Konserwacja operacyjna i predykcyjna w dążeniu do uaktywnienia przemysłu

Wdrażanie innowacyjnych rozwiązań, w których cyfryzacja procesów odgrywa fundamentalną rolę, jest kluczem do obniżenia kosztów operacyjnych i produkcyjnych, osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju i konsolidacji transformacji w kierunku Przemysłu 5.0. W tym sensie stosowanie przełomowych technologii do przeprowadzania symulacji operacji o krytycznym znaczeniu, takich jak czynności konserwacyjne, stanowi klucz do optymalizacji procesów, zasobów i energii. Ponadto potrzeby konsumentów zmieniają się w coraz to szybszym tempie, zmuszając firmy do nieustannej adaptacji i podejmowania odpowiednich działań z należytym wyprzedzeniem. W tym względzie sztuczna inteligencja może wnieść sporą wartość do tego rodzaju przemysłu, zwiększając jego zdolności produkcyjne i poprawiając jego wydajność.

W sektorze przemysłu modele predykcyjne obejmują szereg statystycznych technik eksploracji danych, modelowania predykcyjnego i uczenia maszynowego. Mogą być one - za pośrednictwem danych - wykorzystywane do analizy trendu oraz do samodzielnego znajdowania powtarzających się wzorców pomagających firmom przewidywać scenariusze i podejmować decyzje, takie jak ocena ryzyka czy wykrywanie anomalii w procesie produkcyjnym lub w ramach niektórych operacji dowolnego typu.

Te branże, w ramach których procesy odbywają się z udziałem połączonych urządzeń i czujników, muszą być świadome tego, jak zakład zachowuje się w niestandardowych warunkach, aby móc podejmować decyzje mające na celu jego optymalizację. Jednak koszt i ryzyko skonfigurowania zakładu pod kątem takiego zachowania jest bardzo wysokie i tu właśnie do akcji wkraczają cyfrowe bliźniaki. Technologia ta wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym, które są pobierane z ogółu zasobów fizycznych wpływających na proces produkcyjny. Dzieje się tak dzięki temu, że wszystkie z nich zostały poddane cyfryzacji, zmagazynowane i przetworzone, oraz że wchodzą w interakcje z innymi danymi wirtualnymi oraz danymi odpowiedzialnymi za rzeczoną interakcję. Te konkretne informacje są oparte na danych historycznych dotyczących rzeczywistych przypadków użycia, a zatem jest to doskonałe narzędzie do analizy i zrozumienia poszczególnych faz produktu, a tym samym do ich optymalizacji. „W obliczu konieczności usprawnienia procesów konserwacyjnych następuje zamiana strategii instalowania czujników i przechowywania wytwarzanych przez nie danych na strategię opartą na przypadkach użycia. Polega ona na wyborze procesu przemysłowego (lub jego części), określeniu konkretnego celu i zobaczeniu, w jaki sposób można go udoskonalić, wykorzystując te innowacyjne technologie” - powiedział José Carlos Baquero, dyrektor Działu Sztucznej Inteligencji i Big Data w GMV, podczas debaty pt. „Cyfryzacja i symulacja procesów przemysłowych”, która miała miejsce w ramach zorganizowanego przez enerTIC spotkania, jakie odbyło się pod nazwą „Forum Trendów 2022: Next Industry 5.0”.

W firmie GMV pracujemy z wykorzystaniem tego typu technologii do wykrywania anomalii, wskazując na miejsce występowania problemu; w ramach operacji dotyczących automatycznej kontroli jakości z wykorzystaniem technik sztucznego widzenia; w automatyce magazynowej z udziałem autonomicznej robotyki; w robotyce współpracującej wykorzystywanej w laboratoriach lub przy projektowaniu cyfrowych bliźniaków. Celem tych działań jest lepsze zrozumienie zachowania zakładu i umożliwienie trenowania modeli uczenia maszynowego.