未來趨勢(shì):將AI 和 ML 融入自動(dòng)化閉環(huán)控制

時(shí)間:2023-08-15

來源:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ):全球各地的工廠都在尋求優(yōu)化工作流程、提高安全性以及生產(chǎn)效率的解決方案。

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  圖片來源:Flex

  作者 | Murad Kurwa

  通過提高自動(dòng)化程度加強(qiáng)工廠車間的信息控制,可以幫助制造商做出更好的決策。

  工業(yè)自動(dòng)化和信息流正在快速增長(zhǎng)。無(wú)論是具有協(xié)作機(jī)器人(COBOT)、自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)高速生產(chǎn)線還是其它生產(chǎn)線,全球各地的工廠都在尋求優(yōu)化工作流程、提高安全性以及生產(chǎn)效率的解決方案。

  然而,工廠車間的自動(dòng)化有一個(gè)經(jīng)常被忽視的地方:信息。如果使用得當(dāng),在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中獲得的數(shù)據(jù),可以幫助工程師做出經(jīng)深思熟慮、更明智的決策。

  問題是許多工廠沒有配置適當(dāng)?shù)淖詣?dòng)化或控制機(jī)制,將產(chǎn)品從步驟A帶到步驟Z。這通常會(huì)減少產(chǎn)品生命周期中收集的信息。

  01

  更好的自動(dòng)化和更多的信息

  如果工廠生產(chǎn)線沒有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,那么收集數(shù)據(jù)只能與當(dāng)前的手動(dòng)過程一樣。一步一步收集信息,意味著在產(chǎn)品開發(fā)過程中會(huì)喪失可視性。團(tuán)隊(duì)很難也幾乎不可能理解潛在的挑戰(zhàn)或缺點(diǎn),因?yàn)樗麄冎魂P(guān)注客戶的規(guī)范。

  雖然滿足客戶需求是首要任務(wù),但如果沒有自動(dòng)化,團(tuán)隊(duì)將錯(cuò)失大量數(shù)據(jù)。更好的自動(dòng)化意味著更好的流程和更多的制造信息。這些數(shù)據(jù)將有助于提高產(chǎn)量、減少不必要的工作并減少停機(jī)時(shí)間和浪費(fèi)。

  02

  制造業(yè)應(yīng)用中的海量數(shù)據(jù)

  有助于揭示生產(chǎn)線上見解的數(shù)據(jù),有不同的數(shù)據(jù)包、規(guī)格和形式。在構(gòu)建階段,收集的第一組數(shù)據(jù)通常與質(zhì)量和產(chǎn)品性能保持一致。另外一些超出了產(chǎn)品屬性的信息,有助于回答以下重要問題:

  ■ 制造產(chǎn)品需要多長(zhǎng)時(shí)間?

  ■ 該特定項(xiàng)目需要花費(fèi)多少小時(shí)?

  ■ 是否使用正確的工具?

  ■ 制造產(chǎn)品的正確組件和材料清單如何?

  這一層的信息源自整個(gè)控制線。它幫助團(tuán)隊(duì)遵守標(biāo)準(zhǔn)操作流程,并確保產(chǎn)品按照基于周期時(shí)間和其它領(lǐng)先的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制造。

  與手動(dòng)或半自動(dòng)生產(chǎn)線相比,全自動(dòng)生產(chǎn)線還使工程師能夠收到更多的性能反饋。這是因?yàn)樾畔⒖刂仆ㄟ^自動(dòng)化工具,可以在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中提供數(shù)據(jù),并利用這些數(shù)據(jù)在監(jiān)視器上實(shí)現(xiàn)可視化。例如,團(tuán)隊(duì)可以看到產(chǎn)品緊固件上的扭矩值,確保在裝配過程中(而不是之后)滿足要求。

  

信息控制通過自動(dòng)化工具.png

 

  全自動(dòng)生產(chǎn)線還可以更輕松地將關(guān)鍵信息傳遞給客戶。例如,對(duì)于醫(yī)療設(shè)備,自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集使團(tuán)隊(duì)能夠以精確、及時(shí)和有效的方式記錄并向客戶提供防水、測(cè)試、密封和其他關(guān)鍵因素的信息。對(duì)于其他具有嚴(yán)格要求的行業(yè)(如汽車行業(yè))也是如此。

  要讓工廠生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)這樣的自動(dòng)化和數(shù)據(jù)收集水平,需要時(shí)間、規(guī)劃和專業(yè)知識(shí)。有兩種方法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制機(jī)器和設(shè)備。

