan képzett művelői nélkül – az E.ON Hungária Csoport egyre bővülő, a vállalat teljes szolgáltatási területét lefedő tanműhely-hálózatot hozott létre.
A kiber- és digitális technológiai kockázatok a vezetők rémálma
A PwC kutatása szerint, miközben a vállalkozások olyan új és feltörekvő technológiákat keresnek ahhoz, hogy értéket teremtsenek és átalakítsák működésüket, mint a generatív mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, az automatizálás és a felhőalapú megoldások, mindezek jelentős szerepet játszanak a szervezetek kockázati kitettségének alakításában is.
5 ok, amiért a szénszálas kompozit 3D nyomtatás forradalmasítja a gyártási folyamatokat
Itt az ideje, hogy felfedezze a szénszálas kompozit 3D nyomtatás világát, mivel számos olyan előnyt kínál, amely hatékonyabbá teheti a gyártási folyamatokat. A Stratasys kompozit 3D nyomtatás geometriától függően 2-4x gyorsabb, mint más szénszálas megoldások. Bemutatunk 5 meggyőző okot, amiért ez a csúcstechnológia megreformálja a gyártást!
Egy gép 500 milliós ára természetes, de a szoftver pár millióján mindenki elsápad
A rossz szoftverválasztás vagy egy elhibázott bevezetési folyamat elkerülésével akár többmilliós tanulópénzt spórolhatunk meg.