Technologie „cutting edge” w przemyśle – cz. I

Wstęp

Rewolucja przemysłowa, zwana Przemysłem 4.0, przekształciła sposób, w jaki przedsiębiorstwa działają na każdym poziomie. Wprowadzenie nowoczesnych technologii, takich jak Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja (AI) czy druk 3D, pozwala firmom nie tylko optymalizować procesy produkcyjne, ale również tworzyć nowe modele biznesowe. To zjawisko, nazywane również cyfrową transformacją przemysłu, umożliwia integrację inteligentnych systemów i automatyzację na niespotykaną wcześniej skalę. I chociaż za progiem stoi już idea Przemysłu 5.0, to dzięki nieustannemu rozwojowi wspomnianych nowoczesnych technologii, Przemysł 4.0 trzyma się mocno.

W obliczu rosnącej konkurencji i zmieniających się oczekiwań konsumentów, innowacje te odgrywają kluczową rolę w zwiększaniu efektywności, redukcji kosztów i poprawie jakości produktów. Nie bez znaczenia jest też konieczność ograniczania zużycia energii i poprawy efektywności energetycznej.
W tym artykule przyjrzymy się dwóm z najważniejszych technologii, które rewolucjonizują współczesny przemysł – Internetowi Rzeczy (IoT) oraz Sztucznej Inteligencji (AI) i związanym z nią Uczeniu Maszynowemu.

Internet Rzeczy (IoT)

Internet Rzeczy (IoT) jest jedną z głównych technologii, będących napędem Przemysłu 4.0. IoT polega na łączeniu urządzeń, maszyn i czujników w sieci, które umożliwiają komunikację, wymianę danych i zdalne sterowanie. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą gromadzić dane w czasie rzeczywistym, analizować je oraz podejmować szybkie i trafne decyzje. W przemyśle IoT znajduje szerokie zastosowanie, rewolucjonizując sposób działania zakładów produkcyjnych i łańcuchów dostaw.

Przykładem zastosowania IoT w urządzeniach i systemach produkcyjnych jest protokół komunikacji IO-Link.

Główne cechy IoT w przemyśle

• Łączność – maszyny, urządzenia i inne zasoby są połączone w jedną sieć, co umożliwia ich współpracę i centralne zarządzanie.
• Gromadzenie danych – czujniki i systemy IoT zbierają dane o parametrach operacyjnych, takich jak temperatura, ciśnienie, wilgotność czy poziom zużycia energii.
• Analiza w czasie rzeczywistym – dane są przetwarzane na bieżąco, co pozwala na szybkie wykrywanie problemów i optymalizację procesów.

Poznaj IO-Link – obejrzyj nasz film poradnikowy!

Zastosowania IoT w przemyśle

1. Monitorowanie i zarządzanie maszynami

Dzięki IoT przedsiębiorstwa mogą monitorować stan techniczny maszyn w czasie rzeczywistym, co pozwala na bieżące reagowanie na wszelkie nieprawidłowości. Systemy IoT umożliwiają zdalne sterowanie maszynami i ich automatyzację, co zwiększa efektywność operacyjną.

2. Predykcyjne utrzymanie ruchu

Czujniki IoT zbierają dane o pracy urządzeń, co pozwala przewidzieć potencjalne awarie. Dzięki temu firmy mogą zaplanować konserwację maszyn, unikając kosztownych przestojów. Przykładem jest stosowanie IoT w fabrykach samochodów do monitorowania pracy robotów montażowych, co minimalizuje ryzyko awarii.

3. Optymalizacja produkcji

IoT umożliwia śledzenie surowców i produktów w czasie rzeczywistym, co poprawia zarządzanie logistyką. Przykład: Inteligentne etykiety i czujniki RFID pozwalają na monitorowanie lokalizacji przesyłek w dowolnym miejscu i czasie.

4. Zarządzanie łańcuchem dostaw

Internet Rzeczy umożliwia śledzenie surowców i gotowych produktów w czasie rzeczywistym, co poprawia zarządzanie logistyką. Coraz częściej stosowane inteligentne etykiety i czujniki RFID pozwalają na monitorowanie lokalizacji przesyłek w dowolnym miejscu i czasie.

5. Poprawa bezpieczeństwa

IoT jest w stanie monitorować warunki pracy i produkcji w przedsiębiorstwach, np. jakość powietrza lub temperaturę, poprawiając bezpieczeństwo pracowników i wydajność produkcji. Czujniki wykrywające odchylenia wyników pomiarów od założonych wartości mogą zapobiec wypadkom lub wyciekom materiałów niebezpiecznych.

