Data publikacji: Grudzień 4, 2024
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w optymalizacji procesów przemysłowych za pomocą edge computingu
Współczesny przemysł przechodzi dynamiczną transformację, której motorem napędowym są nowoczesne technologie, w tym sztuczna inteligencja (AI) i edge computing (przetwarzanie brzegowe). Edge computing umożliwia przetwarzanie danych blisko źródła ich pochodzenia, co zapewnia szybszy dostęp do wyników analiz i większą elastyczność w zarządzaniu produkcją. Przetwarzanie brzegowe w połączeniu ze sztuczną inteligencją daje firmom produkcyjnym ogromny potencjał do zwiększenia efektywności, poprawy jakości, optymalizacji i automatyzacji procesów przemysłowych, a także redukcji kosztów operacyjnych i nie tylko.
Edge computing a sztuczna inteligencja w przemyśle
Tradycyjnie dane z czujników i urządzeń przemysłowych są przesyłane do chmury, gdzie są analizowane. Jednak ze względu na duże opóźnienia w transmisji danych, takie rozwiązanie nie zawsze jest wystarczające, zwłaszcza w przypadku procesów wymagających szybkiej reakcji.
Edge computing zmienia tę sytuację. To model przetwarzania danych, który przenosi obliczenia bliżej źródła danych, zamiast polegać na centralnych serwerach w chmurze. Dzięki temu możliwe jest szybsze przetwarzanie informacji oraz zmniejszenie opóźnień, co jest kluczowe w środowiskach przemysłowych. Ponadto, przetwarzanie lokalne wspiera bezpieczeństwo, eliminując ryzyko wycieku danych wrażliwych.
Przetwarzanie brzegowe umożliwia urządzeniom IoT (Internet of Things, Internet Rzeczy) generowanie danych i ich natychmiastową analizę, co pozwala na szybsze podejmowanie decyzji. To sprawia, że fabryki mogą analizować dane z tysięcy czujników i kamer w czasie rzeczywistym, by poprawiać produktywność i monitorować jakość produkcji.
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w optymalizacji procesów przemysłowych. AI w produkcji pozwala na automatyzację wielu zadań, a także na przewidywanie awarii maszyn czy optymalizację łańcucha dostaw. Dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego, firmy mogą analizować ogromne ilości danych i wyciągać z nich cenne wnioski.
Sztuczna inteligencja wbudowana w urządzenia IoT pozwala na analizę danych w czasie rzeczywistym, wykrywanie anomalii, przewidywanie przyszłych zdarzeń i podejmowanie autonomicznych decyzji. Przykładem mogą być fabryki samochodowe, gdzie AI edge computing monitoruje parametry pracy robotów na linii produkcyjnej, co umożliwia szybką reakcję w przypadku wystąpienia problemów.
Przewiduje się, że do 2026 roku 75% dużych przedsiębiorstw będzie polegać na procesach opartych na AI w celu zwiększenia wydajności zasobów, usprawnienia łańcuchów dostaw i poprawy jakości produktów. Do tego czasu co najmniej 50% wdrożeń edge computingu ma obejmować uczenie maszynowe (w porównaniu z 5% w 2022 roku). Ponadto szacuje się, że do 2027 roku aż 62% danych przedsiębiorstw będzie przetwarzanych brzegowo.
Architektura edge computing
Architektura edge computing pozwala na elastyczne skalowanie systemów przetwarzania danych, co umożliwia ich dostosowanie do specyficznych wymagań przedsiębiorstw przemysłowych. Składa się ona z sieci lokalnych węzłów przetwarzania, które komunikują się ze sobą i z centralnymi systemami, zapewniając stabilność oraz minimalizując ryzyko opóźnień. Architektura ta doskonale współpracuje z systemami IoT i AI, tworząc złożone rozwiązania produkcyjne.
