Page 36 - Roboty przemysłowe 2023-2024

Raport o cobotach
Oprogramowanie
zwiększa elastyczność sztucznej inteligencji, automatyzacji i robotyki
Oparta na oprogramowaniu sztuczna inteligencja (AI) może być wykorzystywana do nadawania robotom zdolności, które pozwalają im na elastyczne poruszanie się między produkcją małoseryjną a automatyzacją na dużą skalę.
Więcej
INFORMACJI
SŁOWA KLUCZOWE:
sztuczna inteligencja, robotyka, automatyzacja
CELE EDUKACYJNE
Producenci mają do czynienia
z luką elastyczności, która
jest przedziałem między opłacalną produkcją małoseryjną a automatyzacją na dużą skalę. Wiele firm ma trudności ze znalezieniem pracowników
i użytecznej automatyzacji.
Oparta na oprogramowaniu sztuczna inteligencja (AI) może ulepszyć istniejące roboty, aby radziły sobie ze zmiennością
w czasie rzeczywistym i zapewniały im niezbędną elastyczność na hali produkcyjnej.
guracja i konserwacja sprzętowych sys- temów sterowania jest czasochłonna. Na przykład w przypadku produkcji nisko- nakładowej o dużej różnorodności wdra- żanie robotów przemysłowych jest często nieopłacalne. Dotyczy to w coraz więk- szym stopniu rynków, na których rośnie popyt na wysokiej jakości, indywidualne produkty. Ponieważ liczba etapów pro- dukcji różni się w zależności od produk- tu, konwencjonalne roboty w niektórych branżach osiągnęły już swój limit i trend ten będzie się utrzymywał.
Luka w elastyczności utrudnia nowoczesną automatyzację
Nowoczesną automatyzację utrudnia tak zwana "luka elastyczności". Im większa elastyczność wymagana jest w procesie produkcyjnym, tym bardziej złożona jest automatyzacja wymagana do jej dostoso-
Automatyzacja przemysłowa nadal umożliwia producentom poprawę elastyczności w do- stosowywaniu procesów produkcyjnych do szybko zmieniających się rynków, zwiększanie innowacyjności, bardziej efektywną kosztowo produkcję i skrócić czas dostawy produktów. Automatyzacja uwalnia również pracowników od konieczności wykonywania powtarzalnych zadań, które są monotonne, a czasem nawet niebezpieczne.
Do tej pory automatyzacja była przede wszystkim pro- cesem opartym na sprzęcie, z wykorzystaniem specjalnie skonstruowanych maszyn, które mogą zapewnić znaczne oszczędności produkcyjne w przypadku zastosowań wy- sokonakładowych o długim cyklu życia produktu. Jednak konwencjonalna automatyzacja staje się obecnie coraz mniej odpowiednim rozwiązaniem. Ręczne programowanie, rekon-
wania. Gdy ta złożoność jest zaimplementowana w sprzęcie, koszt może być uzasadniony jedynie wysokimi wolumenami i długim cyklem życia produktu. Ponadto tego typu automa- tyzacja nie jest łatwa do zmiany przeznaczenia, ponieważ pro- dukty ewoluują w szybszych cyklach.
Gdy wolumeny nie są wystarczająco wysokie lub produkt ma zbyt wiele wariantów, ludzie mogą przejąć te zadania pro- dukcyjne, dla których roboty są zbyt nieelastyczne lub zbyt drogie, aby je uzasadnić. Na produkcję wpłynął jednak trwa- jący globalny niedobór siły roboczej. Nawet tam, gdzie ręczne procesy produkcyjne uwzględniają odchylenia, brak dostęp- nych pracowników chętnych do wykonywania powtarzalnych i monotonnych zadań wstrzymuje linie produkcyjne.
Ponieważ coraz więcej produkcji wpada w lukę elastycz- ności - zakres między opłacalną produkcją małoseryjną a au- tomatyzacją na dużą skalę - producenci potrzebują nowego podejścia, aby zaspokoić popyt na produkty.
Oparta na oprogramowaniu sztuczna inteligencja może zmniejszyć lukę
w elastyczności automatyzacji
Producenci mogą przezwyciężyć lukę w elastyczności auto- matyzacji dzięki sztucznej inteligencji (AI) opartej na opro- gramowaniu. Zamiast polegać na konkretnym, specjalnie zaprojektowanym sprzęcie, producenci potrzebują sposobu na przeniesienie elastyczności człowieka do procesów opartych na robotach. Dzięki sztucznej inteligencji producenci mogą ulepszyć istniejące roboty, aby radziły sobie ze zmiennością w czasie rzeczywistym. W ten sposób procesy mogą być pla- nowane, optymalizowane i automatyzowane z zachowaniem zwinności i wydajności.
Zamiast inwestować w coraz bardziej złożony i kosztowny sprzęt o krótszym cyklu życia, producenci mogą rozszerzyć możliwości i żywotność robotów za pomocą inteligentnego oprogramowania. Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w dziedzinie uczenia maszynowego (ML), oferują rmom sposoby planowania i usprawniania procesów pro- dukcyjnych. Przykładowo, uczenie maszynowe jest już wyko-
34
ROBOTY PRZEMYSŁOWE 2023/2024