Sztuczna inteligencja zmienia oblicze przemysłu – ale nie tak jak myśleliśmy

Udostępnij:
Copied!

Koncepcja Przemysłu 4.0. opisywana jest często jako czwarta rewolucja przemysłowa, co stanowi moim zdaniem pewne nadużycie. Rewolucja to zjawisko znacznie szersze, bardziej złożone i związane z przełomowymi wydarzeniami w dziejach ludzkości. Przemysł 4.0. dotyczy jedynie sfery produkcji, jej dalszej automatyzacji oraz szerszego wykorzystania rozwiązań IT. 

Przyjrzyjmy się historii –  pierwsza i druga rewolucja przemysłowa, a wraz z nimi zastosowanie energii parowej, a później elektrycznej radykalnie zmieniły proces produkcji i uniezależniły nas od energii wiatru, wody czy siły zwierząt. Podczas trzeciej rewolucji wprowadzono zautomatyzowane linie przemysłowe oraz tworzywa sztuczne, co pozwoliło na tańszą masową produkcję.

No alt text provided for this image

Mądrzej, nie więcej

W porównaniu do tak przełomowych wydarzeń, Przemysł 4.0. to w moim odczuciu bardziej ewolucja istniejących sposobów produkcji oraz rozwój w wykorzystaniu technologii.

Nowy inteligentny przemysł to tak naprawdę połączenie dwóch rozdzielanych do tej pory obszarów:  produkcji, czyli efektów poprzednich rewolucji przemysłowych oraz największych odkryć ostatnich lat – Internetu i zaawansowanych rozwiązań IT.

Produkcja przyszłości nie oznacza produkowania więcej, tylko mądrzej, bardziej racjonalnie. Aby to osiągnąć, wykorzystanie technologii IT odgrywa tutaj kluczową rolę.

Istotnym elementem tego procesu jest zastosowanie IoT (Internetu rzeczy), co umożliwia nam zbieranie dużo większej ilości informacji z samego procesu produkcyjnego. Dzięki technologii „Edge Computing” możemy oderwać się od określonej lokalizacji, monitorować warunki transportu i przechowywania gotowych produktów.

Edge gateway

Ciężarówki wyposażone w czujniki na bieżąco rejestrują nie tylko parametry samego pojazdu, ale też informacje o temperaturze, wilgotności przewożonego towaru. Zebrane w ten sposób informacje stają się paliwem dla rozwiązań Big Data, umożliwiając optymalizacje procesów produkcyjnych, ograniczenie kosztów transportu czy składowania.

Dopasować się do potrzeb odbiorców

Zaawansowana analityka uwzględniająca informacje z wielu źródeł umożliwia dokładniejsze planowanie samej produkcji i lepsze dopasowanie gotowego produktu do potrzeb odbiorców. Dzięki niej możliwe jest również szybsze reagowanie na zmieniające się trendy.

Innym przykładem użycia inteligentnych rozwiązań w przemyśle jest monitorowanie parametrów działania samych maszyn i wychwytywanie drobnych odchyleń przewidując potencjalne awarie przed ich wystąpieniem.

Opis procesu przewidywania i unikania awari sprzętu

Predictive Maintenance (utrzymanie predykcyjne) pozwala ograniczyć koszty utrzymania samych systemów oraz zapobiegać przestojom produkcji związanym z awariami krytycznych urządzeń.

Ciekawym rozwiązaniem jest budowa i przechowywanie cyfrowego odpowiednika każdego wyprodukowanego przedmiotu. Zastosowanie takiej technologii pozwala kontrolować produkt na każdym etapie jego produkcji a także prześledzić cały proces w przypadku wykrycia wad lub reklamacji od użytkownika końcowego.

Na drodze ewolucji

Powyższe przykłady to istotne elementy ewolucji w gospodarce składające się na koncepcję Przemysłu 4.0. Kolejną istotną składową zachodzących zmian jest także szeroko omawiana obecnie sztuczna inteligencja (AI). Większość współczesnych zastosowań systemów „sztucznej inteligencji” ma za zadanie zastąpić lub wspierać pracę ludzi. Takie zjawisko budzi ogromne obawy i kontrowersje oraz prowadzi do gorących dyskusji. Zapominamy jednak, że w przypadku zaawansowanych procesów produkcyjnych ludzie zostali już dawno zastąpieni przez automaty.

Skoro tak, to czy sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w Przemyśle 4.0?

Jej potencjalne sposoby wykorzystania nie są niestety oczywiste i nie zawsze dotyczą samego procesu produkcji.

Systemy rozpoznawania obrazu oparte o “uczenie maszynowe” doskonale sprawdzają się w wielu aspektach procesów przemysłowych. Maszyny potrafią dużo szybciej i dokładniej ocenić gotowy produkt, pokierować automatem, by odrzucić wadliwy, a nawet dokładnie zanalizować zdjęcie rentgenowskie na wypadek wystąpienia mikro pęknięć, podnosząc tym samym jakość gotowych produktów.

Automatyczne rozpoznawanie obrazu wykorzystywane jest również w systemach podnoszących bezpieczeństwo pracowników, kontrolując strefy w których pracują ludzie.

Rozpoznawanie obrazu wykorzystywane jest również w rolnictwie przemysłowym. System na podstawie obrazu i analizy danych zebranych przez IoT potrafi ocenić stan rośliny i zalecić podlanie, a także dozowanie nawozu lub innych środków. Sprawdza się to zwłaszcza w hodowli w trudnych warunkach, gdzie podniesienie efektywności jest kluczowe.

Podsumowując, w Przemyśle 4.0. szczególną rolę odgrywają zaawansowane rozwiązania technologiczne, które pomagają usprawnić i zracjonalizować produkcję. Wyzwaniem przedsiębiorstw nie jest dziś produkować więcej, ale mądrzej, bardziej racjonalnie i wydajniej, aby pozostać konkurencyjnym oraz przetrwać w zmieniającym się otoczeniu biznesowym.

Kontynuować lekturę
Czy chcesz przeczytać więcej materiałów na podobne tematy?

związane z nimi stanowiska

Czy na IoT trzeba jeszcze poczekać?

Nawet jeśli ktoś tak uważa, to moim zdaniem, nie warto. Już dziś można bowiem tworzyć środowiska połączonych urządzeń, które przynoszą korzyści biznesowe. Z zastrzeżeniem jednak, że spełni się kilka warunków.   … CZYTAJ WIĘCEJ

Dawid Szymczak Kwiecień 1st, 2019
Kliknij, aby pobrać więcej informacji
Wszystkie komentarze są moderowane. Komentarze lub zgłoszenia serwisowe niezwiązane z tematem nie będą publikowane, podobnie jak treści uznane za nieodpowiednie, w tym teksty promocyjne i obraźliwe. Prosimy o umieszczanie pytań technicznych na Forach Pomocy Technicznej. Pytania dotyczące obsługi klienta i pomocy technicznej należy natomiast kierować do działu pomocy technicznej Dell EMC.