Przeobrażenie norm bezpieczeństwa dla zwinnej sztucznej inteligencji i samodzielnych robotów przemysłowych
Automatyzacja przemysłowa pozostaje fundamentem światowej produkcji. Zwiększa wydajność i stabilizuje łańcuchy dostaw. Jednak wraz z tym, jak rynek Robotycznej Automatyzacji Procesów (RPA) zbliża się do wartości 31 miliardów dolarów do 2030 roku, pojawia się nowa luka. Tradycyjne protokoły bezpieczeństwa, zaprojektowane dla statycznych maszyn, nie radzą sobie z płynną naturą nowoczesnej fizycznej sztucznej inteligencji. Aby utrzymać wzrost, musimy zmienić naszą filozofię bezpieczeństwa z fizycznego ograniczania na inteligentny, autonomiczny nadzór.
Dlaczego stałe granice bezpieczeństwa zawodzą w dynamicznym środowisku
W przeszłości inżynierowie zabezpieczali hale fabryczne fizycznymi klatkami. Robot wykonywał jedno zadanie w deterministycznej, odgrodzonej przestrzeni. Dziś ten model jest przestarzały. Wzrost znaczenia autonomicznych robotów mobilnych (AMR) i systemów współpracujących usunął te bariery. Maszyny te poruszają się teraz po nieprzewidywalnych centrach logistycznych i liniach montażowych. W konsekwencji sztywne zasady nie uwzględniają milionów zmiennych, z którymi te zwinne systemy spotykają się codziennie. Musimy wyjść poza ograniczanie zachowań i dać możliwość podejmowania decyzji świadomych kontekstu.
Przejście od reaktywnych zatrzymań do proaktywnego bezpieczeństwa
Tradycyjne urządzenia bezpieczeństwa, takie jak kurtyny świetlne i przyciski awaryjnego zatrzymania, są wyłącznie reaktywne. Zatrzymują produkcję całkowicie, gdy wykryją wtargnięcie. W środowisku produkcji o dużej różnorodności ciągłe zatrzymania niszczą efektywność operacyjną. Nowoczesne systemy sterowania wymagają zamiast tego proaktywnego bezpieczeństwa. Podobnie jak kierowca zwalnia na deszczu, robot powinien dostosowywać prędkość na podstawie zagrożeń w czasie rzeczywistym. Takie podejście zapewnia zgodność z normami takimi jak ISO 13849 i ANSI/RIA R15.08 bez utraty wydajności.
Eliminowanie założeń najgorszego przypadku dzięki precyzyjnemu wykrywaniu
Tradycyjne analizy bezpieczeństwa często zmuszają roboty do pracy z obniżoną prędkością domyślnie. Inżynierowie zakładają „najgorszy scenariusz”, ponieważ nie mają danych w czasie rzeczywistym. Jednak zaawansowana technologia wykrywania zmienia tę sytuację. Gdy robot może dokładnie postrzegać swoje otoczenie, ogranicza wydajność tylko wtedy, gdy istnieje rzeczywiste zagrożenie. To przejście od „ślepego” bezpieczeństwa do „postrzegającego” pozwala na znacznie szybsze czasy cyklu. Skutecznie zamienia bezpieczeństwo w cechę umożliwiającą automatyzację fabryk zamiast wąskie gardło.
Rola cyfrowych bliźniaków w walidacji bezpieczeństwa
Cyfrowe bliźniaki stały się podstawowym narzędziem zapewniania bezpieczeństwa. Testowanie każdego możliwego awaryjnego przypadku w świecie fizycznym jest zbyt kosztowne i niebezpieczne. Zamiast tego twórcy korzystają z symulacji wysokiej dokładności, aby testować skrajne przypadki. Mogą wirtualnie weryfikować złożone logistyki partii i układy hali. Ta metoda pozwala na dokładne rozwiązywanie problemów zanim jakakolwiek maszyna ruszy na hali produkcyjnej. W efekcie firmy mogą wdrażać rozproszone systemy sterowania (DCS) z dużo większą pewnością ich odporności.
Budowanie odporności dzięki solidnemu postrzeganiu i zarządzaniu flotą
Powodzenie operacyjne zależy od zdolności robota do radzenia sobie z „niedoskonałymi” warunkami. Produkcja nie powinna zatrzymywać się z powodu słabego oświetlenia czy zabrudzonej soczewki. Zamiast tego zaawansowane systemy widzenia muszą dostosowywać się do tych zmiennych. Utrzymanie trybu „ograniczonej zdolności” często jest lepsze niż całkowite zatrzymanie. Ponadto zarządzanie tymi flotami wymaga bezpiecznych platform, takich jak FORT Manager lub specjalistyczne Kontrolery Końcowe. Narzędzia te zapewniają integralność poleceń w całym zakładzie, chroniąc sieć automatyki przemysłowej przed zagrożeniami zarówno fizycznymi, jak i cybernetycznymi.