Dzięki odpowiednio zaprojektowanej architekturze przetwarzania brzegowego zakłady produkcyjne mogą zyskać przewagę konkurencyjną, reagując na zmieniające się warunki pracy w czasie rzeczywistym. Na przykład, w branży elektronicznej AI i edge computing mogą wspierać procesy montażu precyzyjnych komponentów, kontrolując jakość oraz zgodność z wymaganiami technicznymi. Tego typu zastosowania edge computingu i sztucznej inteligencji w fabrykach przyczyniają się do redukcji odpadów, zwiększenia efektywności oraz poprawy bezpieczeństwa pracy.
Przetwarzanie brzegowe i AI w produkcji – korzyści wynikające z połączenia technologii
Integracja sztucznej inteligencji z edge computingiem w środowisku przemysłowym pozwala na efektywniejszą i inteligentniejszą produkcję, z korzyściami obejmującymi zarówno operacyjną, jak i strategiczną poprawę działania fabryk. Należą do nich:
- Optymalizacja operacyjna w czasie rzeczywistym – edge computing pozwala na lokalne przetwarzanie danych z wykorzystaniem AI, co eliminuje potrzebę wysyłania danych do zdalnych serwerów. Dzięki temu można monitorować i optymalizować procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym, co jest szczególnie przydatne przy automatyzacji linii produkcyjnych i monitorowaniu warunków pracy maszyn. Przykładami takich zastosowań są systemy AI analizujące dane z czujników na liniach montażowych, które natychmiast wychwytują anomalie, zapobiegając poważnym przestojom.
- Konserwacja predykcyjna i zarządzanie awariami – dzięki zastosowaniu AI edge computing umożliwia analizowanie danych z czujników maszyny w czasie rzeczywistym, przewidując potencjalne awarie, zanim do nich dojdzie. Przykładowo, monitorowanie wibracji, temperatury czy poziomu hałasu przez algorytmy AI pozwala wykryć odchylenia od normy, co daje szansę na wymianę części lub serwisowanie urządzenia przed pojawieniem się poważnych problemów. Tego rodzaju konserwacja predykcyjna prowadzi do zmniejszenia kosztów napraw i zwiększenia trwałości urządzeń.
- Redukcja opóźnień i optymalizacja przepustowości sieci – przetwarzanie brzegowe minimalizuje opóźnienia związane z przesyłaniem dużych ilości danych do chmury lub centralnych serwerów. To istotne, gdy w fabryce konieczna jest szybka reakcja na zmieniające się parametry produkcji, jak w przypadku systemów do monitorowania jakości produktów na liniach produkcyjnych. Lokalne przetwarzanie przyczynia się również do zmniejszenia obciążenia infrastruktury sieciowej, co jest szczególnie ważne przy obsłudze rozbudowanych systemów IoT.
- Poprawa jakości i zgodności produktów – AI wspomagana przez edge computing pozwala na weryfikację jakości produktów jeszcze przed zakończeniem produkcji. Algorytmy mogą monitorować różnorodne parametry produkcji, w tym wymiary, barwy czy teksturę i natychmiastowo informować o odchyleniach. Taka kontrola jakości umożliwia szybkie wprowadzanie korekt, co prowadzi do redukcji liczby defektów i zwiększenia zgodności produktów z wymaganiami jakościowymi, a to z kolei przekłada się na większe zadowolenie klientów.
- Efektywniejsze zarządzanie zasobami energetycznymi i optymalizacja kosztów – dzięki monitorowaniu zużycia energii przez różne maszyny, AI może w czasie rzeczywistym identyfikować obszary wymagające optymalizacji, co pozwala na dostosowanie parametrów pracy urządzeń do bieżących potrzeb. Automatyczne dostosowywanie zużycia zasobów przyczynia się do zmniejszenia kosztów operacyjnych oraz do optymalizacji wykorzystania zasobów, co jest kluczowe dla przedsiębiorstw o dużych potrzebach energetycznych.
- Zwiększenie bezpieczeństwa pracy – edge computing umożliwia monitorowanie środowiska pracy oraz danych z sensorów związanych z bezpieczeństwem, takich jak detektory gazów, systemy wykrywające obiekty czy technologie rozpoznawania obrazu. Sztuczna inteligencja, analizując te dane, jest w stanie zidentyfikować potencjalne zagrożenia i natychmiast reagować, na przykład ostrzegając pracowników przed niebezpiecznymi warunkami lub zatrzymując maszynę w sytuacjach awaryjnych.
