Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w produkcji i wytwarzaniu?

Sztuczna inteligencja i nowoczesne technologie są przyszłością innowacyjnego przemysłu. Bez wdrażania cyfryzacji oraz automatyzacji, przemysł skazany jest na stagnację, a także zmniejszenie konkurencyjności. Czym jest sztuczna inteligencja w produkcji oraz w jaki sposób wykorzystać ją do efektywniejszego zarządzania fabryką?

W pełni autonomiczna fabryka zawsze była wizją przyszłości, często wykorzystywaną w filmach science fiction. Jest to miejsce prawie bezzałogowe i zarządzane wyłącznie przez systemy sztucznej inteligencji (AI) kierujące zrobotyzowanymi liniami produkcyjnymi. Jednak mało prawdopodobne jest, aby sztuczna inteligencja w ten sposób była wykorzystywana w produkcji w praktyce w przyszłości.

Realistyczna koncepcja sztucznej inteligencji w produkcji wygląda bardziej jak zbiór aplikacji dla kompaktowych, dyskretnych systemów, które zarządzają określonymi procesami produkcyjnymi. Będą działać mniej lub bardziej autonomicznie i reagować na zdarzenia zewnętrzne w coraz bardziej inteligentny, a nawet ludzki sposób — od zużycia narzędzia, awarii systemu do pożaru czy klęski żywiołowej.

Czym jest sztuczna inteligencja w produkcji?

Sztuczna inteligencja w produkcji jest określana jako inteligencja maszyn, pozwalająca wykonywać zadania przypisane człowiekowi. Maszyny zostają zaprogramowane w taki sposób, aby mogły reagować na wszelkie zdarzenia oraz automatycznie je przewidywać. Wprowadzenie AI do produkcji umożliwia wykrywanie przez maszyny problemów, takich jak np. zużycie narzędzia lub błąd, który może się dopiero wydarzyć i automatyczne reagowanie na nie.

W miarę postępu technologii komputerowej, która staje się bardziej zdolna do robienia rzeczy tradycyjnie wykonywanych przez ludzi, sztuczna inteligencja stała się naturalnym rozwojem. Ludzie mają wybór, jak stosować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Dzięki automatyzacji pracy przy wykorzystaniu AI, praca specjalistów staję się łatwiejsza do wykonania, a oni sami mają więcej czasu i energii na kreatywne, atrakcyjniejsze zadania. Korzyść firmy polega także na zmniejszeniu liczby błędów i ograniczeniu kosztów.

Pomimo powszechnego wrażenia, że roboty przemysłowe są autonomiczne i „inteligentne”, większość z nich wymaga ludzkiego nadzoru. Stają się mądrzejsze dzięki innowacjom AI (np. uczenie maszynowe), które sprawiają, że współpraca między ludźmi a robotami jest bezpieczniejsza i bardziej wydajna. Roboty mogą zastąpić pracowników przede wszystkim w pracach czasochłonnych, prostych, powtarzalnych, nie wnoszących wartości, ale koniecznych. Ludzie przechodzą wtedy do prac analitycznych, obsługi wyjątków, rozwoju produktów i relacji z klientami – zadań, które mogą przynieść im dużo więcej satysfakcji. Choć niektóre zawody mogą zostać zastąpione przez maszyny, powstają nowe stanowiska dla specjalistów, którzy zajmą się ich programowaniem, obsługą czy serwisem.

Korzyści i zastosowania sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej stosowanym rozwiązaniem w produkcji oraz przemyśle. Obszary, w których dobrze się sprawdza to projektowanie, ulepszanie procesów, zmniejszenia zużycia maszyn oraz optymalizacja wykorzystywanej energii.

Wdrożenie sztucznej inteligencji odgrywa ważną rolę ze względu na kontrolę jakości procesów, które generują dużą ilość danych, a jej rozwiązania skrócą czas projektowania oraz zoptymalizują procesy na linii produkcyjnej. Wykorzystywane przez przedsiębiorstwo oprogramowanie bezproblemowo będzie współdziałać z oprzyrządowaniem. Wykorzystane zostaną również czujniki do analizy i poprawy procesów.

Obecnie większość sztucznej inteligencji w produkcji dotyczy narzędzi wykorzystywanych do pomiarów, badań nieniszczących (NDT) i innych procesów. Sztuczna inteligencja pomaga w projektowaniu produktów, ale produkcja jest wciąż na wczesnym etapie wdrażania sztucznej inteligencji. Narzędzia maszynowe nie są obecnie inteligentne. Zautomatyzowane oprzyrządowanie warsztatowe jest już znane, ale wiele fabryk na świecie nadal opiera się na starszym sprzęcie, często z jedynie mechanicznym lub ograniczonym interfejsem cyfrowym.

