iFactory, czyli przemysł napędzany sztuczną inteligencją

W czasach, kiedy kolejne technologiczne innowacje przekształcają rzeczywistość, przemysł także staje przed rewolucją, której głównym napędem będzie – a w wielu przypadkach już jest – AI. To wizja nieodległej przyszłości, w której zakłady produkcyjne działają autonomicznie, a sztuczna inteligencja zarządza wszystkimi aspektami łańcucha wartości, włączając w to zaopatrzenie, produkcję, konserwację maszyn i ich modernizację, minimalizując ludzką interwencję.

Przyszłość ta jest już na wyciągnięcie ręki. Wyniki najnowszego raportu McKinsey Global Survey potwierdzają, że aż 93% firm produkcyjnych spodziewa się znaczącego wpływu sztucznej inteligencji na swoją działalność. Przełomem ma być wykorzystanie AI do analizy danych.

Dane – paliwo sztucznej inteligencji

Cyfrowa transformacja zaczyna się od olbrzymich ilości informacji, przetwarzanych i wykorzystywanych do optymalizacji procesów. Pierwszym krokiem tej rewolucji jest uporządkowanie danych i odejście od silosowego modelu ich przechowywania. Sztuczna inteligencja działa na bazie milionów zagregowanych informacji. Kluczowe jest więc początkowe pozyskiwanie ich z różnych sektorów, takich jak logistyka, produkcja czy kontrola jakości.

Analiza tak zgromadzonych danych pozwala algorytmom sztucznej inteligencji nie tylko odpowiadać na bieżące potrzeby, lecz także przewidywać przyszłe zdarzenia. Jest to tzw. analityka predykcyjna. Stąd tak ważne jest, abyśmy nie tylko gromadzili zasoby w postaci danych, ale też potrafili je skutecznie interpretować. Umieli je wykorzystać. To właśnie one stanowią najważniejszy aspekt działań w kierunku efektywności, innowacyjności i autonomicznego funkcjonowania przemysłu.

Po pierwsze: optymalizacja

Fundamentem przemysłu przyszłości jest utrzymanie predykcyjne. Jest to metoda zapewnienia ciągłości działania linii produkcyjnej oparta na przewidywaniu awarii, zanim one nastąpią. To najbardziej zaawansowana forma kontroli stanu technicznego urządzeń i nadzoru nad nimi.

Zakłada ona, że dane na bieżąco dostarczane przez systemy monitorujące służą nie tyle do prowadzenia bieżącej konserwacji, ile do prognozowania ewentualnych przyszłych usterek. Dzięki temu zakłady mogą działać bez przestojów, zwiększając efektywność i produktywność, jednocześnie redukując niepotrzebne koszty.

Wyobraźmy sobie fabrykę, w której nie dochodzi do przestojów, ponieważ dedykowane rozwiązanie precyzyjnie prognozuje, kiedy maszyna może ulec awarii i w którym momencie najlepiej przeprowadzić działania zapobiegawcze. Zdolność przewidywania czasu funkcjonowania sprzętu z optymalną wydajnością eliminuje potrzebę dodatkowych zakupów czy przeglądów. Ta koncepcja zmniejsza ryzyko nieplanowanych przestojów oraz związane z nimi wydatki.

Po drugie: monitoring

Jednym z takich systemów jest Advantech Predictive Health Monitoring. Służy on do pomiaru drgań i temperatury pracy maszyn fabrycznych. Wykorzystuje technologię bezprzewodowej łączności LoRaWAN. Czujniki pomiarowe, podłączone do urządzeń (bez konieczności stosowania dodatkowego okablowania), śledzą parametry ich pracy. Następnie przekazują je do wielofunkcyjnej bramki sieciowej. W kolejnym zaś kroku do serwera sieciowego i aplikacyjnego, gdzie poddawane są analizie przez modele sztucznej inteligencji.

W wypadku przekroczenia ustalonych progów awaryjnych generowany jest alert i odpowiednie zlecenie serwisowe, które automatycznie trafia do technika (np. na jego urządzenie mobilne). Umożliwia to szybkie usunięcie źródła potencjalnej usterki i przeprowadzenie inspekcji.

Na bazie sieci czujników działa też Advantech iEMS/ECOWatch. Jest to system oparty na przemysłowej platformie chmurowej Advantech WISE-IoT i WISE-InsightAPM do zarządzania wydajnością aktywów. Zadaniem platformy jest monitoring i gospodarowanie zasobami, takimi jak woda, energia elektryczna, gaz i ciepło w budynkach.

ECOWatch współpracuje z systemami zasilania i dystrybucji energii, infrastrukturą wodociągową i systemami klimatyzacji. Jest wyposażony w moduły funkcyjne, które umożliwiają monitorowanie energii, pomiary cząstkowe, analizę i statystyki zużycia, alarmy w czasie rzeczywistym oraz raportowanie.

Dane pozyskiwane z czujników trafiają do platformy chmurowej, wspieranej przez środowisko analityczne oparte na sztucznej inteligencji WISE-AIFS (WISE AI Framework Service). Na poziomie tej warstwy funkcjonuje też system pozwalający konfigurować tzw. cyfrowe bliźniaki. Są to wirtualne kopie urządzeń fizycznych, procesów lub systemów, odwzorowujące ich funkcjonowanie i parametry.

Co ważne, WISE-AIFS to platforma low code. Do obsługi nie wymaga więc od operatora systemu rozwiniętych kompetencji informatycznych czy programistycznych.

To właśnie rosnąca popularność sztucznej inteligencji w ostatnich latach „pchnęła” Advantech w kierunku inwestowania w oprogramowanie, łącząc światy IT i OT. Odpowiednie oprogramowanie jest niezbędne do rozwoju AI, a tym samym digitalizacji przemysłu. Wspiera również poprawę wydajności.

