AI poszerza definicję automatyzacji przemysłowej
Sztuczna inteligencja nie ogranicza się już do linii montażowych w branży motoryzacyjnej, fabryk półprzewodników ani wysoce ustandaryzowanej produkcji lotniczej. Najnowsze osiągnięcia pokazują szerszą zmianę: technologie automatyzacji są dostosowywane do branż o radykalnie różnej skali produkcji, materiałach, procesach i ograniczeniach operacyjnych.
Dwa przykłady szczególnie dobrze ilustrują tę zmianę. Huntington Ingalls Industries bada wykorzystanie fizycznej AI i robotyki do produkcji dużych komponentów okrętów wojennych, podczas gdy Siemens stosuje agentową AI w wysoce elastycznej produkcji żywności, obejmującej między innymi nadziewane ciasteczka i pączki.
Choć te zastosowania wydają się niezwiązane, łączy je ten sam cel inżynieryjny: zwiększenie elastyczności automatyzacji tam, gdzie uzasadnienie dla tradycyjnej, stałej automatyzacji staje się trudne.
Huntington Ingalls stawia na automatyzację produkcji wielkogabarytowych komponentów okrętowych
Huntington Ingalls Industries, jeden z głównych amerykańskich producentów okrętów dla U.S. Navy, zawarł porozumienie z partnerami z branży robotyki w celu usprawnienia wytwarzania dużych komponentów okrętowych.
Proponowane podejście koncentruje się na produkcji głównych zespołów poza tradycyjnym środowiskiem stoczniowym, a następnie transporcie ich w celu przeprowadzenia końcowej integracji. Może to zmienić sposób wytwarzania dużych konstrukcji marynarki wojennej, przenosząc wybrane operacje produkcyjne do bardziej kontrolowanych i przyjaznych automatyzacji środowisk.
Z perspektywy inżynierii automatyzacji ma to istotne znaczenie, ponieważ budowa okrętów stawia zupełnie inne wyzwania niż produkcja motoryzacyjna. Komponenty są duże, geometria znacznie się różni, wielkość produkcji jest stosunkowo niewielka, a procesy często wymagają ludzkiej oceny.
Fizyczna AI i robotyka muszą więc wykraczać poza proste, powtarzalne ruchy. Systemy muszą interpretować warunki fizyczne, dostosowywać się do różnic i współpracować z pracownikami oraz konwencjonalnymi urządzeniami produkcyjnymi.
Fizyczna AI może zmienić produkcję małoseryjną
Tradycyjne roboty przemysłowe najlepiej działają w przewidywalnym środowisku produkcyjnym. Budowa okrętów podważa to założenie.
Duże konstrukcje mogą charakteryzować się różnicami wymiarowymi, nieregularnymi powierzchniami, zmieniającymi się pozycjami roboczymi i złożonymi sekwencjami montażowymi. System robotyczny zaprojektowany wokół stałych współrzędnych i sztywnych założeń procesowych może stać się nieefektywny, gdy te zmienne ulegają zmianie.
Fizyczna AI wprowadza dodatkową warstwę inteligencji. Zamiast jedynie wykonywać z góry określoną sekwencję, system automatyzacji może potencjalnie łączyć percepcję maszynową, dane z czujników, modele procesów i sterowanie adaptacyjne, aby reagować na zmieniające się warunki fizyczne.
Praktyczna wartość będzie zależeć w mniejszym stopniu od terminologii związanej z AI, a bardziej od mierzalnych usprawnień produkcji. Dokładność pozycjonowania, czas cyklu, odsetek poprawek, bezpieczeństwo operatorów, wykorzystanie urządzeń i integracja z istniejącymi systemami produkcyjnymi nadal będą rzeczywistymi wskaźnikami wydajności.
Siemens wprowadza AI do produkcji żywności o dużej różnorodności
Na drugim końcu spektrum produkcyjnego Siemens stosuje agentową AI w przetwórstwie żywności.
Firma współpracuje z dwoma przedsiębiorstwami zajmującymi się automatyzacją w branży spożywczej nad opracowaniem elastycznego rozwiązania automatyzacyjnego przeznaczonego do produktów takich jak nadziewane ciasteczka i pączki. Docelowe środowisko charakteryzuje się dużą różnorodnością produktów i stosunkowo niewielkimi wielkościami produkcji.
