ИИ расширяет понятие промышленной автоматизации
Искусственный интеллект больше не ограничивается сборочными линиями автомобильной промышленности, предприятиями по производству полупроводников или высокостандартизированным аэрокосмическим производством. Последние разработки демонстрируют более масштабный сдвиг: технологии автоматизации адаптируются для отраслей с радикально различающимися масштабами производства, материалами, процессами и эксплуатационными ограничениями.
Два примера особенно наглядно иллюстрируют это изменение. Huntington Ingalls Industries изучает возможности применения физического ИИ и робототехники для производства крупных компонентов военных кораблей, а Siemens внедряет агентный ИИ в высокогибкое производство продуктов питания, включая печенье с начинкой и пончики.
Хотя эти приложения кажутся несвязанными, их объединяет одна инженерная цель: сделать автоматизацию более адаптивной в ситуациях, когда традиционную фиксированную автоматизацию становится трудно обосновать с экономической точки зрения.
Huntington Ingalls нацелена на автоматизацию производства крупных корабельных компонентов
Huntington Ingalls Industries, крупный американский судостроитель, заключила соглашение с партнёрами в области робототехники для совершенствования изготовления крупных корабельных компонентов.
Предлагаемый подход предусматривает производство крупных узлов за пределами традиционной судоверфи с последующей транспортировкой для окончательной интеграции. Это может изменить способы изготовления крупных военно-морских конструкций за счёт переноса отдельных производственных операций в более контролируемые и удобные для автоматизации условия.
С точки зрения инженера по автоматизации это имеет большое значение, поскольку судостроение создаёт совершенно иные проблемы по сравнению с автомобильным производством. Компоненты имеют большие размеры, геометрия существенно различается, объёмы производства относительно невелики, а процессы часто требуют человеческого опыта и принятия решений.
Поэтому физический ИИ и робототехника должны работать не только с простыми повторяющимися движениями. Системы должны интерпретировать физические условия, адаптироваться к отклонениям и координировать работу людей и традиционного производственного оборудования.
Физический ИИ может изменить мелкосерийное производство
Традиционные промышленные роботы лучше всего работают в предсказуемой производственной среде. Судостроение ставит это предположение под сомнение.
Крупные конструкции могут иметь отклонения размеров, неровные поверхности, меняющееся положение рабочих зон и сложные последовательности сборки. Роботизированная система, разработанная на основе фиксированных координат и жёстких предположений о процессе, может стать неэффективной при изменении этих переменных.
Физический ИИ добавляет ещё один уровень интеллекта. Вместо простого выполнения заранее заданной последовательности система автоматизации потенциально может объединять машинное восприятие, данные датчиков, модели процессов и адаптивное управление, чтобы реагировать на изменяющиеся физические условия.
Практическая ценность будет зависеть не столько от терминологии ИИ, сколько от измеримых улучшений производства. Точность позиционирования, время цикла, уровень повторной обработки, безопасность операторов, загрузка оборудования и интеграция с существующими производственными системами останутся основными показателями эффективности.
Siemens внедряет ИИ в производство продуктов питания с широким ассортиментом
На противоположном конце производственного спектра Siemens применяет агентный ИИ в пищевой промышленности.
Компания сотрудничает с двумя фирмами, занимающимися автоматизацией в пищевой отрасли, чтобы разработать гибкое решение автоматизации для таких продуктов, как печенье с начинкой и пончики. Целевая среда характеризуется большим разнообразием продукции и сравнительно небольшими объёмами производства.
Производство продуктов питания создаёт иные задачи автоматизации, чем судостроение. Вместо работы с массивными конструкциями инженеры должны управлять рецептами, частыми переналадками, различными ингредиентами, требованиями к упаковке, санитарными процедурами и строгим соблюдением стабильности процесса.
В такой среде гибкость может быть ценнее максимальной скорости оборудования.
Агентный ИИ может снизить стоимость переналадок
Производство с широким ассортиментом и небольшими объёмами традиционно создавало экономические сложности для автоматизации. Специализированные машины способны обеспечивать отличную производительность, но их экономическая эффективность снижается при частой смене продукции.
Агентный ИИ может предложить другую операционную модель, помогая системам автоматизации координировать производственные решения, настройки оборудования, рецептуры и последовательности процессов в соответствии с меняющимися требованиями.
Важно понимать, что ИИ не заменяет базовую архитектуру автоматизации. ПЛК, контроллеры движения, приводы, датчики, системы безопасности, промышленные сети и платформы HMI по-прежнему обеспечивают детерминированный уровень управления.
Вместо этого ИИ всё чаще работает как интеллектуальный уровень над этой инфраструктурой.
Две отрасли — одна стратегия автоматизации
Судостроение и производство продуктов питания, казалось бы, почти не имеют ничего общего, однако задачи их автоматизации выявляют одну и ту же отраслевую тенденцию.
В обоих случаях машины должны справляться с изменчивостью. Оба применения могут выиграть от объединения традиционной автоматизации с технологиями восприятия, обработки данных, робототехникой и ИИ. Что ещё важнее, ни одно из этих применений не может полностью полагаться на жёсткое программирование, если производители хотят повысить гибкость.
Это говорит о том, что следующий этап развития промышленной автоматизации будет заключаться не просто в замене большего числа ручных операций роботами. Более масштабная возможность состоит в создании систем, способных адаптировать своё поведение к изменяющимся условиям производства.
Настоящее испытание — интеграция, а не ИИ
С инженерной точки зрения важнее всего не то, использует ли система физический ИИ или агентный ИИ. Вопрос заключается в том, можно ли безопасно и предсказуемо интегрировать этот интеллект с существующей архитектурой управления.
Промышленный ИИ должен сосуществовать с детерминированным управлением, функциональной безопасностью, требованиями к кибербезопасности, производственными базами данных, системами контроля качества и операторами. Любая рекомендация на основе ИИ, которая достигает физического процесса, также должна действовать в чётко определённых пределах.
Это особенно важно в таких областях, как производство военно-морской техники, где производственные ошибки могут иметь серьёзные последствия, и пищевая промышленность, где качество продукции и соблюдение требований к процессу находятся под строгим контролем.
Автоматизация становится более адаптивной
Примеры Huntington Ingalls Industries и Siemens демонстрируют, как автоматизация приходит в среды, которые ранее считались экономически сложными для автоматизации.
Общее направление очевидно: промышленная автоматизация развивается от фиксированных последовательностей к адаптивным производственным системам.
Однако ИИ следует рассматривать как дополнительную инженерную возможность, а не как замену проверенным основам автоматизации. Датчики по-прежнему должны передавать точные сигналы, сети — обеспечивать предсказуемую связь, системы управления — сохранять детерминированное поведение, а машины — иметь тщательно спроектированные функции безопасности.
Наибольшую выгоду от промышленного ИИ, вероятно, получат компании, которые объединят эти основы с интеллектуальным программным обеспечением, а не будут рассматривать ИИ как самостоятельную технологию.
