Utjecaj umjetne inteligencije na tradicionalne PLC uređaje za automatizaciju

The Impact of AI on Traditional PLC Automation Devices

Uvod u umjetnu inteligenciju u automatizaciji

Uspon umjetne inteligencije (UI) mijenja krajolik automatizacije. Dok su tradicionalni programabilni logički kontroleri (PLC) bili izvrsni za ponavljajuće zadatke, UI donosi nove mogućnosti koje nadilaze jednostavnu automatizaciju. Ova revolucija nije samo na horizontu; već transformira proizvodne procese.

Prijelaz s tradicionalne automatizacije na automatizaciju s UI

Tradicionalni uređaji za automatizaciju uglavnom se fokusiraju na ponavljajuće zadatke, olakšavajući ručni rad. Međutim, automatizacija s UI obuhvaća mnogo više. Bavi se složenim, neponavljajućim zadacima, poput poliranja, rezanja i uklanjanja brida. Ti zahtjevni procesi zahtijevaju prilagodljivo učenje, što samo UI može pružiti.

Štoviše, konvencionalni roboti ovise o fiksnom programiranju za izvršavanje specifičnih zadataka, poput označavanja ili zatvaranja. Nasuprot tome, strojevi vođeni UI uče iz svog okruženja. Razumiju kako sami proizvesti predmete, smanjujući potrebu za detaljnim uputama. Ova evolucija značajno smanjuje ulogu softverskih inženjera u automatizaciji.

Roboti koji uče nasuprot fiksnom programiranju

Roboti koji uče ne zahtijevaju tradicionalno programiranje. Umjesto toga, uče iz iskustva. Prilikom prelaska na proizvodnju novog proizvoda, ti roboti se mogu prilagoditi ponovnim učenjem potrebnih procesa. Ova sposobnost uklanja potrebu za opsežnim programiranjem, štedeći vrijeme i resurse.

Automatizacija s UI također omogućuje robotima upravljanje nelinearnim procesima. Mogu odrediti koju ruku koristiti za određene zadatke, čineći operacije učinkovitijima. Ova fleksibilnost osigurava da se proizvodne linije brzo prilagođavaju promjenjivim zahtjevima bez potrebe za novom opremom.

Razvoj UI vođen podacima

Što pokreće ovaj napredak u tehnologiji automatizacije? Odgovor leži u ogromnim količinama podataka koje se svakodnevno generiraju u proizvodnji. Podaci vezani uz kvarove proizvoda, ponašanja i proizvodne procese pružaju vrijedne uvide za izgradnju UI modela. Inspirirani neuronskim mrežama ljudskog mozga, UI sustavi aktiviraju čvorove na temelju određenih pragova, omogućujući učinkovitu obradu podataka.

Postoje različite metode učenja UI, svaka s jedinstvenim prednostima i troškovima. Međutim, uspjeh UI uvelike ovisi o kvaliteti skupova podataka za obuku. Loši podaci dovode do pogrešaka, gubeći resurse i narušavajući povjerenje u poslovanje. Stoga je pružanje točnih i nepristranih podataka za obuku ključno.

Strojevi koji se sami programiraju

Zapanjujući aspekt UI je njezina sposobnost samoprogramiranja. Za obuku robota, operater može trebati usmjeriti njegovu ruku da izvrši zadatke. Kako robot uči, može se sam ispravljati, često nadmašujući ljude u učinkovitosti. Ti strojevi mogu raditi neumorno, za razliku od svojih ljudskih kolega koji trebaju pauze.

Roboti s više ruku i njihove prednosti

Roboti s više ruku predstavljaju značajnu inovaciju u automatizaciji s UI. Mogu samostalno postaviti svoje radnje bez prethodnog programiranja. Ti roboti određuju položaj i smjer svojih ruku, samostalno izvršavajući zadatke. Međutim, ta autonomija nosi rizike. Ako su pogrešno programirani, mogu izgubiti kontrolu, potencijalno ugrožavajući ljudske radnike.

Prednosti UI u proizvodnji

Proizvodnja može znatno profitirati od integracije UI. Tvrtke širom svijeta nastoje iskoristiti UI za operativne prednosti. Eksplozija podataka u proizvodnji — procijenjena na oko 1.812 petabajta godišnje — predstavlja izazove za donošenje odluka. Umjesto da pojednostavljuje procese, ti podaci ih često kompliciraju.

Pojava UI nudi rješenje za te izazove. Kada učite od iskusnog tehničara, proces možda uopće ne uključuje čovjeka. Umjesto toga, napredne AR naočale mogu simulirati vodstvo vještog radnika u obuci novih zaposlenika.

Otkrijte rješenja za automatizaciju

Za one koji žele unaprijediti svoje automatizacijske procese, posjetite PLC DCS Pro. Naša platforma nudi širok raspon PLC proizvoda za automatizaciju koji podržavaju vaše rastuće potrebe.

Zaključak: Prihvaćanje budućnosti automatizacije

UI će redefinirati krajolik automatizacije, preusmjeravajući fokus s tradicionalnih PLC sustava na inteligentnija, prilagodljiva rješenja. Dok prihvaćamo ovu transformaciju, tvrtke moraju prepoznati potencijal UI za povećanje učinkovitosti i produktivnosti. Integracijom UI proizvođači mogu upravljati složenostima modernih proizvodnih okruženja i ostati konkurentni na tržištu u razvoju.

Pokaži sve
Postovi na blogu
Pokaži sve
OPC Server Connected but Tags Frozen: Kepware and Allen-Bradley EtherNet/IP Field Fixes

OPC poslužitelj povezan, ali oznake su zamrznute: terenska rješenja za Kepware i Allen-Bradley EtherNet/IP

Osam temeljnih uzroka zastarjelih oznaka na ispravnoj OPC vezi, s detaljnim rješenjima korak po korak za KEPServerEX i ControlLogix.
OPC Server Connected but Tags Not Updating: Field Diagnosis with Allen-Bradley FactoryTalk Linx and Emerson DeltaV

OPC poslužitelj povezan, ali se oznake ne ažuriraju: terenska dijagnostika uz Allen-Bradley FactoryTalk Linx i Emerson DeltaV

Zelena ikona veze ne jamči aktivne podatke. Ovo je sedam scenarija kvara koji zamrzavaju OPC oznake — i točne postavke koje ih popravljaju za Allen-Bradley FactoryTalk Linx i Emerson DeltaV.
PTP, IRIG-B, and SNTP Time Sync: Fixing Timestamp Drift in GE and Bently Nevada Systems

PTP, IRIG-B i SNTP sinkronizacija vremena: rješavanje pomaka vremenskih oznaka u sustavima GE i Bently Nevada

Uskladite protokol s točnošću koja je vašim podacima doista potrebna i zaustavite pomak koji narušava redoslijed događaja. Praktični vodič kroz vremensku sinkronizaciju putem protokola PTP, IRIG-B, NTP i SNTP za upravljače GE PACSystems i sustave zaštite strojeva Bently Nevada 3500.