AI software přispívá k flexibilitě umělé inteligence a zefektivňuje proces automatizace

Díky rozšiřující se průmyslové automatizaci mají výrobci možnost zvyšovat flexibilitu a přizpůsobit výrobní procesy rychle se měnícím trhům, posilovat zavádění inovací, vyrábět ekonomicky výhodněji a zkracovat dodací lhůty výrobků.

Zásluhou automatizace také odpadá nutnost vykonávat opakující se úkoly, které jsou monotónní a někdy i nebezpečné. V rámci automatizace se dosud používal především hardware, a to v podobě účelově zkonstruovaných strojů, které mohou přinést výrazné úspory ve výrobě u velkosériových aplikací s dlouhým životním cyklem výrobků. V dnešní době se však použití klasické automatizace stává méně vhodným řešením. Ruční programování, rekonfigurace a údržba řídicích systémů na bázi hardwaru jsou časově náročné. Například ve velkosériové výrobě s malým objemem produkce se nasazení průmyslových robotů často nevyplatí. To se stále více týká trhů, kde je trendem větší poptávka po vysoce kvalitních, individuálních výrobcích. Vzhledem k tomu, že počet výrobních kroků se u jednotlivých výrobků liší, konvenční roboty v některých odvětvích již dosáhly svých limitů a tento trend bude i nadále pokračovat.

Nedostatečná míra flexibility brání nástupu moderní formy automatizace

Moderní forma automatizace naráží na takzvanou bariéru ve formě nedostatečné flexibility. Čím větší flexibilita je ve výrobním procesu vyžadována, tím složitější musí být forma automatizace, aby ji bylo možné přizpůsobit daným požadavkům. Pokud je tato složitost implementována v oblasti hardwaru, lze náklady ospravedlnit pouze velkými objemy zakázek a dlouhými životními cykly výrobků. Kromě toho není snadné tento typ automatizace znovu použít, protože výrobky se vyvíjejí ve stále rychlejších cyklech.

Pokud objemy produkce nejsou dostatečně vysoké nebo výrobek vykazuje příliš mnoho odchylek, mohou lidé převzít ty výrobní úkony, pro které jsou roboty příliš nepružné nebo nákladné, než aby šlo ospravedlnit jejich zavedení. Výrobní odvětví je však ovlivněno pokračujícím celosvětovým nedostatkem pracovních sil. Dokonce i tam, kde manuální výrobní procesy zohledňují odchylky, způsobuje nedostatek pracovníků ochotných vykonávat opakující se a monotónní úkoly zastavování celých výrobních linek.

Vzhledem k tomu, že stále více odvětví výroby zápasí s nedostatečnou úrovní flexibility a balancuje mezi životaschopnou malosériovou výrobou a automatizací velkých objemů zakázek, potřebují výrobci zaujmout inovativní přístup, aby uspokojili poptávku po produktech.

Software na bázi umělé inteligence má potenciál snížit rozdíly z hlediska flexibility automatizace

Výrobci mohou překonat nedostatky ve flexibilitě automatizace pomocí aplikace softwaru na bázi umělé inteligence (AI). Namísto spoléhat na specifický, účelově vytvořený hardware potřebují výrobci najít způsob, jak přenést flexibilitu člověka do procesů využívajících roboty. Pomocí AI mohou výrobci vylepšit stávající roboty tak, aby se dokázaly vypořádat s odchylkami v reálném čase. Tímto způsobem lze procesy plánovat, optimalizovat a automatizovat svižně a efektivně.

Namísto toho, aby výrobci nadále investovali do stále složitějšího a dražšího hardwaru s kratším životním cyklem, mohou rozšířit schopnosti a životnost robotů pomocí inteligentního softwaru. Pokroky v oblasti umělé inteligence, zejména v podoblasti strojového učení (ML), nabízejí společnostem způsoby, jak plánovat a zlepšovat výrobní procesy. ML se již například používá k podstatnému zefektivnění monitorování a údržby výrobních zařízení.

Software překlenuje mezeru ve flexibilitě tím, že kombinuje robotiku s umělou inteligencí a umožňuje tak provádět automatizaci manuálních pracovišť. S pomocí ovládacích prvků řízených umělou inteligencí a propojených s kamerou získávají roboty koordinaci rukou a očí a flexibilitu podobnou lidské. Tyto robotické systémy může člověk vyškolit, aby pochopily obecný úkol, který mají splnit. Pomocí umělé inteligence pak může systém zobecnit trénink v nových situacích a srovnatelných odchylkách ve výrobním procesu, včetně různě tvarovaných nebo umístěných obrobků. Robot se nyní může přizpůsobit odchylkám tím, že v reálném čase samostatně upravuje své pohyby.

Robot v kombinaci s řídicí jednotkou na bázi umělé inteligence lze vycvičit během několika hodin prostřednictvím lidské názorné ukázky konkrétních činností. Četné operace, jako je odebírání jednotlivých dílů, pohyby při podávání, spojování a sledování, lze realizovat pomocí speciálního ovládače robotu a jedné malé kamery umístěné na zápěstí robotu.

Robot se učí, co má dělat, předváděním požadované činnosti s typicky se vyskytujícími odchylkami. Během tréninku se shromáždí všechna potřebná data, aby se v cloudu vytvořila neuronová síť, která dokáže provést danou úlohu i její další variace. Aby byla zajištěna spolehlivost a bezpečnost provozu, musejí všechny činnosti v cloudu splňovat nejvyšší bezpečnostní standardy.

