Фабрика мислення вже тут: як машини тепер навчаються оптимізувати себе – від Bosch, Siemens до Tesla

Від Bosch, Siemens до Tesla: як виглядатиме майбутнє виробництво на найрозумніших заводах

Уявіть собі фабрику, яка не просто працює за жорсткими інструкціями, а натомість думає самостійно, навчається та вдосконалюється самостійно. Те, що звучить як наукова фантастика, стає відчутною реальністю завдяки штучному інтелекту (ШІ), що сповіщає про найбільшу революцію з часів винаходу конвеєра. У цій тісно пов'язаній екосистемі ШІ виконує роль центрального мозку, обробляючи величезні обсяги даних від тисяч датчиків у режимі реального часу. Інтернет речей (IoT) формує нервову систему, яка безперешкодно з'єднує машини, продукти та процеси та забезпечує автономне спілкування.

Результати цієї трансформації вже вражають і мають далекосяжні наслідки: прогнозне обслуговування запобігає дороговартісним поломкам машин ще до їх виникнення. Системи камер на основі штучного інтелекту здійснюють контроль якості з точністю, недосяжною для людини, та зводять рівень помилок практично до нуля. Інтелектуальні алгоритми оптимізують споживання енергії та заощаджують компаніям мільйони, а цифрові двійники дозволяють віртуально симулювати та вдосконалювати цілі виробничі процеси без переміщення жодного фізичного компонента. Ця стаття заглиблюється у світ фабрики, що навчається, пояснює ключові технології від 5G до машинного навчання, а також використовує конкретні приклади від таких піонерів, як Siemens та Bosch, щоб показати, як промислове майбутнє формується вже сьогодні.

Підходить для цього:

• Маяк Siemen

Завод як система навчання – штучний інтелект революціонізує промислове виробництво

Промислове виробництво стикається з фундаментальною трансформацією. У той час як традиційні виробничі потужності досі працювали за жорсткими схемами, сьогодні з'являються інтелектуальні виробничі середовища, які можуть мислити, навчатися та постійно оптимізуватися самостійно. Ця революція зумовлена, головним чином, штучним інтелектом, який у поєднанні з Інтернетом речей започатковує нову еру виробництва.

Основи інтелектуального виробництва

Основою для навчальних фабрик є поєднання різних технологій. Штучний інтелект діє як центральна нервова система, обробляючи незліченну кількість потоків даних від датчиків, машин та виробничих процесів у режимі реального часу та приймаючи на їх основі інтелектуальні рішення. Ці системи штучного інтелекту можуть розпізнавати закономірності, часто невидимі для людей-експертів, тим самим розкриваючи потенціал оптимізації, який дозволяє значно підвищити ефективність.

Інтернет речей створює необхідну мережеву інфраструктуру для цих інтелектуальних систем. Інтеграція датчиків, виконавчих механізмів та комунікаційних технологій створює кіберфізичні системи, які встановлюють безперебійний зв'язок між фізичним світом виробництва та цифровою обробкою даних. Ця мережа дозволяє машинам і системам спілкуватися одна з одною, контролювати себе та автономно реагувати на зміни.

Сенсорна технологія відіграє вирішальну роль як сполучна ланка між фізичним та цифровим світами. Сучасні виробничі потужності оснащені тисячами датчиків, які безперервно збирають дані про температуру, тиск, вібрацію, споживання енергії та якість продукції. Ці дані датчиків формують основу для всіх оптимізацій на основі штучного інтелекту та дозволяють точно контролювати всі виробничі процеси в режимі реального часу.

Прогнозне обслуговування як ключова технологія

Одним із найреволюційніших застосувань штучного інтелекту в промисловому виробництві є прогнозне обслуговування. Ця технологія використовує алгоритми машинного навчання для постійного аналізу стану машин та обладнання та прогнозування зносу, а також майбутніх дефектів. Замість того, щоб покладатися на фіксовані інтервали технічного обслуговування або незаплановані простої, прогнозне обслуговування дозволяє проводити технічне обслуговування на основі потреб в оптимальний час.

Функціональність системи базується на безперервному аналізі робочих даних за допомогою спеціалізованих алгоритмів. Вони можуть виявляти навіть найменші відхилення від нормального режиму роботи та робити висновки про стан зносу окремих компонентів. Аналіз враховує не лише поточні виміряні значення, але й історичні тенденції даних та умови навколишнього середовища.

Економічні вигоди є значними: компанії можуть скоротити витрати на технічне обслуговування до 25 відсотків, одночасно підвищуючи доступність свого обладнання. Незапланованих простоїв, які часто є особливо дорогими, можна значною мірою уникнути, своєчасно прогнозуючи проблеми. Це призводить не лише до прямої економії коштів, але й до покращення планування всього виробничого процесу.