- Szybsze wdrażanie innowacji i skrócenie cyklu produkcyjnego – edge computing pozwala na wdrażanie i testowanie nowych rozwiązań bezpośrednio na linii produkcyjnej, co przyspiesza proces innowacji. AI może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, dostarczając natychmiastowej informacji zwrotnej, co pozwala na szybkie wprowadzanie usprawnień i skrócenie czasu potrzebnego na wprowadzenie produktu na rynek.
- Bezpieczeństwo danych wrażliwych – edge computing umożliwia przetwarzanie danych lokalnie, bezpośrednio przy urządzeniach produkcyjnych, co minimalizuje konieczność przesyłania informacji wrażliwych do chmury lub centralnych serwerów. Pozostawienie danych na miejscu ogranicza ryzyko wycieku lub nieuprawnionego dostępu, zwiększając bezpieczeństwo.
Optymalizacja procesów produkcji płytek drukowanych, samochodów i opon dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i edge computingu
W fabryce Siemens Electronics Works Amberg (EWA) sztuczna inteligencja i edge computing są wykorzystywane do optymalizacji kluczowych procesów produkcyjnych. Weryfikacja jakości lutowanych połączeń na płytkach drukowanych odbywa się dzięki AI, która analizuje dane z czujników bezpośrednio przy urządzeniu. Algorytm przewiduje, czy połączenia lutowane są prawidłowe, co ogranicza liczbę testów i zwiększa efektywność. To jednak nie wszystko. W tej samej fabryce, w procesie frezowania wrzeciona stosowana jest predykcyjna konserwacja – AI analizuje parametry prędkości i poboru prądu wrzeciona, przewidując awarie z wyprzedzeniem od 12 do 36 godzin. Edge computing umożliwia przetwarzanie tych danych na miejscu, co minimalizuje ryzyko przestojów i zwiększa niezawodność procesów.
Z kolei Audi wykorzystuje sztuczną inteligencję i edge computing do automatyzacji kontroli jakości spawów w fabryce w Neckarsulm, gdzie produkowanych jest około 1000 aut dziennie. Dzięki Intel Industrial Edge Insights system analizuje w czasie rzeczywistym dane z narzędzi spawalniczych, co umożliwia precyzyjne wykrywanie wad i redukcję liczby kontroli ręcznych. To rozwiązanie pozwala Audi obniżyć koszty operacyjne (w tym zredukować koszty pracy o 30–50%) i zwiększyć automatyzację, podnosząc jakość produkcji, ponieważ system analizuje dane bezpośrednio na poziomie linii produkcyjnej.
Kolejnym przykładem może być firma Shanghai DeepSight, która przy wsparciu technologii Intel, opracowała rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji i edge computingu, by usprawnić wykrywanie wad w procesie produkcji opon. Dzięki analizie obrazu w czasie rzeczywistym system wykrywa drobne wady z dokładnością przekraczającą 99,9%, redukując czas inspekcji do poniżej 1 sekundy. Rozwiązanie to umożliwia kontrolowanie ponad 20 000 opon dziennie, zwiększając efektywność, obniżając koszty pracy o ok. 42 000 dolarów na linię produkcyjną, a także minimalizując ilość odpadów.
Integracja sztucznej inteligencji z edge computingiem w przemyśle stanowi fundament nowoczesnych rozwiązań produkcyjnych, umożliwiając firmom elastyczne i efektywne zarządzanie procesami w czasie rzeczywistym. Korzyści obejmują nie tylko znaczną poprawę jakości i wydajności produkcji, ale także lepszą kontrolę nad kosztami operacyjnymi i zasobami energetycznymi. AI i przetwarzanie brzegowe przyczyniają się do rozwoju Przemysłu 4.0, pomagając firmom produkcyjnym szybciej reagować na zmiany i zwiększać konkurencyjność na rynku globalnym. Jeśli chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób technologie te mogą wesprzeć Twój biznes, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.
Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii
Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.
Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy
