ИИ в умном прототипировании: трансформация эффективности и снижения затрат

Опубликовано 26 ноября 2019 г. | WayKen

С первых компьютеров IT проник во все отрасли, занимая доминирующую долю функций. Эта доля растет с развитием систем электронного управления и ПО. Умное прототипирование — область, где ИИ может повысить эффективность и снизить издержки.

Искусственный интеллект в прототипировании сегодня

Части ИИ уже используются. Не передовая линия, так как требуется коммерческая жизнеспособность и надежность. Но достигнуты успехи: транспортные роботы широко применяются. Гибкие, поднимают большой вес при малых габаритах, безопасны (работают в тандеме с человеком). Основаны на машинном зрении: определяют, где схватить объект и куда поставить. Некоторые станки имеют ИИ-системы саморегулировки: измеряют чистоту поверхности в процессе, автоматически корректируют режимы резания.

Это лишь вершина айсберга потенциала ИИ для прототипирования.

Как ИИ повысит эффективность прототипирования

Машины уже заменяют людей в рутинном труде, расчетах, мониторинге. Разница — принятие решений. У машин больше силы, но люди решают. По мере развития ИИ машины начинают решать сами: как взять деталь, как переместить без столкновений, как разместить. Следующий уровень: организация потока деталей в цехе для соблюдения дедлайнов, выбор оптимальных параметров CNC, выбор лучшего материала. Потенциал огромен, ограничен только возможностями ИИ.

Машинное зрение для выдающейся точности

Индустрия миниатюризируется: схемы, микрокристаллы, корпуса. Требования к точности растут. Некоторые отрасли превысили человеческие возможности по точности и скорости. На конвейеры пришли запрограммированные роботы, люди ушли в прототипирование (скорость ниже, гибкость важнее). Но размеры продолжают уменьшаться. Когда люди не справятся с микросборкой — их сменят высокоточные ИИ-роботы с машинным зрением. Они гибче массовых аналогов.

По-настоящему гибкие процессы

Принятие решений — ключевая фича планирования процессов. Сейчас интеллект ПО ограничен: считает сложные цепочки с множеством установок, оценивает таймлайны. Но инженер строит маршрут детали на основе опыта. Может быть эффективно локально, но глобально — узкие места: одно оборудование загружено на 200%, другие простаивают.

Следующий шаг: дать ИИ полную свободу расстановки процессов, операций, даже 레이аута цеха. ИИ просчитывает тысячи комбинаций за секунду и генерирует лучшее решение.

Безопасные рабочие места для опасных работ

Производство часто опасно. Стандарты: вентиляция, свет, химикаты, СИЗ — нужны, потому что люди делают опасную работу. Но ИИ дает роботам принятие решений и гибкость — как раз то, что нужно для опасных операций. Правила безопасности = дополнительные затраты = дороже продукты. Роботам не нужны эти правила. В зависимости от оснащения: работают в токсичных условиях, высокой температуре, под водой, в темноте, в заморозках. И они в порядке!

Мобильное развертывание может революционизировать прототипирующие цехи

ИИ во все станки, роботы-загрузчики, системы управления → синхронизация, действуют как единый организм. Что даст?

Современные конвейеры — жесткая структура: заготовка движется по постам с одной операцией. Идеально для массового, но негибко.

ИИ может перевернуть лейаут и конвейеры. Множество подвижных модулей комбинируются так, чтобы обрабатывать любую деталь. Центральная система решает, какое оборудование нужно, и группирует их. Думайте как робот-коллаборация, а не конвейер. ИИ-принятие решений + мобильное развертывание = новый лейаут цеха каждый день или даже для каждой детали за то же время, что перемещение людей.