44 ВИСОКОТЕХНОЛОГИЧНА АВТОМАТИЗАЦИЯ l ИНЖЕНЕРИНГ РЕВЮ технологии Благодарение на съвкупността от данни, извлечени чрез изкуствен интелект от много различни източници, може да се идентифицират тенденции в многомерни пространства, които хората нямат способността да си представят. Изследванията на изкуствения интелект са ключът към интегрирането на нашите производствени знания за поддържане на гъвкавост и водещо предимство в технологиите. Зле планираната поддръжка може да намали общия производствен капацитет на едно предприятие с до 20%. Не е учудващо, че броят на индустриалните роботи с изкуствен интелект нараства експоненциално сред предприятията с критично оборудване. През 2016 г. водещ производител на дигитални решения представи своята интелигентна индустриална облачна система, позволяваща на производителите да наблюдават машините. Тя се използва например при газови турбини, където с над 500 сензора се следи състоянието на турбините, позволявайки актуализации в реално време, и прогнозиране на ремонтна поддръжка. Традиционните подходи на мониторинг на оборудването не отчитат по-сложните динамични модели на машините или контекстуалните данни, свързани с производствения процес като цяло. Например сензор на производствена машина може да улови внезапно повишаване на температурата. Система, базирана на статични правила, няма да вземе предвид факта, че машината е подложена на стерилизация, и ще задейства фалшив сигнал. Предимствата на машинното самообучение за прогнозна поддръжка са многобройни и могат значително да намалят разходите, като същевременно елиминират необходимостта от планиран престой в много случаи. Чрез алгоритми за машинно самообучение поддръжката изпреварва повредите, преди да настъпят, като така системите могат да продължат да функционират без ненужни прекъсвания. С други думи, необходимостта от поддръжка става много по-фокусирана – техниците се информират за компонентите, които се нуждаят от проверка, ремонт и подмяна, кои инструменти да използват и кои процедури да следват. С помощта на изкуствения интелект прогнозната поддръжка води и до по-дълъг оставащ полезен живот на машините и оборудването, тъй като се предотвратяват вторични повреди, а за извършване на процедурите по поддръжката е необходима по-малко работна сила. При много компании възниква проблем от това, че внедряват AI в изолирани зони в своите производствени бази, т.е. на „островен принцип“, и впоследствие се стремят да го внедрят в цялото си производство за своите глобални операции. За щастие много разработчици предлагат базирани на AI производствени решения, които оптимизират тези процеси и същевременно подобряват производителността на цеховете. Потенциалът на изкуствения интелект за радикално трансформиране на фабриките не е изчерпан. Много производители все още са в етап на пилотни проекти с изкуствен интелект, но това предстои да се промени. Въпреки че финансовата тежест при инвестиция в изкуствен интелект намалява, анализаторите съзират, че има и някои други пречки пред внедряването. Изкуственият интелект като област на науката AI системите работят чрез комбиниране на големи набори от данни с интелигентни, итеративни алгоритми за обработка, за да се самообучават от модели и характеристики на данните, които анализират. Винаги когато AI система изпълнява цикъл на обработка на данни, тя тества и измерва собствената си производителност и натрупва допълнителен опит. Тъй като изкуственият интелект никога не се нуждае от почивка, той може да премине през стотици, хиляди или дори милиони задачи изключително бързо, да научи много за кратко време и да стане изключително способен за това, което е обучен да изпълнява. Трикът за раз-
RkJQdWJsaXNoZXIy Mzc3Mjk=