Dziś jest niedziela, 19 styczeń 2020 r.
Energoelektronika.pl na stronach Facebook REKLAMA MAPA SERWISU KONTAKT
Strona główna Załóż konto Artykuły branżowe Katalog firm Seminaria FAQ Kalendarium Słownik Oferta
Wyszukaj
1USD 3.8053 +0.22% 1EUR 4.2344 -0.01% 1GBP 4.9682 +0.24%
Zaloguj się
Login (adres e-mail):
Haslo:
  Rejestracja
  Zapomniałem hasła
Reklama

Aktualności
72 edycja Seminarium dla Służb Utrzymania Ruchu - Kielce - Relacja
więcej
Przyszłość sektora motoryzacji w Polsce ? raport Banku Pekao S.A.
więcej
IIX edycja Targów Energetycznych ENERGETICS już w listopadzie!
więcej
Nowy cykl szkoleń praktycznych związanych z programowaniem sterowników marki Siemens
więcej

Zobacz archiwum

Kalendarium
20 styczeń 2020
Programowanie sterowników PLC Siemens SIMATIC S7-300 - poziom podstawowy 
więcej
23 styczeń 2020
Seminarium dla Utrzymania Ruchu - edycja 75 
więcej
Newsletter
Jeżeli chcesz otrzymywać aktualne informacje o wydarzeniach w branży.
Podaj e-mail do subskrypcji:


Artykuły branżowe
8 styczeń 2020.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w małych i średnich przedsiębiorstwach

5 porad dotyczących wdrażania sztucznej inteligencji w małych i średnich przedsiębiorstwach

Sztuczna inteligencja powinna znaleźć się w obszarze zainteresowania wszystkich firm ? niezależnie od ich wielkości. Optymalne wykorzystywanie w strategiczny sposób potencjału innowacyjnych technologii, takich jak ?Edge Artificial Intelligence", pozwala osiągnąć sukces biznesowy i przewagę konkurencyjną.

Według niedawnego badania przeprowadzonego przez organizację United Nations World Intellectual Property Organization (WIPO), większość innych krajów europejskich pozostaje w tyle za chińskim, amerykańskim i niemieckim przemysłem w dziedzinie wdrażania narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję (SI). Wiele firm obawia się, że korzystanie z technologii opartych na sztucznej inteligencji jest zbyt czasochłonne, kosztowne lub trudne. Współczesne organizacje powinny jednak pomyśleć o przyjęciu i wdrożeniu systemów SI w sposób, który zwiększy ich konkurencyjność i uświadomić sobie, że można to zrobić w pięciu prostych krokach.

Ze względu na rosnącą moc obliczeniową, coraz większą ilość danych i szersze wykorzystanie czujników technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję na hali produkcyjnej się rozwijają. Algorytmy adaptacyjne, które są już dostępne, oferują ogromny potencjał w zakresie rozwiązań wymaganych w ramach wdrażania technologii Przemysłu 4.0, takich jak np. konserwacja zapobiegawcza i produkcja sieciowa. W tym kontekście sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie współczynnika ogólnej wydajności sprzętu (OEE) w celu obniżenia kosztów i zwiększenia wydajności. Wyzwaniem dla firm jest jednak fakt, że wiele rozwiązań sztucznej inteligencji, często opartych na chmurze, stawia ogromne wymagania w zakresie infrastruktury i informatyzacji. Rozwiązania te współpracują z ogromną ilością danych, których przygotowanie i wykorzystanie jest niezwykle pracochłonne. Ponadto koncepcje systemowe dla inżynierii przemysłowej są często złożone i dedykowane jedynie do konkretnych aplikacji. Niezawodne korzystanie z typowych algorytmów sztucznej inteligencji jest możliwe tylko dzięki wszechstronnym testom, stałej optymalizacji i przewymiarowaniu, czego wiele firm stara się unikać.

Obecnie istnieją jednak już rozwiązania sztucznej inteligencji, które doskonale nadają się do zastosowania w automatyce przemysłowej. Obejmują one oprogramowanie i aplikacje o otwartym kodzie źródłowym oparte na technologii uczenia maszynowego (Machine Learning, ML). Dostawcy systemów robotyki i automatyki opracowują obecnie rozwiązania SI, które pomagają w szczególności małym i średnim firmom w efektywnym i wydajnym wykorzystywaniu tych technologii.

Jak rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją?

1. Nieustannie zwiększaj wiedzę nt. zarządzania danymi: Firmy produkcyjne są często konserwatywne w przypadku nowych technologii, ponieważ używają maszyn, które muszą pracować przez co najmniej 20 lat. Nie oznacza to jednak, że nie mają możliwości używania sztucznej inteligencji. Muszą pokonać niechęć do inwestowania w te technologie i zacząć badać korzyści, jakie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oferują dla środowiska przemysłowego. Aby w pełni wykorzystać nowe możliwości, firmy powinny przygotować się do pracy z dużą ilością danych oraz zaawansowanymi algorytmami, które stanowią fundament sztucznej inteligencji. Zarówno kierownicy, jak i pracownicy powinni traktować jako swój obowiązek kształcenie się w tej dziedzinie.

