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提高機器性能的核心工作是收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)為開發(fā)先進(jìn)的數(shù)字自動化提供了基礎(chǔ)。人工智能在提高機器性能方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
如何使用人工智能來提高自動化程度？
工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一切都始于機器數(shù)據(jù)收集。有了數(shù)據(jù)，我們就應(yīng)該有基礎(chǔ)開始考慮降低成本/時間并提高質(zhì)量。然而，分析歷史或?qū)崟r生產(chǎn)數(shù)據(jù)可能需要大量時間和寶貴的人力資源。這就是人工智能(AI)可以幫助改進(jìn)自動化系統(tǒng)的地方。
人工智能可以使用收集到的機器/生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析并運行多項測試，目的是識別以下內(nèi)容：
從機器制造商(OEM)的角度來看：機器的薄弱環(huán)節(jié)甚至設(shè)計改進(jìn)，以提高系統(tǒng)速度和準(zhǔn)確性，從而全面提高效率和質(zhì)量。
從終端用戶的角度來看：安全風(fēng)險、瓶頸以及預(yù)測機器或生產(chǎn)線中組件何時出現(xiàn)故障的能力(預(yù)測性維護(hù))。
哪些流程可以通過人工智能來增強？
機器制造商可以將這些機器/生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入數(shù)字模型(數(shù)字孿生)，然后可以應(yīng)用人工智能進(jìn)行多次模擬，以了解自動化系統(tǒng)在不同時間和不同條件下的表現(xiàn)。人工智能的目標(biāo)是識別導(dǎo)致故障的薄弱環(huán)節(jié)，并提供增強機器設(shè)計和性能的選項，所有這些都可以在更短的時間內(nèi)完成，因為計算機CPU處理數(shù)據(jù)的速度比人類快得多。
對于終端用戶來說，想法是相似的，但他們將把人工智能應(yīng)用于生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并尋求改善安全條件、檢測瓶頸和進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。總體目標(biāo)是減少時間和成本，提高質(zhì)量和安全性。
如果我們談?wù)撝悄芄S、數(shù)字化或工業(yè)4.0，那么我們至少必須考慮機器和生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集。借助歷史數(shù)據(jù)(至少6到12個月)和實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI可以確定組件或系統(tǒng)何時未以100%的效率運行。首先，我們需要教會AI最佳條件、異常和缺陷是什么樣子。然后，AI可以使用可用數(shù)據(jù)來檢測系統(tǒng)或組件何時轉(zhuǎn)變?yōu)榉亲罴研袨?低于100%)。然后，AI可以分析數(shù)據(jù)以指示未來的組件故障和制造過程中，超出任何系統(tǒng)(有效載荷、速度等)極限的變化，這可能會導(dǎo)致機器早期故障。
制造商如何利用當(dāng)前的應(yīng)用來避免中斷？
通過數(shù)字孿生、狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)，制造商可以利用這些數(shù)字工具來提高效率并最大限度地減少中斷：
數(shù)字孿生是物理對象(即組件或完整的生產(chǎn)線)的數(shù)字表示。數(shù)字孿生可以幫助模擬現(xiàn)實生活中的電氣和機械模塊的物理行為。例如，終端用戶可以利用數(shù)字孿生來測試(離線)新的或現(xiàn)有的生產(chǎn)程序，以了解在將它們加載到生產(chǎn)線之前的行為。通過離線完成所有工作，用戶可以避免系統(tǒng)故障(由于未經(jīng)測試的代碼)，節(jié)省能源，節(jié)省材料浪費，并避免為了測試目的而關(guān)閉生產(chǎn)線。
條件監(jiān)測是我們用來確保系統(tǒng)正常運行的方法。使用不同的傳感器和測量系統(tǒng)，我們可以使用條件監(jiān)測來檢查系統(tǒng)的健康狀況。如果我們應(yīng)用算法公式或人工智能，我們可以預(yù)測某個部件或系統(tǒng)需要維護(hù)的確切時間。目標(biāo)是監(jiān)測系統(tǒng)的整體健康狀況并避免非計劃生產(chǎn)停工。關(guān)鍵是要積極主動，而不是被動應(yīng)對。
哪些智能功能可以提高自動化水平？
借助自動化技術(shù)的最新進(jìn)展(即控制和驅(qū)動、人工智能、傳感器、視覺、通信、安全等)，我們能夠設(shè)計和制造更加開放、靈活和可擴(kuò)展的系統(tǒng)，幫助我們改進(jìn)自動化解決方案或為未來的智能工廠提供完整的自動化。
可以提高自動化的一些功能包括：
工業(yè)通信(5G)：由于需要在車間內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和連接以進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，5G將成為“未來工廠”的重要組成部分。該無線網(wǎng)絡(luò)旨在實現(xiàn)高數(shù)據(jù)速度、低延遲、安全和高網(wǎng)絡(luò)容量。
LiDAR技術(shù)：LiDAR傳感器是應(yīng)用測繪和定位的重要組成部分。對于工業(yè)制造，我們看到該技術(shù)在自主移動機器人(AMR)中的應(yīng)用。對于這些自動駕駛汽車來說，安全地檢測生產(chǎn)車間周圍的移動物體和人員非常重要。
高速智能輸送：速度和動態(tài)是現(xiàn)代工廠的驅(qū)動力。目標(biāo)是通過優(yōu)化物料流來確保較短的生產(chǎn)時間。線性運動系統(tǒng)是關(guān)鍵。這些高速智能輸送系統(tǒng)為制造業(yè)帶來了靈活性和高速性。
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