5 porad dotyczących wdrażania sztucznej inteligencji w małych i średnich przedsiębiorstwach

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.

industrial.omron.eu

source: Omron