Sunkioji pramonė pasitiki žmonėmis, kurie tikrina pavojingus, nešvarius įrenginius. Tai brangu, o žmonių įkėlimas į šias zonas kelia akivaizdų pavojų saugai. Šveicarijos robotų gamintojas ANYbotics ir programinės įrangos kompanija SAP bando tai pakeisti.
ANYbotics keturkojai autonominiai robotai bus tiesiogiai prijungti prie SAP užpakalinės įmonės išteklių planavimo programinės įrangos. Vietoj to, kad robotas būtų traktuojamas kaip atskiras turtas, jis paverčiamas mobiliuoju duomenų rinkimo mazgu pramoniniame IoT tinkle.
Ši iniciatyva rodo, kad techninės įrangos naujovės dabar gali veiksmingai susieti su nusistovėjusiomis verslo darbo eigomis. Pabrėždama šią platesnę tendenciją, SAP remia šių metų AI ir didžiųjų duomenų parodą Šiaurės Amerikoje San Chosė McEnery konferencijų centre, Kalifornijoje – renginį, kuris tinkamai vyksta kartu su „IoT Tech Expo“ ir „Intelligent Automation & Physical AI Summit“.
Kai įranga sugenda chemijos gamykloje ar atviroje jūroje esančioje platformoje, tai kainuoja nemažus turtus. Žmonės atlieka įprastinius patikrinimus, kad anksti pastebėtų šias problemas, tačiau žmonės pavargsta, o augalai yra didžiuliai. Kita vertus, robotai gali nuolat vaikščioti grindimis, nešiodami šilumos, akustinius ir vaizdo jutiklius. Prijunkite tuos jutiklius prie SAP ir karštas siurblys akimirksniu sugeneruos priežiūros užklausą, nelaukdamas, kol žmogus apie tai praneš.
Sumažinti ataskaitų teikimo vėlavimą
Paprastai problemos radimas ir darbo užsakymo registravimas yra du atskiri žingsniai. Darbuotojas gali išgirsti keistą triukšmą kompresoriuje, jį užrašyti ir po kelių valandų įvesti į kompiuterį. Kai keičiama dalis bus patvirtinta, mašina gali būti sugadinta.
ANYbotics prijungimas prie SAP pašalina tą vėlavimą. Roboto AI apdoroja tai, ką mato ir girdi akimirksniu. Jei jis išgirsta netaisyklingą variklio dažnį, jis ne tik mirksi įspėjimu atskirame ekrane, bet ir naudoja API, kad praneštų tiesiogiai SAP turto valdymo moduliui. Sistema iš karto patikrina, ar nėra atsarginių dalių, apskaičiuoja galimų prastovų kainą ir suplanuoja inžinierių.
Tai automatizuoja informacijos srautą iš grindų į valdymą. Tai taip pat reiškia, kad mašinos vertinamos remiantis griežtais, nuosekliais skaičiais, o ne subjektyvia žmogaus inspektoriaus nuomone.
Robotų diegimas sunkiojoje pramonėje nėra panašus į programinės įrangos diegimą biure – įmonės turi susidurti su nepatikima infrastruktūra. Gamyklos dažniausiai turi baisų interneto ryšį dėl storo betono, metalinių pastolių ir elektromagnetinių trukdžių.
Kad tai veiktų, sąranka remiasi kraštų skaičiavimu. Norint nuolat perduoti aukštos raiškos terminį vaizdo įrašą ir „Lidar“ duomenis į debesį, reikia per daug pralaidumo. Taigi, robotai didžiąją dalį tų duomenų kaupia vietoje. Įmontuoti procesoriai nustato skirtumą tarp normaliai veikiančio ir pavojingai perkaistančio įrenginio. Jie tik siunčia svarbią informaciją (ty konkretų gedimą ir jo vietą) atgal į SAP.
Siekdami išspręsti tinklo problemas, daugelis ankstyvųjų vartotojų kuria privačius 5G tinklus. Tai suteikia jiems reikalingą aprėptį didžiulėse patalpose, kai sugenda įprastas „Wi-Fi“. Jis taip pat užrakina prieigą, apsaugodamas roboto duomenis nuo perėmimo.
