Как ИИ революционизирует производство и обработку: интервью с Мэттом Данфордом

Старший редактор Modern Machine Shop Мэтт Данфорд, автор колонки «Data Matters», рассказал о возможной роли искусственного интеллекта (ИИ) в станочных цехах. Он видит путь от мониторинга станков к машинному обучению. Сегодня предприятия собирают данные с ЧПУ через системы мониторинга. Следующий логический шаг — использовать машинное обучение для поиска возможностей улучшения процессов в этих данных. Ниже — видео беседы с расшифровкой. Также доступна подборка статей из Modern Machine Shop и Additive Manufacturing о пересечении ИИ и производства.

Расшифровка

Питер Зелински, Modern Machine Shop

Пит Зелински здесь, с журналом Modern Machine Shop. Со мной старший редактор Мэтт Данфорд. Мэтт, спасибо за разговор.

Мэтт Данфорд, Modern Machine Shop

С удовольствием.

Питер Зелински

Мэтт охватывает цифровые технологии, включая те, что пока не совсем «готовы» для производства, но идут. Он пишет об этом в ежемесячной колонке «Data Matters». Сегодня поговорим о роли ИИ для станочных цехов.

Мэтт Данфорд

Очень много шумихи. Большинство посещаемых нами читателей воспринимают это как далёкое будущее. Сейчас их интересует скорее мониторинг станков, чем машинное обучение. Но, осознают они это или нет, мониторинг — первый шаг, потому что реальная обещание машинного обучения (подмножества ИИ) — анализ данных, по крайней мере, для наших читателей. Системы мониторинга, управления цехом и ERP дают исходные данные для этого анализа. Так что это первый шаг к возможностям, которые ещё придут.

Питер Зелински

Хорошо. Давайте глубже. Мониторинг станков — шаг, уже внедрённый сегодня. Что именно вы имеете в виду?

Мэтт Данфорд

По сути, опрос данных напрямую с пульта или с датчиков на компонентах станка. Это используется для превентивного обслуживания. Самое частое применение — опрос данных ЧПУ, чтобы видеть, как работают станки.

Питер Зелински

Правильно. Мы видим в цехах всё больше мониторов с диаграммами или зелёно-красно-жёлтыми индикаторами. Что нужно, чтобы мониторинг работал действительно хорошо?

Мэтт Данфорд

Эксперты и цеха подчёркивают терпение. Не ждите всего сразу. Начинайте постепенно. Один посещённый цех стартовал просто с «что работает и когда». Это не только для менеджеров — они интегрировали с ERP панель темпа на каждом рабочем месте, чтобы операторы и наладчики видели, где они находятся: столько деталей должно быть произведено к этому моменту. Это помогает всем почувствовать темп. Важно: определения на одной странице. Что значит «станок в цикле»? Считать ли смену инструмента частью этого времени? Нужно разобраться в базовом, иначе люди разочаруются, и результата не будет.

Питер Зелински

Почему это цененно? Мы ещё на мониторинге. Зачем он так важен?

Мэтт Данфорд

Во-первых, чтобы понять, где вы на самом деле. Эксперты говорят: приходят в цеха, ставят системы, и цехи в шоке — они не такие эффективные, как думали. Нужно столкнуться с реальностью. Данные с ЧПУ не врут. Нет «жирного пальца», нет задержки между событием и записью в систему управления. Это устранение собственных предвзятостей и возможность смотреть на производительность реалистично.

Питер Зелински

Вы говорили о пути от мониторинга к машинному обучению. Что такое машинное обучение? Расскажите об этом пути.

Мэтт Данфорд

Машинное обучение — подмножество ИИ. Суть в слове «обучение». В отличие от традиционной программы, которая делает только запрограммированное, алгоритмы машинного обучения улучшаются сами с временем. Классический пример — распознавание изображений. Чем больше фото собак и кошек вы даёте, тем лучше оно отличает их. Для нашего сектора обещание — анализ данных. Алгоритмы прочешут сырые данные из систем мониторинга, управления цехом и т.д., найдут паттерны и корреляции, которые неочевидны или невозможны для человека, и требовали бы огромного времени.

Питер Зелински

… предвосхищая момент, когда данных из систем мониторинга станет слишком много для ежедневного использования, и они могут маскировать полезную интеллектуальную информацию.

Мэтт Данфорд

Абсолютно. Мы не знаем, какие возможности придут. Говорил с провайдерами ERP, работающими с ML, но многое ещё в стадии прогноза. Но мы знаем — это придёт. Лучшее сейчас — запустить эти системы, перевести управление цехом в XXI век.

Питер Зелински

Мэтт, как близко это? Насколько близко ИИ в виде ML к промышленному инструменту, к использованию в производстве?

Мэтт Данфорд

Сказать трудно. Всё очень прогнозное. Много оправданного хайпа — будет большое влияние. Но если подумать: в той мере, в какой производители используют Google — это уже промышленный инструмент. Google уже использует ИИ в поиске, и никто не афишировал «эй, у нас теперь ИИ-поиск». Думаю, так и будет: это просто начнёт появляться в вашем ПО. Идеально, ИИ работает на заднем плане, автоматизируя умственные задачи. Если нужно ему уделять внимание и активно управлять — это не совсем то. Так что, вероятно, мы просто начнём пользоваться этим, даже не осознавая.