Сочетание ИИ и робототехники с несколькими системами контроля

FIELD INTELLIGENCE:интеллектуальные процессы, решения и стратегии

Давно прошли те времена, когда единственным решением человеческой ошибки было исправление. Сегодня мы, инженеры, имеем доступ к интеллектуальным технологиям, которые никакое другое поколение не могло себе представить.

При правильной настройке и применении у нас есть возможность использовать искусственный интеллект (ИИ) и роботизированные методы, интегрированные с несколькими системами контроля, для создания безупречных продуктов с эффективной скоростью.

На фабриках необходимо применять несколько систем контроля, оснащенных искусственным интеллектом и роботизированными технологиями, поскольку наличие нескольких систем контроля позволяет производить качественную продукцию и, используя данные контроля, обеспечивает более интеллектуальные производственные процессы в будущем.

Несколько систем проверки позволяют собирать достаточное количество данных из различных источников, чтобы обеспечить уровень достоверности данных проверки 99,99%.

Проверка и доработка часто являются самым дорогостоящим узким местом для любой производственной системы.

Таким образом, имея такую ​​инновационную систему, мы значительно увеличили бы производительность и сократили время простоя.

Многочисленные системы проверки состоят из роботизированных манипуляторов, дополненных датчиками, отслеживающими проскальзывание, температуру и зрение, в дополнение к обычным показателям роботизированных данных.

Производители также могут включить дрон, оснащенный периферийными устройствами обзора, который имеет систему многокамерной камеры слежения как с обычным, так и с тепловым картированием.

Результатом этих трех видов контроля является интегрированная интеллектуальная система контроля, которая может анализировать производственные события, подобно тому, как беспилотные автомобили анализируют дорожные условия, чтобы информировать производственную систему о необходимых ответных действиях для обеспечения бесперебойного и непрерывного производства.

Данные, собранные в ходе этих проверок, затем объединяются с использованием методов семантического ИИ, основанных на знаниях, для обозначения аномалий, предложения возможных сценариев исправления и извлечения из архива ранее полученных схем исправления данных.

Затем данные также используются для расширения базы данных обучения для поддержки будущих сценариев коррекции.

Можно представить, что, основываясь на заданных измеренных показателях, дроны могут динамически получать команды для выполнения определенных процедур проверки.

Конвергенция робототехники/дронов и искусственного интеллекта/машинного обучения является ключом к успеху при использовании инновационных систем для повышения производительности и снижения затрат.

Эта концепция множественных систем контроля была применена и реализована в лаборатории «Фабрики будущего» в Университете Южной Каролины.

Лаборатория моделирует окружающую среду будущей обрабатывающей промышленности. Система используется для имитации автоматизированной сборки частей ракеты (представляет собой то, как мы будем строить ракеты в следующем столетии).

Он оснащен множеством датчиков, интегрированных с алгоритмами, чтобы мгновенно представить производственной системе сценарии для устранения текущих неисправностей.

Такая интегрированная система контроля может использоваться для облегчения производства как в дискретных, так и в непрерывных производственных условиях.

В настоящее время мы оцениваем внедрение этой системы в автомобильной и фармацевтической промышленности.

Текущие эксперименты, проводимые в лаборатории, приближают нас к более комплексной системе контроля, которая органично интегрируется с методами искусственного интеллекта для прогнозирования, измерения, оценки и контроля производственных систем.

Эта работа закладывает основу для будущих заводов.