Dodavatel pro automobilový průmysl automatizuje odebírání obrobků díky aplikaci řízení procesu na bázi umělé inteligence

Německá společnost ZF, která je dodavatelem pro automobilový průmysl, stála před výzvou sladit flexibilitu a přesnost v rámci automatizace přísunu obrobků na velkokapacitní frézovací stanici, kde se vyrábějí ozubená kola.

V pracovním procesu se kovové kroužky vyjímají z bedny a umísťují na dopravní pás, aby se později dostávaly do procesu výroby ozubených kol. Automatizace tohoto procesu byla ztížena několika faktory. Zaprvé je výrobní krok variabilní, protože kroužky se v dodané bedně s oky posouvají a jsou v ní rozmístěny náhodně. Umístění a tvar bedny se také může lišit. Další problém představovaly měnící se světelné podmínky a komplikací mohl být i kovově lesklý povrch kroužků, někdy potřísněný olejem, nebo dokonce zkorodovaný, což znemožňovalo klasickou formu automatizace.

Společnost ZF použila řídicí jednotku využívající umělou inteligenci a kolaborativní robot (kobot) v rámci automatizovaného přípravku na odběr obrobků. Pomocí vlastního ovládače se kobot sám polohuje nad kroužky v bedně. Systém pak převezme řízení a samostatně přesune robot k dalšímu kroužku, aby se chapadlo dostalo do správné trojrozměrné uchopovací polohy. Robot opět převezme řízení, zvedne kroužek a přesune jej na dopravní pás k odložení. Nastavit robot a vybavit ho na potřebnou úroveň umělé inteligence trvalo jen několik dní.

Kompletní a plně automatizované řešení kontroluje pájecí spoje ve společnosti BSH. Pomocí systému MIRAI společnosti Micropsi bylo řešení vyškoleno na základě demonstrace prováděné člověkem, nikoli naprogramováno. Namísto ručního navádění sondy ke každému jednotlivému pájecímu spoji se zaměstnanci nyní mohou soustředit na činnosti generující vyšší přidanou hodnotu

Spolehlivé řízení kontroly kvality: AI kontroluje úniky chladicí kapaliny

Dalším předpokladem úspěchu ve výrobě je trvale vysoká úroveň kvality výrobků, a proto je tak důležité precizní řízení kvality. Na druhou stranu je stejně důležité připomenout, že prvořadým cílem automatizace je snížit pracovní zátěž lidí. Jak dokazuje příklad společnosti BSH Hausgeräte GmbH, je možné najít proveditelné a intuitivní řešení udržující kvalitu při současném snížení pracovní zátěže lidí.

V tomto případě španělský výrobní závod významného evropského výrobce bílé techniky vsadil na automatizaci při kontrole úniku chladicí kapaliny u chladniček. Takzvané očichávání chladniček představuje monotónní činnost náchylnou k tvorbě chyb. V rámci této aplikace výrobci chladniček používají ruční sondy k vyhledávání úniků chlazení v pájecích spojích kompresorů a měděných potrubích. Pokud netěsnost zůstane neodhalena, mohou z ní unikat škodlivé látky, a proto se jedná o důležitý bezpečnostní test.

Pro zajištění těsnosti potrubí se sonda přiblíží až na milimetr k pájecímu spoji, jehož poloha se může měnit. Řídicí systém s umělou inteligencí navádí robot ke spoji, aby odhalil případné netěsnosti. Tímto způsobem dokáže robot provádět zdlouhavé úkony s opakovatelnou přesností a stálou kvalitou.

Software na bázi umělé inteligence umožňuje rozšíření automatizace výroby

Posílení schopnosti robotu přizpůsobit se odchylkám je jedním z příkladů, jak může umělá inteligence přispět k překlenutí nedostatku flexibility. Díky AI lze zvýšit a udržet míru efektivity, spolehlivosti a kvality výroby. Přínosy AI však mohou přesáhnout rámec automatizace výrobních procesů.

Například díky AI/ML mohou mít rozhodovací orgány rychlejší přístup k informacím o výrobních linkách, dodavatelských řetězcích a provozu výrobků v reálném čase. To jim umožní lépe vyhodnocovat budoucí vývoj produktů, vytvářet nové obchodní modely a přijímat celková strategická rozhodnutí.

Tyto informace mohou využívat také roboty k zefektivnění vlastního provozu. Například prediktivní údržba je technologie, v rámci které může umělá inteligence sledovat činnosti robotů v celé výrobní hale. V průběhu času může AI předvídat, kdy budou různá zařízení potřebovat údržbu. Namísto zastavení výroby při poruše zařízení lze takovou údržbu naplánovat tak, aby byl dopad na výrobu co nejmenší.

Zavádění umělé inteligence v oblasti automatizace výroby představuje klíčový faktor budoucího úspěchu pro výrobce ze všech odvětví. Namísto spoléhat na složitá a drahá hardwarová řešení nebo manuální pracovní stanice dokáže software na bázi umělé inteligence rozšířit potřebnou operativnost robotických zařízení a překonat tak nedostatek flexibilního řešení. AI nejen urychluje automatizaci a školení robotů, ale také mění způsob, jakým mohou vývojáři a konstruktéři plánovat výrobu, aby byla ekonomičtější, protože výrobky jsou stále složitější.

Společnosti, které implementují software založený na umělé inteligenci k rozšíření automatizovaných procesů, budou mít možnost pružně se přizpůsobovat měnícím se podmínkám trhu, změnám v požadavcích zákazníků a kratším životním cyklům výrobků.

Autorem článku je Matt Jones, generální ředitel pro prodej a provoz v USA ve společnosti Micropsi Industries.