Zastosowania IoT w praktyce

• Motoryzacja – fabryki samochodów (np. Tesla) wykorzystują IoT do synchronizacji pracy robotów, analizowania danych i optymalizacji procesów produkcyjnych.
• Energetyka – IoT wspiera zarządzanie inteligentnymi sieciami energetycznymi (smart grids), które monitorują zużycie energii i dostosowują jej dostawy do potrzeb.
• Produkcja spożywcza – rozwiązania IoT pozwalają monitorować warunki przechowywania żywności, takie jak wilgotność czy temperatura, zapewniając bezpieczeństwo oraz najwyższą jakość produktów.

Wdrażanie IoT – wyzwania

• Cyberbezpieczeństwo – integracja systemów w jedną sieć niesie ryzyko cyberataków, dlatego konieczne jest stworzenie rozwiązań, zapewniających skuteczną ochronę wrażliwych danych.
• Koszty wdrożenia – wdrożenie infrastruktury IoT może być związane z dużymi kosztami, zwłaszcza dla małych i średnich przedsiębiorstw.
• Zarządzanie danymi – gromadzenie i analiza ogromnej ilości danych wymaga zastosowania zaawansowanych narzędzi.

Sztuczna Inteligencja (AI) i Uczenie Maszynowe

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) stały się fundamentem cyfrowej transformacji przemysłu. Dzięki zdolnościom analizowania ogromnych ilości danych i wyciągania z nich wniosków, technologie te wspierają podejmowanie bardziej świadomych decyzji i otwierają nowe możliwości optymalizacji procesów produkcyjnych.

Oto kluczowe zastosowania AI i ML w przemyśle;

Analiza procesów i optymalizacja danych

AI umożliwia zaawansowaną analizę danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na bieżące monitorowanie procesów produkcyjnych. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą identyfikować wąskie gardła, przewidywać przyszłe potrzeby produkcyjne i automatycznie dostosowywać procesy. Przykładem są inteligentne systemy zarządzania energią, które pomagają ograniczać zużycie energii i redukować koszty operacyjne.

Predykcyjne utrzymanie ruchu

Jednym z najważniejszych zastosowań AI w przemyśle jest predykcyjne utrzymanie ruchu (ang. predictive maintenance). Wykorzystując modele uczenia maszynowego, systemy mogą przewidywać awarie maszyn na podstawie danych z czujników, takich jak temperatura, wibracje czy ciśnienie. Dzięki temu firmy minimalizują czas przestojów, a pracownicy działów utrzymania ruchu mogą w znacznym stopniu przewidzieć zbliżające się problemy w funkcjonowaniu maszyn i linii produkcyjnych.

Automatyzacja zadań i robotyka

Algorytmy AI są najważniejszym elementem zaawansowanych systemów robotycznych, które wykonują powtarzalne, precyzyjne zadania szybciej i efektywniej niż ludzie. Przykładem są roboty wyposażone w algorytmy AI, które mogą dostosowywać się do zmieniających się warunków pracy, ucząc się na bieżąco.

Zwiększenie kontroli jakości

Uczenie maszynowe rewolucjonizuje kontrolę jakości, umożliwiając wykrywanie wad produkcyjnych z niespotykaną wcześniej precyzją. Systemy oparte na AI mogą analizować obrazy z kamer i wychwytywać braki i uszkodzenia, niedostrzegalne ludzkim okiem.

Personalizacja produktów

AI wspiera rozwój produkcji masowej na poziomie indywidualnym, umożliwiając dostosowanie produktów do specyficznych wymagań klientów. Firmy wykorzystują algorytmy, aby analizować dane o preferencjach klientów i tworzyć produkty „na miarę” w sposób ekonomicznie opłacalny.

Przykłady zastosowań przemysłowych

• Motoryzacja – systemy AI są wykorzystywane do projektowania pojazdów, optymalizacji linii produkcyjnych oraz tworzenia technologii autonomicznych samochodów.
• Produkcja elektroniki – uczenie maszynowe wspiera proces montażu komponentów elektronicznych i testowania ich jakości.
• Logistyka – AI pomaga w optymalizacji łańcucha dostaw, prognozowaniu popytu oraz zarządzaniu magazynami.

Zastosowanie AI: wyzwania i ograniczenia

Chociaż AI przynosi wiele korzyści, jej wdrażanie wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Są to m.in. wysokie koszty początkowe, potrzeba przeszkolenia personelu oraz kwestie związane z bezpieczeństwem danych. Ponadto wrażliwość algorytmów na jakość danych wejściowych może prowadzić do błędnych decyzji w przypadku niedostatecznej ilości lub jakości danych.