Mesterséges intelligencia az automatizálásban

Kulcsfontosságú technológia

2022. január 13., csütörtök, 06:00

Címkék: automatizálás CPX szelepsziget Festo folyamatirányítás folyamatvezérlés mesterséges intelligencia pneumatika szelep szelepsziget

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.

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

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. 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 továbbmegy. 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 használatalapú 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 minőség-ellenőrzés 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 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.

Új generációs IoT gateway: folyamatfelügyelet különálló edge készülékkel

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 nemcsak 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 akkumulátorkezelő 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 handlingrendszer 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 akkumulátorkezelő 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 handlingrendszereket 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.

Bővebben a Festo mesterséges intelligencia megoldásairól: www.festo.hu/AX

Keresés
Bejelentkezés / Regisztráció
CAREER WITH THE BMW GROUP

METROLOGY COORDINATOR (F/M/X)

SENIOR SPECIALIST FACILITY MANAGEMENT (F/M/X)

SHIFT LEADER MAINTENANCE (F/M/X)

TECHNICAL SHIFT LEADER PAINT SHOP (F/M/X)

Média Partnerek