Firma Gartner przewiduje, że do 2022 r. ponad 80% projektów IoT w przedsiębiorstwach będzie zawierało komponent sztucznej inteligencji — obecnie współczynnik ten wynosi tylko 10%. Internet rzeczy polega na tym, że połączone urządzenia reagują na okoliczności w oparciu o zbierane dane. Jednak bez efektywnego sposobu interpretowania danych i definiowania działań, czujniki jedynie zbierają informacje, których nie można użyć.

Przy wdrażaniu inteligentnych czujników dla technologii IIoT lub Przemysłu 4.0 wielu producentów ogranicza istniejąca infrastruktura starszych maszyn i zakładów, która nie posiada standaryzacji architektury systemowej. Zdefiniowanie procesu lub punktu początkowego wdrożenia może więc stanowić wyzwanie. Oto 5 wskazówek, które pomogą w rozpoczęciu planowania.

Określ problem, który musisz rozwiązać

Jednym z największych wyzwań stojących przed producentami jest to, że nie wiedzą, jaki problem chcą rozwiązać. W jaki sposób można zdefiniować problem bez danych? Rozwiązaniem jest rozpoczęcie ich gromadzenia i oczyszczania. Następnym krokiem powinno być pozyskanie z nich informacji, zwizualizowanie ich oraz sprawdzenie, gdzie znajdują się obszary wymagające poprawy.

Określenie sposobu uzyskiwania dostępu do danych oraz ich najlepszego wykorzystania

Maszyny w fabryce stanowią potencjalne źródło cennych danych. W jaki sposób użytkownicy mogą uzyskać do nich dostęp, aby móc je analizować? W jaki sposób zakład produkcyjny może w pełni wykorzystać te dane? Warto zadać sobie pytanie, czy dostępna jest wystarczająca ilość danych oraz które z nich są najistotniejsze i w jaki sposób będą używane? Ile będzie kosztowała infrastruktura?

Wdrożenie systemu umożliwiającego monitorowanie wydajności maszyn lub instalacji

Jednym z pierwszych kroków, które zalecamy producentom rozpoczynającym przygodę z technologią Przemysłu 4.0, jest wdrożenie systemu, który umożliwia im monitorowanie wydajności maszyn lub instalacji. Tego typu rozwiązania można wykorzystać do monitorowania wydajności oraz czasu przestojów. Takie systemy zapewniają cenne informacje z poziomu linii produkcyjnej oraz umożliwiają podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących możliwych obszarów dodatkowych inwestycji.

Zapewnienie komunikacji między urządzeniami w czasie rzeczywistym

Uzyskanie właściwych danych z najbardziej podstawowego poziomu procesu produkcyjnego ma zasadnicze znaczenie podczas tworzenia Fabryki Przyszłości. Komunikacja w czasie rzeczywistym z urządzeniami pracującymi w terenie, na przykład otwartymi protokołami dostawców, takimi jak IO-Link, umożliwia wymianę danych przez czujniki i siłowniki ze sterownikiem maszyny. Dzięki komunikacji dwukierunkowej parametry mogą być przesyłane ze sterownika do urządzeń, odczytywany jest także ich stan. Czujniki i siłowniki mogą komunikować się na poziomie bardziej złożonym niż proste sygnały włączenia/wyłączenia lub zakresy sygnałów analogowych. Mogą one dostarczać zaawansowane informacje o stanie oraz informacje diagnostyczne, przekazując sterownikowi dane dotyczące własnego działania. Co więcej, sterownik może również zmieniać parametry czujnika, co pozwala uzyskać maksymalną elastyczność produkcji.

Wykorzystaj w pełni inteligentne czujniki i możliwości sztucznej inteligencji

Po nawiązaniu komunikacji w czasie rzeczywistym urządzenia polowe mogą być monitorowane i korygowane przed wystąpieniem usterki, która mogłaby spowodować zatrzymanie linii. Na przykład, jeśli rośnie zabrudzenie soczewki czujnika fotoelektrycznego, może on wywołać alarm przez łącze IO-Link i ostrzec operatora o konieczności wyczyszczenia, zanim przestanie działać. Ciągłe monitorowanie każdego z czujników umożliwia podejmowanie działań naprawczych przed wystąpieniem awarii urządzenia. Takie działania można zaplanować na okresy bezprodukcyjne, aby zminimalizować ich wpływ na wydajność.

Dzięki sztucznej inteligencji „Edge AI” można osiągnąć kolejny poziom konserwacji zapobiegawczej. Umożliwia ona firmom gromadzenie i przetwarzanie danych zebranych na poziomie linii w czasie rzeczywistym oraz reagowanie na nie. W tym podejściu wszystkie dane są zbierane przez maszynę. Mimo że zakres danych pozostaje stosunkowo duży, organizacje potrzebują mniej zasobów w zakresie sprzętu, infrastruktury komunikacyjnej lub możliwości przetwarzania na poziomie przedsiębiorstwa.

Źródło: Omron