Žinoma, saugumas yra pagrindinė problema. Vaikščiojantis robotas, supakuotas su fotoaparatais, iš tikrųjų yra tarptinklinio ryšio pažeidžiamumas. Įmonės turi naudoti nulinio pasitikėjimo tinklo protokolus, kad nuolat tikrintų roboto tapatybę ir apribotų, kokius SAP modulius jis gali liesti. Jei robotas bus nulaužtas, sistema turi nedelsdama nutraukti ryšį, kad užpuolikai negalėtų pereiti iš šono į įmonės tinklą.
Vaikščiodami šie robotai generuoja didžiulį kiekį nestruktūrizuotų duomenų. Sunku paversti neapdorotus garso ir terminius vaizdus į tvarkingas SAP reikalingas lenteles.
Jei įmonės nevaldys šios teisės, techninės priežiūros komandos paskęs įspėjimuose. Per daug jautrus robotas per dieną gali išspjauti šimtus nenaudingų įspėjimų, todėl SAP prietaisų skydelis bus visiškai ignoruojamas. Prieš įjungdamos sistemą IT komandos turi nustatyti griežtas taisykles. Jiems reikia tikslių slenksčių, kas sukelia tikrą techninės priežiūros bilietą ir ką tiesiog reikia stebėti.
Sąranka paprastai naudoja tarpinę programinę įrangą, kad išverstų roboto telemetriją į SAP kalbą. Ši programinė įranga veikia kaip filtras, pašalinantis triukšmą, todėl ERP sistemą pasiekia tik tikros problemos. Duomenų ežerą, kuriame saugoma visa ši informacija, taip pat reikia organizuoti būsimiems mašininio mokymosi projektams. Sugedusių mašinų taisymas yra trumpalaikis tikslas; Ilgalaikis atsipirkimas yra daugelio metų roboto duomenų naudojimas, kad būtų galima numatyti gedimus, kol jie įvyksta.
Sėkmingo fizinio AI diegimo užtikrinimas
Robotų numetimas į gamyklą natūraliai verčia žmones nervintis. Projekto sėkmė dažnai priklauso nuo to, kaip jį valdo žmogiškieji ištekliai. Darbuotojai paprastai žiūri į robotus ir mano, kad šalia yra atleidimai.
Vadovybė turi aiškiai suprasti, kodėl ten yra robotai. Tikslas yra išvesti žmones iš pavojingų zonų, pvz., aukštos įtampos zonų ar toksiškų cheminių medžiagų sektorių, kad būtų sumažintas sužeidimų skaičius. Robotas renka duomenis, o žmogaus inžinierius pereina prie tų duomenų analizavimo ir faktinio remonto.
Tam reikia persikvalifikuoti. Darbuotojai, kurie anksčiau vaikščiojo perimetru, dabar turi skaityti SAP prietaisų skydelius, valdyti automatinius bilietus ir dirbti su robotais. Jie turi pasitikėti jutikliais, o vadovybė turi užtikrinti, kad operatoriai žinotų, jog gali valdyti rankiniu būdu, jei atsitiktų kažkas netikėto.
Įmonės turi pradėti diegti lėtai. Kadangi fizinių robotų sinchronizavimas su įmonės programine įranga yra sudėtingas, didelio masto diegimas turėtų prasidėti kaip maži tiksliniai pilotai.
Pirmasis bandymas turėtų būti atliekamas vienoje konkrečioje srityje, kurioje žinomi pavojai, tačiau internetas yra tvirtas. Tai leidžia IT stebėti duomenų srautą tarp aparatinės įrangos ir SAP kontroliuojamoje erdvėje. Šiame etape pagrindinis darbas yra užtikrinti, kad duomenys atitiktų tikrovę. Jei robotas mato vieną dalyką, o SAP įrašo kitą, jis turi būti kasdien tikrinamas ir taisomas.
Kai duomenų vamzdynas iš tikrųjų veikia, įmonė gali pridėti daugiau robotų ir prijungti kitas sistemas, pvz., automatizuotą dalių užsakymą. IT vadovai turi nuolat tikrinti, ar jų privatūs tinklai gali valdyti daugiau robotų, o saugumo komandos atnaujina savo apsaugą nuo naujų grėsmių.
Jei įmonės šiuos savarankiškus inspektorius traktuoja kaip savo įmonės duomenų architektūros plėtinį, jos gauna daug informacijos apie savo fizinį turtą. Tačiau norint tai padaryti, reikia tiksliai nustatyti tinklo infrastruktūrą, duomenų taisykles ir žmogiškąjį elementą.
Taip pat žiūrėkite: Nematomo daiktų interneto atsiradimas įmonės veikloje
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
