ENG FB kontakt

24.11.2024

Strona główna Aktualności Wydarzenia Sztuczna inteligencja - najważniejszy trend technologiczny tego roku

Sztuczna inteligencja - najważniejszy trend technologiczny tego roku

10-05-2018

Według Instytutu Gertnera obecny rok upłynie pod hasłem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jak ten strategiczny trend wpływa na przemysł i w jaki sposób może wyznaczyć dalsze kierunki jego rozwoju?

Podstawę Przemysłu 4.0 stanowi zaawansowana cyfryzacja oraz wykorzystywanie oprogramowania uczącego się. Nic więc dziwnego, że sztuczna inteligencja i związane z nią uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie w przemyśle. W jakim kierunku będzie się rozwijać czwarta rewolucja przemysłowa?

 

 

Prewencja kontra predykcja

Większość zakładów przemysłowych z góry ustala harmonogram konserwacji prewencyjnej. Z jednej strony takie działania pozwalają zapobiegać dodatkowym kosztom, wynikającym z nieplanowanych przestojów maszyn. Z drugiej - mogą generować spore straty finansowe, związane z prewencyjną wymianę części.

Dzięki technologiom wykorzystującym rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, miejsce prewencji zaczyna zajmować predykcja. Jej zastosowanie pozwala na stały monitoring pracy maszyn i reagowanie tylko po otrzymaniu wcześniej wygenerowanego komunikatu. Wyodrębnione wskaźniki diagnostyczne umożliwiają ciągłe śledzenie anomalii i diagnozowania sytuacji awaryjnych.

Predykcję wspierają rozwiązania z zakresu Edge Computing, czyli implementowane na urządzeniach brzegowych algorytmy. Pozwalają one na detekcję odstępstw od „normalnej" pracy maszyny w oparciu o automatycznie wyuczony profil pracy.

 

Cyfrowe bliźniaki

Według przewidywań Instytutu Gartnera do 2021 połowa dużych przedsiębiorstw przemysłowych będzie korzystała z rozwiązań oferowanych w ramach „digital twins” (cyfrowych bliźniaków). Są one wiernymi, wirtualnymi kopiami fizycznych modeli, systemów czy urządzeń. W teorii oznacza to, że wirtualne symulacje będą zachowywać się tak samo i ulegać awariom w tym samym czasie, co fizycznie istniejący model. Główną zaletą wdrażania cyfrowych bliźniaków w przemyśle jest generowanie wysokich oszczędności. Według prognoz Gartnera ich zastosowanie pozwoli na zwiększenie wydajności maszyn nawet do 10%.

 

Kontrola jakości

Sztuczna inteligencja znalazła również zastosowanie w produkcji przemysłowej. W tradycyjnym modelu kontrola jakości opiera się na eliminacji wadliwej sztuki, bez kompleksowej analizy przyczyn zaistniałego defektu. SI pozwala na płynną kontrolę jakości w całym procesie produkcyjnym. Umożliwi to dokładną analizę i wyciągnięcie wniosków, prowadzących do ulepszania całych partii wybrakowanych produktów. W ten sposób możliwa będzie redukcja kosztów, wynikających m.in. z opóźnień, strat produkcyjnych czy nadmiernego angażowania zespołu specjalistów.

 

Kooperacja między robotem i człowiekiem

Według raportu Międzynarodowej Federacji Robotyki w ciągu najbliższych 3 lat liczba robotów przemysłowych będzie wzrastać średnio o 15% w skali roku. Tym samym szacuje się, że do 2020 roku w fabrykach na całym świecie zostanie zainstalowanych ponad 1,7 miliona nowych robotów przemysłowych. Dzięki sztucznej inteligencji nie będą to jednak nieme, skupione na powtarzalnych czynnościach automaty. Roboty będą coraz inteligentniejsze, a kooperacja z nimi łatwiejsza, efektywniejsza i znacznie bezpieczniejsza dla pracujących z nimi osób. Dodatkowo dzięki uczeniu maszynowemu będą w stanie pracować nie tylko według schematów, ale też będą potrafiły dostosowywać się do sytuacji.

 

Perspektywa na kolejne lata

W kontekście diagnostyki maszyn, wykorzystanie najnowszych technik SI będzie pozwalało na coraz skuteczniejsze diagnozy oraz predykcję możliwych awarii.

 

Dostępność zweryfikowanych metod, mocy obliczeniowej i danych - zarówno pomiarowych, jak i kontekstowych - pozwoli na zasilanie autonomicznych systemów wnioskujących, działających bez nadzoru inżyniera, znacznie przewyższających dzisiejsze rozwiązania. Konieczne będzie jedynie dostarczenie źródła danych, które nie będą nawet wymagały wstępnego przetwarzania lub potwierdzania przez człowieka - tłumaczy Wojciech Czuba - R&D Division Manager w Elmodis.

 

Według amerykańskiej firmy analitycznej International Data Corporation (IDC) w latach 2016-2020 roku wydatki, związane z wdrażaniem rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wzrosną z 8 do 47 mld USD, przy ponad 50% rocznej stopie wzrostu, co pokazuje, że trendy te zdominują najbliższe kilka lat.

 

Źródło: ELMODIS

Strona główna Aktualności Wydarzenia Sztuczna inteligencja - najważniejszy trend technologiczny tego roku

Nasi partnerzy