Powszechna cyfryzacja i rozwój IIoT pozwala na wielopoziomową integrację technologii operacyjnej OT z biznesowymi systemami IT, a także na przepływ informacji między nimi. Połączenie tych dwóch technologii, do tej pory niezależnych, umożliwia m.in. usprawnienie komunikacji, poprawienie efektywności planowania, diagnostykę predykcyjną czy obliczanie wskaźników produktywności.

Mniejsze koszty – większa wydajność

Oszczędności wynikające z takiej optymalizacji są znaczne. Koszt naprawy uszkodzonej maszyny, szczególnie w przypadku nagłego przestoju, często wielokrotnie przewyższa koszt wdrożenia systemu predykcyjnego. Wprowadzenie AI do procesów produkcyjnych może przynieść oszczędności sięgające nawet 25%. Może też zwiększyć dostępność sprzętu w parku maszynowym o ok. 20%.

Do rozwiązania pozostaje jeszcze jeden problem – wraz ze wzrostem ilości oprzyrządowania oraz liczby czujników i urządzeń brzegowych pogłębia się złożoność architektury sieciowej. Tym samym rośnie znaczenie integracji systemów OT, odpowiedzialnych za sterowanie i zarządzanie maszynami z systemami IT, zapewniającymi komunikację i bezpieczeństwo.

Pomost pomiędzy światem IT i OT zapewnia rozwiązanie Advantech WISE-EdgeLink. Obsługuje kilkaset typów różnych urządzeń przemysłowych w zakresie komunikacji między systemami operacyjnymi a informatycznymi. Dostarcza administratorom niezbędne informacje o ich statusie i, co ważne, dba jednocześnie o bezpieczeństwo procesu obiegu danych na wszystkich jego etapach. Dzieje się tak dzięki zastosowaniu takich mechanizmów, jak VPN i szyfrowanie SSL.

Odpowiedni poziom nadzoru i kontroli całego środowiska produkcyjnego zapewni natomiast Advantech iFactory Real-Time Monitoring. Jest to zaawansowana platforma do monitorowania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. RTM pozwala na bieżące śledzenie parametrów produkcyjnych. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrywanie i reagowanie na nieprawidłowości. System gromadzi i analizuje dane z różnych źródeł, co pomaga w optymalizacji procesów produkcyjnych oraz zwiększaniu efektywności operacyjnej. Może być również zintegrowany z innymi systemami zarządzania produkcją (MES), jakością (QMS) czy zasobami przedsiębiorstwa (ERP).

Gdzie szukać pierwszych wdrożeń?

Z dużą dozą prawdopodobieństwa można założyć, iż pierwsza, w pełni „samodzielna” i autonomiczna fabryka, oparta na sztucznej inteligencji, powstanie w sektorze automotive. To właśnie ta branża od dekad przoduje we wdrażaniu i popularyzacji innowacyjnych rozwiązań.

W obliczu zaś proekologicznych zmian w prawie, w tym Zielonego Ładu, motoryzacja musi stawić czoła odpowiedzialności za emisję gazów cieplarnianych. Wiąże się to z koniecznością wdrażania rozwiązań związanych ze zrównoważonym rozwojem.

Te dwa czynniki mogą przyspieszyć implementację sztucznej inteligencji w produkcji. To sugeruje gotowość sektora do adaptacji i wykorzystania nowych technologii w celu zwiększenia efektywności.

AI jako usługa?

Jednak nie każda firma, nawet wysoko rozwinięta, może pozwolić sobie na stworzenie i wdrożenie autorskiego modelu AI. Nie wynika to z braku innowacyjności, lecz z charakteru branży, w której działa. Przykładem może być koncern farmaceutyczny, który nie ma obowiązku wdrażania modeli sztucznej inteligencji, ale może korzystać z AI w pracach badawczo-rozwojowych nad nowymi lekami, znacząco poprawiając efektywność tych procesów.

Remedium na te potrzeby są rozwiązania oferujące sztuczną inteligencję w formie usługi – AI as a Service. Ten model biznesowy demokratyzuje dostęp do zaawansowanych technologii. Jednocześnie rysuje perspektywę rozwoju dla przedsiębiorstw każdej wielkości i specjalizacji, przekształcając teorię w praktyczne propozycje ready-to-use.

Fabryki bez ludzi

Zakłady produkcyjne przyszłości, zarządzane przez sztuczną inteligencję oraz autonomiczne roboty i maszyny bez udziału ludzi, nie będą również wymagały oświetlenia, co przywodzi określenie „Dark Factories”. Niemniej, taka wizja nie oznacza całkowitego zaniku roli pracowników.

AI i automatyzacja stanowią środki, które personel może wykorzystać do wydajnego zarządzania produkcją. Mówiąc o przemyśle, będziemy mieli do czynienia wprost z nowym modelem pracy, gdzie pewne funkcje zostaną przeniesione z hali produkcyjnej do biura. W tej formule polecenia przesyłane są bezpośrednio do maszyn, a proces decyzyjny pozostaje w gestii kadry zarządzającej.

Ergo: technologia nie eliminuje pracowników, a jedynie ich wspiera. Ci ostatni powinni nadal rozwijać kompetencje. Wykwalifikowane kadry są i będą niezwykle cenne na rynku. W momencie przejścia do nowej ery, gdzie AI nie tylko jest asystentem, ale i napędza procesy produkcyjne, drzwi do innowacji wydają się otwarte.

Optymalizacja kosztowa to tylko jedna z wielu korzyści płynących z tej ewolucji. Postępy w tej dziedzinie oferują nowe możliwości w przemyśle, gdzie granice są ciągle przesuwane ze względu na nieograniczony potencjał sztucznej inteligencji.