Автоматизований контроль якості за допомогою комп'ютерного зору

Забезпечення якості зазнає фундаментальної трансформації завдяки використанню систем обробки зображень на основі штучного інтелекту. Сучасні системи комп'ютерного зору можуть виявляти помилки та відхилення з точністю, яка значно перевищує точність інспекторів-людей. Ці системи працюють цілодобово без втоми та можуть надійно виявляти навіть найменші дефекти.

Технологія використовує алгоритми глибокого навчання, навчені на великих обсягах даних зображень. Системи вчаться розрізняти бездефектні продукти від дефектних і навіть можуть виявляти нові типи дефектів, які не були явно включені до навчальних даних. Ця здатність до постійного вдосконалення робить контроль якості на основі штучного інтелекту особливо цінним для складних виробничих процесів.

Він вже використовується в різних галузях промисловості з вражаючими результатами. В автомобільній промисловості системи штучного інтелекту можуть оцінювати дефекти поверхні, зварні шви та проблеми зі складанням з найвищою точністю. У виробництві електроніки вони контролюють правильність складання друкованих плат і виявляють навіть мікроскопічні дефекти. Цей автоматизований контроль якості дозволяє проводити 100-відсоткову перевірку всіх виготовлених деталей, що було б економічно недоцільно за умови ручної перевірки.

Підходить для цього:

• Чи "занурювальна інженерія" обганяє мета -версії? Siemens і Sony це роблять

Оптимізація енергії за допомогою інтелектуальних алгоритмів

Оптимізація споживання енергії стає вирішальним конкурентним фактором у світлі зростання цін на енергоносії та жорсткіших кліматичних цілей. Системи штучного інтелекту можуть аналізувати енергетичні потреби виробничих потужностей у режимі реального часу та пропонувати заходи оптимізації, які призводять до значної економії. Ці інтелектуальні системи управління енергією враховують не лише поточне споживання, але й графіки виробництва, дані про погоду та ціни на енергоносії.

Алгоритми виявляють закономірності у споживанні енергії, які часто залишаються непомітними для операторів. Наприклад, вони можуть визначити, які комбінації машин є особливо енергоефективними або в який час споживання енергії можна зменшити, не впливаючи на продуктивність. Завдяки інтеграції відновлюваних джерел енергії системи можуть контролювати виробничі операції, щоб використовувати якомога більше сонячної або вітрової енергії.

Конкретні приклади демонструють потенціал цієї технології: завод Bosch у Гомбурзі зміг скоротити загальне споживання енергії на 40 відсотків завдяки оптимізації енергоспоживання на основі штучного інтелекту. Серед іншого, було оптимізовано систему стисненого повітря, на яку зазвичай припадає від 15 до 20 відсотків загального споживання енергії у виробництві. Інтелектуальне виявлення витоків та керування на основі потреб призвели до щорічної економії в розмірі 800 000 євро.

Цифрові двійники як віртуальні виробничі середовища

Цифрові двійники представляють собою одне з найсучасніших застосувань штучного інтелекту в промисловості. Ці віртуальні копії реальних виробничих установок дозволяють моделювати, оптимізувати та тестувати процеси без впливу на фізичне виробництво. Безперервна синхронізація з даними в режимі реального часу з реального заводу дозволяє цифровим двійникам робити точні прогнози щодо поведінки складних систем.

Розробка цифрового двійника вимагає інтеграції різних джерел даних і технологій. Дані датчиків з реального заводу поєднуються з фізичними моделями, історичними експлуатаційними даними та алгоритмами штучного інтелекту. Результатом є динамічне моделювання, яке автоматично адаптується до змін у реальному світі та постійно навчається.

Можливі застосування різноманітні: інженери-виробники можуть віртуально тестувати нові варіанти продукції, перш ніж перенести їх у реальне виробництво. Команди технічного обслуговування можуть спочатку відпрацювати складний ремонт на цифровому двійнику. Планувальники виробництва можуть пропрацювати різні сценарії та визначити оптимальну конфігурацію для різних вимог. Ці віртуальні випробування не тільки заощаджують час і гроші, але й зменшують ризик помилок у реальному виробництві.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Практичне впровадження в німецьких компаніях

Німецькі промислові компанії відіграють першопрохідницьку роль у впровадженні інтелектуальних виробничих систем. Завдяки своїй системі Nexeed компанія Bosch розробила комплексну платформу, яка поєднує різні застосування штучного інтелекту у виробництві. На заводі в Блайхаху понад 60 000 датчиків використовуються для моніторингу виробництва електрофільтрів, що зменшує кількість перерв у виробництві на 25 відсотків.