Nowsze systemy produkcyjne mają ekrany — interfejsy człowiek-komputer i czujniki elektroniczne, które zapewniają informacje zwrotne na temat dostaw surowców, stanu systemu, zużycia energii i wielu innych czynników. Umożliwiają wizualizację wykonywanych rzeczy na ekranie komputera lub na maszynie.

Bliższe scenariusze obejmują monitorowanie procesu obróbki w czasie rzeczywistym i informacji takich jak zużycie narzędzia. To oczywista okazja dla sztucznej inteligencji: algorytmy, które wykorzystują ciągłe strumienie danych z czujników, znajdują sensowne wzorce i stosują analizy do przewidywania problemów i ostrzegania zespołów konserwacyjnych, aby je rozwiązać, zanim się pojawią. Czujniki wewnątrz maszyny mogą monitorować, czy coś się dzieje. Może to być czujnik akustyczny, który nasłuchuje, jak zaczynają się zużywać paski lub koła zębate. Ta informacja byłaby powiązana z modelem analitycznym, który mógłby przewidzieć, ile życia pozostało w tym narzędziu.

Obecny stan sztucznej inteligencji w produkcji na rynku polskim

A jaki jest aktualnie stan AI w Polsce? Jak wynika z badania „Digitalizacja polskich przedsiębiorstw przemysłowych w dobie pandemii”, przeprowadzonego na zlecenie Autodesk wiosną 2021 roku, prawie 28% firm przemysłowych w Polsce wdrożyło już rozwiązania sztucznej inteligencji w swoich przedsiębiorstwach. Przyszłość napawa optymizmem, gdyż prawie jedna trzecia respondentów zadeklarowała, że w ich firmie planuje się wdrożenie AI.

Jak pokazuje badanie, zainteresowanie tego typu rozwiązaniami szybko rośnie, co można wnioskować po ponad 10%-owym wzroście deklaracji wdrożenia sztucznej inteligencji w porównania do wyników tego samego badania w 2020 roku.

74% badanych firm przyznało, że w momencie pojawienia się kryzysu wywołanego pandemią, wcześniej wprowadzone rozwiązania związane ze sztuczną inteligencją okazały się przydatne. W części przedsiębiorstw pandemia COVID-19 przyspieszyła inwestycje w cyfryzację, a sztuczna inteligencja znalazła się wśród trzech najchętniej wybieranych rozwiązań. Wiele firm zdecydowało się na taki krok w obliczu wyzwań jakie stanęły przed firmami produkcyjnymi, choć wcześniej nie miały takich planów inwestycyjnych.

Duże przedsiębiorstwa mogą wiele zyskać na przyjęciu AI, a także mają środki do sfinansowania tych innowacji. Jednak, niektóre z najbardziej pomysłowych zastosowań AI zostały sfinansowane przez małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), takich jak projektanci kontraktowi lub producenci zaopatrujący branże o wysokim stopniu zaawansowania technologicznego, jak lotnictwo.

Wiele MŚP próbuje przeskoczyć większych konkurentów, szybko wdrażając nowe maszyny lub nową technologię – korzystanie z inteligentnych systemów, które mogą dostarczać informacji zwrotnych oraz pomagać w konfiguracji i operacjonalizacji, może pomóc małemu nowicjuszowi w zdobyciu kluczowego kawałka rynku.

Technologie wspomagające rozwój i digitalizację przemysłu

➡ Cyfrowy bliźniak
Cyfrowy bliźniak to dokładna wirtualna replika części fizycznej, budynku lub wykonywanej części. To znacznie więcej niż model CAD. To dokładna cyfrowa reprezentacja części i tego, jak będzie się zachowywać, jeśli na przykład wystąpi wada. Sztuczna inteligencja jest niezbędna do zastosowania cyfrowego bliźniaka w projektowaniu i utrzymaniu procesu produkcyjnego. Sztuczna inteligencja umożliwia znacznie bardziej precyzyjne projektowanie procesu produkcyjnego, a także diagnozowanie i rozwiązywanie problemów, gdy w procesie produkcyjnym pojawią się defekty, za pomocą cyfrowego bliźniaka.