2. Zdefiniuj główne pytania i podejście do projektu: Ważnymi pytaniami, które mogą pojawić się na początku projektu związanego ze sztuczną inteligencją są: Które problemy i wyzwania należy rozwiązywać? Która strategia i technologia pasują najlepiej i czy można je dostosowywać oraz rozszerzać do różnych projektów i zastosowań? Którzy kierownicy i pracownicy powinni brać udział w projekcie? Czy firma dysponuje wymaganą wiedzą specjalistyczną, czy też konieczne jest zaangażowanie zewnętrznych ekspertów? W jaki sposób można zaplanować i wdrożyć nową maszynę ze zintegrowanym podejściem do przetwarzania danych?

3. Określenie jasnych i mierzalnych celów: Głównym celem wdrożenia algorytmów sztucznej inteligencji jest zwiększenie jakości i wydajności procesów, na przykład poprzez ulepszoną konserwację zapobiegawczą w celu uniknięcia przestojów sprzętu. W związku z tym rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji powinno dążyć do wymiernych i zauważalnych usprawnień w OEE. Należy pamiętać, że nawet optymalizacja tylko o kilka punktów procentowych może prowadzić do znacznego wzrostu wydajności i redukcji kosztów. Zastosowanie sztucznej inteligencji np. w procesie konserwacji maszyn może pomóc zmniejszyć ryzyko uszkodzenia sprzętu i wystąpienia przestojów, ponieważ umożliwia wczesne wykrywanie problemów i natychmiastowe podejmowanie działań w celu ich wyeliminowania. Bez sztucznej inteligencji projektanci i operatorzy maszyn musieli tworzyć własne rozwiązania do analizy i optymalizacji lub korzystać z kosztownych rozwiązań w chmurze.

4. Skorzystaj z zalet sztucznej inteligencji ?Edge AI?: Zamiast czasochłonnego przeszukiwania ogromnej ilości danych w celu znalezienia odpowiedniego wzorca, firmy potrzebują technologii zapewniającej nieco inne podejście. Jest to idealne rozwiązanie, jeśli wymagane algorytmy są zintegrowane ze sterowaniem maszyny i w ten sposób tworzą strukturę do optymalizacji w czasie rzeczywistym na poziomie maszyny. Takie podejście polega na monitorowaniu linii produkcyjnych i maszyn przy użyciu czujników, które gromadzą dane w czasie rzeczywistym i na bieżąco sprawdzają je pod kątem anomalii. Nie jest wymagane połączenie z Internetem, ponieważ to protokoły IoT są zintegrowane. W związku z tym firmy nie są już zależne od przetwarzania w chmurze i mogą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w celu uzyskania przewagi biznesowej. Oto przykład: W odróżnieniu od przetwarzania zdecentralizowanego, gdzie analizowane są poszczególne linie produkcyjne lub lokalizacje o ograniczonej mocy obliczeniowej, sterownik SI firmy OMRON ze zintegrowanym sterowaniem w platformie SYSMAC zawiera adaptacyjną inteligencję znajdującą się bliżej miejsca realizacji procesu, która uczy się odróżniać wzorce normalne od nieprawidłowych dla poszczególnych maszyn. Sterownik SI to kompletne rozwiązanie automatyki przemysłowej z modułami sterowania, systemami ruchu i robotyki, modułami wizyjnymi i bezpieczeństwa maszyn, przeznaczone dla firm o dowolnej wielkości i z różnych branż.

5. Skup się na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym: Rozwiązania sztucznej inteligencji oparte na chmurze stawiają olbrzymie wymagania w zakresie infrastruktury i informatyzacji, a przetwarzanie dużej ilości danych jest żmudnym i czasochłonnym procesem. Sztuczna inteligencja na poziomie maszyny jest idealna do konserwacji zapobiegawczej i sterowania maszynami. Łączy ona funkcje sterowania linią z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym za pomocą algorytmów SI. Jedną z najważniejszych zalet jest to, że firmy mogą w sposób niezawodny identyfikować nieprzewidziane sytuacje i szybko reagować, poprawiać jakość, cykle konserwacji i eksploatacji maszyn oraz skalować je w razie potrzeby. Procesy stają się bardziej inteligentne na podstawie wcześniejszych ustaleń i ulepszeń oraz umożliwiają optymalizację całego procesu produkcyjnego.

Źródło: Mat. prasowy Omron
O nas  ::  Regulamin  ::  Polityka prywatności (Cookies)  ::  Reklama  ::  Mapa stron  ::  FAQ  ::  Kontakt
Ciekawe linki: www.klimatyzacja.pl  |  www.strony.energoelektronika.pl  |  promienniki podczerwieni
Copyright © Energoelektronika.pl