Produkcja żywności stawia przed automatyzacją inne problemy niż budowa okrętów. Zamiast zarządzać ogromnymi konstrukcjami, inżynierowie muszą kontrolować receptury produktów, częste przezbrojenia, zmienność składników, wymagania dotyczące pakowania, procedury sanitarne i ścisłą powtarzalność procesu.
W tym środowisku elastyczność może być cenniejsza niż maksymalna prędkość maszyny.
Agentowa AI może obniżyć koszt przezbrojeń
Produkcja o dużej różnorodności i małej wielkości partii tradycyjnie stanowiła wyzwanie ekonomiczne dla automatyzacji. Dedykowane maszyny mogą zapewniać doskonałą przepustowość, ale ich opłacalność spada, gdy produkty często się zmieniają.
Agentowa AI może zapewnić inny model działania, pomagając systemom automatyzacji koordynować decyzje produkcyjne, ustawienia urządzeń, receptury i sekwencje procesów zgodnie ze zmieniającymi się wymaganiami.
Istotne jest to, że AI nie zastępuje podstawowej architektury automatyzacji. Sterowniki PLC, sterowniki ruchu, napędy, czujniki, systemy bezpieczeństwa, sieci przemysłowe i platformy HMI nadal zapewniają deterministyczną warstwę sterowania.
AI działa natomiast coraz częściej jako warstwa inteligencji nad tą infrastrukturą.
Dwie branże, jedna strategia automatyzacji
Budowa okrętów i produkcja żywności pozornie nie mają ze sobą prawie nic wspólnego, jednak wyzwania związane z ich automatyzacją ujawniają ten sam trend branżowy.
Oba zastosowania wymagają od maszyn radzenia sobie ze zmiennością. W obu przypadkach pomocne może być połączenie konwencjonalnej automatyzacji z percepcją, przetwarzaniem danych, robotyką i AI. Co ważniejsze, żadne z tych zastosowań nie może całkowicie opierać się na sztywnym programowaniu, jeśli producenci chcą zwiększyć elastyczność.
Sugeruje to, że kolejny etap automatyzacji przemysłowej nie będzie polegał wyłącznie na zastępowaniu większej liczby operacji manualnych robotami. Większa szansa polega na tworzeniu systemów zdolnych do dostosowywania swojego działania do zmieniających się warunków produkcji.
Prawdziwym testem jest integracja, a nie AI
Z inżynieryjnego punktu widzenia najważniejsze pytanie nie brzmi, czy system wykorzystuje fizyczną AI lub agentową AI. Pytanie brzmi, czy tę inteligencję można bezpiecznie i przewidywalnie zintegrować z istniejącą architekturą sterowania.
Przemysłowa AI musi współistnieć ze sterowaniem deterministycznym, bezpieczeństwem funkcjonalnym, wymaganiami dotyczącymi cyberbezpieczeństwa, produkcyjnymi bazami danych, systemami jakości i operatorami. Każda rekomendacja generowana przez AI, która dociera do procesu fizycznego, musi również działać w jasno określonych granicach.
Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach takich jak produkcja dla marynarki wojennej, gdzie błędy produkcyjne mogą mieć poważne konsekwencje, oraz w przetwórstwie żywności, gdzie jakość produktów i zgodność procesu podlegają ścisłej kontroli.
Automatyzacja staje się bardziej adaptacyjna
Przykłady Huntington Ingalls Industries i firmy Siemens pokazują, jak automatyzacja wkracza do środowisk, które wcześniej uznawano za trudne do ekonomicznego zautomatyzowania.
Wspólny kierunek jest jasny: automatyzacja przemysłowa ewoluuje od stałych sekwencji w stronę adaptacyjnych systemów produkcyjnych.
AI należy jednak postrzegać jako dodatkową zdolność inżynieryjną, a nie zastępstwo sprawdzonych podstaw automatyzacji. Czujniki nadal muszą dostarczać dokładne sygnały, sieci muszą zapewniać przewidywalną komunikację, systemy sterowania muszą działać deterministycznie, a maszyny nadal wymagają starannie zaprojektowanych funkcji bezpieczeństwa.
Firmy, które najwięcej zyskają na przemysłowej AI, prawdopodobnie będą tymi, które połączą te podstawy z inteligentnym oprogramowaniem, zamiast traktować AI jako samodzielną technologię.