➡ Generative design
Projektowanie generatywne to forma sztucznej inteligencji, która wykorzystuje moc chmury i uczenia maszynowego, jednocześnie przyspieszając cały proces od projektowania do wykonania.

Generative design pozwala na szersze poznanie opcji projektowych – komputer może wygenerować tysiące pomysłów na podstawie określonych przez projektanta wytycznych, co ułatwi wybranie najlepszego projektu. Umożliwia również wykreowanie zoptymalizowanych i złożonych kształtów wraz z wewnętrznymi kratami.

Poszczególne formy są niemożliwe do stworzenia tradycyjnymi metodami produkcyjnymi, więc zamiast tego są budowane za pomocą nowych metod wytwarzania przyrostowego. Projektowanie generatywne ułatwia optymalizację pod kątem materiałów oraz metod produkcji. W przypadku projektowania generatywnego nie ma jednego rozwiązania; istnieje wiele świetnych rozwiązań. Od projektanta zależy wybór modelu, który najlepiej odpowiada jego potrzebom.

➡ Additive Manufacturing
Additive Manufacturing, określany również jako drukowanie 3D, polega na tworzeniu obiektów fizycznych poprzez nakładanie warstw jedna po drugiej na podstawie modelu cyfrowego.

Produkcja addytywna dodaje kolejne części, żeby uformować ostateczną wersję produktu. Do głównych zalet tej metody należą mniejsze straty materiałowe w porównaniu do metody ubytkowej, większa elastyczność produkcji oraz łatwość wykonania przedmiotów o skomplikowanych kształtach.

Największą i najbardziej bezpośrednią okazją do zwiększenia wartości przez sztuczną inteligencję jest właśnie produkcja addytywna. W przyszłości, gdy ludzie będą rozwijać sztuczną inteligencję i ją udoskonalać, prawdopodobnie stanie się ona ważna w całym łańcuchu wartości produkcji.

➡ Zrównoważony rozwój w przemyśle
Wprowadzenie cyfryzacji do firm spowodowało znaczną poprawę jakości produkcji oraz poprawę efektywności procesów. Ulepszeniu uległy również optymalizacja fabryk, obsługi, budowy, wydajność pracy i jakości, wydajność łańcucha dostaw, a także poprawił się czas wprowadzania produktu na rynek.

Kolejnym krokiem jest zadbanie o zrównoważoną produkcję, czyli o zminimalizowanie wykorzystywanych zasobów i negatywnego wpływu na środowisko. Mniejsza ilość materiałów oraz energii w całym cyklu produkcyjnym jest korzystna dla środowiska, jednocześnie przyczyniając się do obniżenia kosztów i poprawy wyników finansowych. Sztuczna inteligencja może pomóc w stworzeniu technologii poprawiającej wydajność energetyczną i materiałową. Pomaga w projektowaniu przedmiotów i budynków z myślą o poprawie produktywności, przy jednoczesnej redukcji odpadów i obniżeniu kosztów.

➡ Fusion 360 jako platforma innowacji
Fusion 360 to innowacyjna platforma nowej generacji, która została oparta na danych, ściśle łącząc projektowanie, inżynierię oraz wytwarzanie. Z jej pomocą wyeliminowane zostają typowe zakłócenia w procesie projektowania produktów, a także zapobiega powstawaniu niedogodności w tradycyjnych narzędziach CAD, CAE i CAM.

Fusion 360 pozwala na udostępnienie wszystkich kluczowych funkcji na żądanie. Platforma usprawnia komunikację w procesie rozwoju produktów. Umożliwia współpracę całego zespołu podczas trwania procesu – od projektowania do wytwarzania. Unikatowe podejście do zagadnienia projektowania, symulacji, dokumentacji oraz produkcji opracowywanego rozwiązania wraz z możliwością współdzielenia oraz konsultacji zastosowanych rozwiązań skutkuje znaczącym wzrostem wydajności projektowania, a także skróceniem czasu potrzebnego od zaprojektowania, skonstruowania do wykonania projektu.

➡ Poznaj innowacyjne technologie – odwiedź portal wiedzy na temat innowacji

Sztuczna inteligencja to bez wątpienia trend przyszłości, który pozwoli zrewolucjonizować projektowanie i produkcję w przemyśle. Dla wszystkich, którzy chcą być na bieżąco z technologiami napędzającymi innowacje, Autodesk przygotował Centrum Wiedzy. Ciekawe materiały i webinary z ekspertami, dostarczają wiedzy o tym, jak zwiększać przewagę konkurencyjną na rynku dzięki digitalizacji.