A Világgazdasági Fórum tanulmánya szerint az ipari mesterséges intelligenciával (MI) kapcsolatos projektek több mint 70%-át elhagyják a pilotfázis után. Míg egyes vállalatok sikeresen integrálják az MI-t működésükbe, és jelentős gazdasági előnyöket érnek el, mások komoly kihívásokkal néznek szembe. Számos példa ugyanakkor azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia hatékonyan alkalmazható a gyártásban, és mára a rugalmas, hatékony termelés kulcselemévé vált. Napjainkban már olyan MI-megoldások is elérhetők, amelyek nemcsak zökkenőmentesen illeszkednek az ipari folyamatokba, hanem komplex feladatokat is képesek magas hatékonysággal kezelni.
Vizuális minőségellenőrzés
A minőségbiztosítás kulcsfontosságú feladat az ipari gyártás során. A mesterséges intelligenciával támogatott képfeldolgozó rendszerek ma már megbízható minőségellenőrzést tesznek lehetővé. Jó példa erre az Inspekto, egy vizuális minőségellenőrzésre szolgáló megoldás, amely lehetővé teszi a termékellenőrzések automatizálását anélkül, hogy mélyebb MI- vagy képfeldolgozási ismeretekre lenne szükség. Az intuitív rendszer kevesebb mint egy óra alatt beüzemelhető, és már körülbelül húsz „jó” mintaképpel is pontos eredményeket képes nyújtani. Alapvető termelési ismeretek elegendők a használatához—nincs szükség MI-szakértelemre (2. ábra).
A közepes méretű MTConnectivity Power2pcb például az Inspekto segítségével ellenőrzi a csatlakozókat, hogy kis eltéréseket, enyhén hajlott érintkezőket észleljen. Az MI-alapú rendszer integrálásával a vállalat folyamatos minőségbiztosítást valósít meg, növeli a megbízhatóságot és csökkenti a szállítási határidőket.
Generatív MI a gyártásban
A generatív MI-modellek alkalmazása és bevezetése összetettebb feladat. A Siemens Industrial Copilot megoldásai a humán–gép együttműködés javítására és az innováció felgyorsítására szolgálnak az értéklánc egészében – a tervezéstől, mérnöki munkától kezdve az üzemeltetésen át a szervizelésig. Az Operations változatot jelenleg pilotprojektként tesztelik ügyfelek telephelyein és Siemens-gyárakban, míg az Engineering változat már elérhető késztermékként (3. ábra).
A Thyssenkrupp Automation Engineering, amely speciális gépeket és berendezéseket gyárt, beépítette az Industrial Copilotot azokba a rendszereibe, amelyek kör alakú cellákat vizsgálnak elektromos járművek akkumulátorainak ellenőrzésére. A Copilot automatizálja a repetitív feladatokat, például az adatok kezelését, érzékelők konfigurálását és részletes jelentések készítését, így segít megfelelni a szigorú akkumulátorvizsgálati előírásoknak. Az ismétlődő feladatok átvállalásával a Copilot lehetővé teszi, hogy a mérnökök a komplex, magas hozzáadott értékű feladatokra összpontosítsanak, miközben valós időben oldja meg a problémákat, csökkenti az állásidőt, és biztosítja a zökkenőmentes termelést.
Prediktív karbantartás MI-vel
Az MI forradalmasítja a prediktív karbantartást is. Ahelyett, hogy fix karbantartási ciklusokra vagy manuális elemzésekre támaszkodnánk, az MI a gépek folyamatos adatmonitorozását végzi, hogy már a kopás korai jeleit észlelje, és javaslatot tegyen a szükséges intézkedésekre. A Siemens Senseye Predictive Maintenance megoldása a hőmérséklet-, rezgés- és nyomatékadatok eltéréseit elemzi, és ezek alapján ad előrejelzéseket és ajánlásokat (4. ábra).
A Mercer Celgar, amely cellulóz- és faalapú termékeket gyárt, ezt a technológiát használja gépei valós idejű megfigyelésére. Az egyes gyártósorok adatai egy központi platformba kerülnek, amely teljes képet nyújt a gyártási folyamatról, és jelentősen csökkenti az állásidőt.
MI-modellek zökkenőmentes integrálása
Azok a cégek is szembesülhetnek kihívásokkal, amelyek már alkalmaznak MI-t – például az időigényes frissítések, gyenge csatlakoztathatóság vagy bonyolult karbantartás miatt. Ezek kezelésére jött létre az Industrial AI Suite, amely lehetővé teszi az MI-megoldások gördülékeny bevezetését az üzemi környezetbe.
A megoldásokat szoros együttműködésben alakítják ki az ügyfelekkel, ötvözve saját MI-tapasztalataikat a Siemens infrastruktúrájával, hogy skálázhatóan lehessen őket bevezetni. Az alkalmazástól függően edge- vagy felhőalapú számítástechnikát alkalmaznak, integrálva például az AWS vagy a Microsoft Azure szolgáltatásait. Az MI-modelleket a felhőben lehet betanítani, majd az AI Inference Server segítségével könnyedén telepíthetők a gyártósorra. Az Industrial Edge alkalmazás lehetővé teszi a betanított modellek gyártási környezetben történő futtatását, akár GPU-gyorsított inferenciával is.
Az Industrial AI Suite emellett az MI-modellek teljes életciklusát kezeli: egyszerűsíti a frissítéseket, és automatikusan észleli a teljesítményproblémákat. A Siemens például egy élelmiszer- és italgyártó cég számára segített MI-alapú szoftérzékelőket integrálni a gyártásba. Ezek az érzékelők valós időben elemzik a gyártási paramétereket, így biztosítják az állandó minőséget és ízvilágot, miközben dinamikusan állítják be a célértékeket, optimalizálva a termelést és csökkentve a hulladékot.
Az Erlangenben található Siemens elektronikai gyárban a gépi tanulás segítségével észlelik az áramköri panelek összeszerelési hibáit, így gyorsabbá és költséghatékonyabbá válik a gyártás – mindezt az Industrial AI Suite támogatásával.
Az MI elérhetővé és gyakorlativá tétele
A bemutatott példák jól szemléltetik, hogy a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik a modern iparban. Ha az MI-rendszereket beágyazzák a termékekbe, a felhasználók számára eltűnik a technológiai komplexitás, és az MI mindenki számára elérhetővé, használhatóvá válik. A siker kulcsa a rugalmas infrastruktúrában rejlik, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy az MI-megoldásokat saját igényeikhez igazítsák.
Az ipari MI ma már nem a jövő víziója – valós, kézzelfogható versenyelőnyt biztosít.