Компанія Siemens демонструє, як працює повністю мережева розумна фабрика на своєму заводі електроніки в Амбергу. Завод виробляє пристрої керування з рівнем браку лише 12 дефектів на мільйон виробів. Ця виняткова якість досягається завдяки використанню систем штучного інтелекту, які контролюють кожен етап виробництва та негайно втручаються у разі відхилень.

Своїм гігафабрикою в Берліні Tesla демонструє, як можна поєднати сучасні методи виробництва та сталий розвиток. На заводі використовуються роботи, керовані штучним інтелектом, для складання автомобілів, а на даху встановлені сонячні панелі, які частково покривають його енергетичні потреби. Така інтеграція різних технологій робить завод взірцем сталого промислового виробництва.

Підходить для цього:

• Успішні компанії в машинобудуванні в Німеччині - Bosch, Claas, Dürr, Exyte, Festo, Krones, Voith, Zeiss та інші

Кіберфізичні системи як основа розумної фабрики

Кіберфізичні системи формують технологічну основу сучасних розумних фабрик. Ці системи поєднують фізичні компоненти, такі як машини, роботи та транспортні засоби, з інтелектуальним програмним забезпеченням та комунікаційними технологіями. Результатом є самоорганізовані виробничі системи, які можуть автономно реагувати на зміни та постійно оптимізувати себе.

Архітектура кіберфізичних систем базується на вбудованих комп'ютерах, які взаємодіють один з одним через мережі. Цей децентралізований інтелект дозволяє ефективно контролювати навіть складні та просторово розподілені виробничі процеси. Кожен компонент системи може як отримувати, так і надсилати дані, тим самим сприяючи загальному інтелекту заводу.

Складність сучасних кіберфізичних систем робить традиційні методи планування застарілими. Натомість з'являються адаптивні системи, які можуть самоорганізовуватися та реагувати на непередбачені події. Ця стійкість особливо важлива в часи, коли ланцюги поставок часто порушуються, а потреби клієнтів швидко змінюються.

Підходить для цього:

• Невизнана наддержава Німеччини: Розумна фабрика – Чому наші фабрики є найкращим стартовим майданчиком для майбутнього штучного інтелекту

Інтернет речей у виробничому середовищі

Інтернет речей створює необхідну зв'язність для інтелектуальних виробничих систем. З'єднання машин, заготовок та логістичних систем створює середовища, багаті на дані, які забезпечують точний контроль та оптимізацію. Сучасні заводи мають тисячі підключених пристроїв, які безперервно обмінюються інформацією.

Впровадження систем Інтернету речей у виробництві вимагає надійних та стійких комунікаційних технологій. Промислові застосування висувають вищі вимоги до затримки та доступності, ніж споживчо-орієнтовані пристрої Інтернету речей. Тому використовуються спеціалізовані протоколи та мережеві архітектури, які надійно функціонують навіть у складних промислових умовах.

Обсяг даних, що генеруються на підключених фабриках, величезний. Типовий виробничий завод може генерувати кілька терабайтів даних датчиків щодня. Цей потік даних вимагає потужних систем аналітики та інтелектуальних алгоритмів фільтрації, які можуть витягувати відповідну інформацію в режимі реального часу. Це єдиний спосіб повною мірою використати потенціал промислового Інтернету речей.

5G як інструмент для розробки інтелектуальних заводських застосувань

Новий стандарт мобільного зв'язку 5G відіграє ключову роль у реалізації інтелектуальних фабрик. Завдяки швидкості передачі даних до 20 гігабіт на секунду та затримці менше мілісекунди, 5G дозволяє реалізовувати критично важливі для часу програми, які були неможливі за допомогою старих технологій. Завдяки цій технології тепер можливі автономні транспортні системи, керування роботами в режимі реального часу та скоординована комунікація між машинами.

Кампусні мережі на базі 5G пропонують промисловим компаніям можливість створювати власну високопродуктивну комунікаційну інфраструктуру. Ці приватні мережі відокремлені від загальнодоступних мобільних мереж, що забезпечує більшу безпеку та гарантовані параметри продуктивності. Це дозволяє компаніям зберігати контроль над своєю критично важливою комунікаційною інфраструктурою.

Завод Siemens у Берлін-Шпандау демонструє практичні можливості 5G у промисловості. Автономні транспортні роботи переміщуються по заводу та координуються в режимі реального часу через мережу 5G. Низька затримка забезпечує точне керування навіть на високих швидкостях, а висока пропускна здатність дозволяє одночасну роботу багатьох автономних систем.