  第一種是可編程邏輯控制器(PLC)。PLC可以幫助同步生產(chǎn)線控制,包括速度、物料流入和流出之間的相互作用以及其它內(nèi)容。通過PLC,運(yùn)行人員可以坐在帶機(jī)器視覺攝像頭的輸送機(jī)前。當(dāng)產(chǎn)品放在輸送機(jī)上時(shí),它會(huì)看到產(chǎn)品在輸送機(jī)上,并進(jìn)行下一個(gè)循環(huán)。雖然PLC正確執(zhí)行控制反饋,但在此過程中沒有數(shù)據(jù)收集——只有被動(dòng)、半自動(dòng)控制。 

  為了充分利用自動(dòng)化和相關(guān)數(shù)據(jù),工廠應(yīng)考慮將工業(yè)PC與高速自動(dòng)化和傳感器相結(jié)合。這些系統(tǒng)為PLC的邏輯編程提供了先進(jìn)的計(jì)算能力和信息控制。邊緣網(wǎng)關(guān)也支持此配置,以幫助管理數(shù)據(jù)流。

  03

  實(shí)時(shí)分析和數(shù)據(jù)采集

  在獲取實(shí)時(shí)分析的最終數(shù)據(jù)之前,組織需要采取的步驟包括:

  ■ 更好地了解輸入-輸出機(jī)制;

  ■ 使用合適的傳感器收集數(shù)據(jù);

  ■ 通過低代碼/無(wú)代碼應(yīng)用,啟用閉環(huán)控制程序。

  更智能的系統(tǒng)有助于在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中收集數(shù)據(jù),從而釋放前述的諸多好處。數(shù)據(jù)還可以傳輸?shù)皆贫?,以進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,或在邊緣靠近機(jī)器的地方進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。通過將自動(dòng)化過程與人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 相結(jié)合,開發(fā)閉環(huán)控制,可以釋放更多價(jià)值。

  04

  使用AI和ML來釋放更多價(jià)值

  ML可以從閉環(huán)控制中獲取大量數(shù)據(jù),并將其合成為可操作的信息,從而推動(dòng)更好的流程和更明智的決策。ML幫助團(tuán)隊(duì)將信息用于控件,這些控件可以在不停機(jī)的情況下,實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線的參數(shù)。ML還可用于識(shí)別和消除工作中的非增值活動(dòng),例如在一段行程后測(cè)試產(chǎn)品。

  

使用AI和ML來釋放更多價(jià)值.png

 

  AI和ML價(jià)值的另一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素是視覺。例如,從支持工業(yè)PC的閉環(huán)系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù),機(jī)器可以檢測(cè)產(chǎn)品上的瑕疵或其它缺陷,如劃痕。此異常檢測(cè)功能,允許系統(tǒng)映射到造成這些問題的熱點(diǎn),并標(biāo)記要檢查的潛在問題區(qū)域。

  然而,要充分利用這些解決方案,必須考慮以下一些因素:

  1、您將自己構(gòu)建AI/ML還是從第三方處購(gòu)買?

  2、跨生產(chǎn)線的可擴(kuò)展性如何?

  3、誰(shuí)來創(chuàng)建算法和教學(xué)模型?

  4、是否有足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)家來支持該項(xiàng)目?

  5、是否有合適的系統(tǒng)和員工來理解和解釋數(shù)據(jù)?

  當(dāng)自動(dòng)化發(fā)揮其最大功能時(shí),它可以強(qiáng)制執(zhí)行流程中的戰(zhàn)略紀(jì)律。自動(dòng)化是一種受控機(jī)制,允許機(jī)器對(duì)機(jī)器(M2M)接口以正確的步驟順序驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,從原材料直至轉(zhuǎn)化為成品。產(chǎn)品性能、質(zhì)量、周期時(shí)間和工作站內(nèi)外管理物流的信息流,與自動(dòng)化同步完成。當(dāng)自動(dòng)化與AI/ML相結(jié)合時(shí),就為系統(tǒng)帶來更多可能性。

  關(guān)鍵概念:

  ■ 強(qiáng)大的信息控制可以幫助制造商做出更好的決策。

  ■ 將 AI 和 ML 融入自動(dòng)化過程開發(fā)閉環(huán)控制,可以釋放更多價(jià)值。

  ■ 機(jī)器視覺還能幫助制造商發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瑕疵或缺陷。

  思考一下:

  您如何利用先進(jìn)技術(shù)提高自動(dòng)化程度以增強(qiáng)工廠的信息控制?

 


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