Zlidšťování podnikových strojů a zařízení

Zlidšťování podnikových strojů a zařízení

Kognitivní inženýrství nabízí situační inteligenci a schopnost uvědomit si kontext.

Diskuse na téma člověk versus stroj probíhá po celou dobu existence těchto dvou fenoménů, zejména u těch z nás, kteří strávili celý život konstrukcí strojů, jejich programováním, „krmením“ potřebnými daty a následným dohlížením na to, aby zařízení poskytovala potřebné výsledky. Stroje mohou být silnější a rychlejší než lidé, aniž by byly unaveny nebo podléhaly emocionálnímu tlaku, a nenechají se ani rozptýlit. Lidský úsudek vychází z bystrého smyslu pro vnímání, schopnosti vidět věci z mnoha úhlů a provádět objektivní a informovaná rozhodnutí. Růst technologií, které pomáhají strojům vnímat, analyzovat a lépe se učit, stejně jako uvědomovat si kontext, vedl ke vzniku kognitivního inženýrství. Ve své podstatě je kognitivní inženýrství obor zabývající se zlidšťováním strojů a zařízení.

Kombinované poznávací schopnosti

Tři oblasti zaměření mohou přesunout kognitivní systémy do pokročilejší a užitečné budoucnosti.

1. Interakce se musí posunout od pouhého stisknutí tlačítka nebo otevření aplikace ke gestikulaci, k používání znakového jazyka či výrazů nebo k vyjadřování emocí. Na základní úrovni to vyžaduje pokročilé nástroje pro zpracování hlasu a obrazu. Rozvíjející se algoritmy výuky budou vystrojovat kognitivní systémy v průběhu času za účelem identifikace a schopnosti reagovat na různá gesta a emoce. Úkolem je přesně navrhnout modely, tj. nejen kognitivní systémy, ale i celý svět kolem nich. Spolupracující robotika nebo coboty jsou ve výrobních podnicích schopny provádět úkoly stejně jako jiný spolupracovník na dílně, navíc s větší přesností a snad i rychleji. Roboty vybavené pokročilým strojním viděním mohou téměř eliminovat chyby a problémy s řízením kvality na výrobní lince.

2. Rozhodování musí být rychlé, nezaujaté, založené na důkazech a podpořené silnými argumentačními algoritmy. V průmyslovém výrobním závodě shromažďují snímače obrovské množství dat v každé fázi výrobního procesu. Zaměření se musí posunout od budování analytických schopností v cloudu k okrajovým zplnomocněným provozům, které mají přístup k poznatkům v reálném čase. Knihovny modelů chyb jsou neustále rozvíjeny, což pomůže urychlit učení v kognitivních systémech. Kognitivní systémy, které jsou takto vycvičené pro samostatnou práci, mohou optimalizovat procesy s cílem snížit náklady nebo urychlit výrobu. Umělá inteligence (Artificial intelligence – AI) může být použita pro sledování udržitelných řídicích postupů ve výrobních závodech.

3. Průmyslové standardy musejí být otevřené. S tolika společnostmi, jež vyvíjejí AI a nástroje pro strojní učení, bude vytváření průmyslových standardů obrovským posílením kognitivního světa. Díky otevřenosti standardů bude do ekosystému přivedeno více vývojářů a podnikům se otevře cesta k investování do standardizovaného souboru nástrojů pro budování inteligence strojů. Tato technologická revoluce je kriticky formována technickými rozhodnutími, která nyní děláme. Rozvíjení interakcí lidí a strojů, průmyslových standardů či výcvik přispějí k dalšímu vývoji kognitivních systémů.

Řízení a údržba průmyslového podniku

Časopis Řízení a údržba průmyslového podniku již přes 10 let patří mezi neodmyslitelný zdroj informací v oblasti průmyslové údržby a diagnostiky. Část obsahu je z pera licenčních autorů Plant Engineering z USA.

www.udrzbapodniku.cz