Підходить для цього:

• Smart Factory: Super - мережі даних для майбутніх сценаріїв внутрішньології - 5G Technology & Network - 5G SA Campus Network

Машинне навчання в оптимізації виробництва

Машинне навчання все частіше використовується для оптимізації складних виробничих процесів. Ці алгоритми можуть навчатися на історичних даних виробництва та виявляти закономірності, що призводять до покращення якості, ефективності та пропускної здатності. Здатність систем машинного навчання функціонувати навіть у неструктурованих та мінливих середовищах є особливо цінною.

Проблема використання машинного навчання у виробництві полягає в наявності високоякісних навчальних даних. Виробничі дані часто є складними, шумними та неповними. Тому промислові програми машинного навчання вимагають спеціалізованих методів попередньої обробки та надійних алгоритмів, які можуть забезпечити надійні результати навіть з неповними даними.

Навчання з підкріпленням, особлива форма машинного навчання, дозволяє машинам навчатися та самооптимізуватися за допомогою методу спроб і помилок. Дослідники з Університету Зігена розробили системи, які дозволяють промисловим машинам самостійно налаштовувати свої робочі параметри та виправляти помилки. Ці самонавчальні машини можуть постійно покращувати свою продуктивність, подібно до того, як діти вчаться ходити.

Виклики для малих і середніх підприємств

Хоча великі промислові корпорації вже успішно впроваджують технології штучного інтелекту, середні компанії стикаються з особливими викликами. Складність технологій, високі інвестиційні витрати та нестача кваліфікованих працівників часто ускладнюють впровадження інтелектуальних виробничих систем. Водночас потенціал для підвищення ефективності особливо великий для менших компаній.

Рішення часто полягає в покрокових стратегіях впровадження, які не вимагають повної перебудови компанії. Так звані «низьковитратні рішення Індустрії 4.0» дозволяють навіть меншим компаніям скористатися перевагами інтелектуальних технологій. Окремі сфери, такі як контроль якості або прогнозне обслуговування, спочатку оцифровуються, а потім відбувається комплексне мережеве об’єднання.

Урядові програми фінансування, такі як «Мережа демонстрацій та трансферу штучного інтелекту у виробництві», підтримують малий та середній бізнес у трансфері технологій. Демонстраційні стенди розробляються в Аахені, Берліні, Дрездені та інших німецьких містах, щоб продемонструвати малим та середнім підприємствам практичні можливості використання штучного інтелекту у виробництві. Ці ініціативи з трансферу допомагають перетворити теоретичні знання на застосовні рішення.

Автономні асистенти виробництва: кращі рішення завдяки інтегрованому штучному інтелекту

Розвиток інтелектуальних виробничих систем лише починається. Сучасні тенденції вказують на те, що агенти штучного інтелекту відіграватимуть дедалі важливішу роль. Ці цифрові помічники можуть виконувати складні завдання автономно, координуючи різні системи. У майбутньому вони виступатимуть посередниками між експертами-людьми та інтелектуальними машинами.

Периферійні обчислення наблизять обробку виробничих даних до джерела. Замість перенесення всіх даних до центральних хмарних систем, потужні периферійні комп'ютери будуть встановлені безпосередньо на виробничих об'єктах. Це зменшує затримку та підвищує безпеку даних, оскільки конфіденційні виробничі дані не повинні залишати приміщення заводу.

Інтеграція різних технологій штучного інтелекту призведе до ще більш інтелектуальних систем. Комп'ютерний зір, обробка природної мови та прогнозна аналітика будуть поєднані для створення комплексних виробничих помічників, які зможуть підтримувати експертів-людей у ​​прийнятті складних рішень. Ці системи не лише аналізуватимуть дані, але й зможуть надавати рекомендації щодо дій та прогнозувати їхній вплив.

Фабрика майбутнього

Завод майбутнього буде повністю мережевою системою, що самонавчається, яка автономно реагує на зміни та постійно оптимізує себе. Люди та системи штучного інтелекту тісно співпрацюватимуть, при цьому технології візьмуть на себе повторювані та аналітичні завдання, тоді як експерти-люди зможуть зосередитися на творчих та стратегічних завданнях.

Сталий розвиток стане невід'ємним компонентом інтелектуальних виробничих систем. Оптимізація енергії на основі штучного інтелекту, ресурсоефективні виробничі процеси та інтелектуальна циркулярна економіка допоможуть різко зменшити вплив промислового виробництва на навколишнє середовище. Водночас персоналізовані продукти партіями розміром від однієї одиниці дозволять створювати індивідуальне виробництво без шкоди для ефективності.

Бачення навчальної фабрики вже стає реальністю в пілотних проектах та демонстраційних моделях. Зі зростанням технологій та зниженням витрат, інтелектуальні виробничі системи стають доступними навіть для менших компаній. Промислова революція 4.0 вже не за горами — вона вже почалася і докорінно змінить спосіб нашого виробництва.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу