По мере развития автоматизации компании сталкиваются с ключевым вопросом: заменяет ли роботизированная автоматизация процессов (RPA) автоматизацию на основе искусственного интеллекта? В течение более десяти лет RPA была важным инструментом для повышения операционной эффективности за счёт автоматизации повторяющихся задач. Однако с ростом автоматизации на основе ИИ, основанной на машинном обучении и автономных агентах, компании переоценивают роль RPA в современных промышленных системах. В этой статье рассматривается меняющийся ландшафт технологий автоматизации и то, как RPA и автоматизация на основе ИИ могут работать вместе для создания более устойчивых и интеллектуальных операций.
В последние годы рост киберугроз, нацеленных на системы промышленной автоматизации, включая ПЛК, ДСУ и системы управления, стал серьезной проблемой для организаций. С увеличением интеграции цифровых технологий в автоматизацию заводов понимание и снижение потенциальных рисков кибербезопасности стало как никогда важным. В этой статье рассматриваются основные источники киберугроз, текущие тенденции в обнаружении угроз и развивающаяся природа промышленной кибербезопасности.
В мире промышленного производства, особенно в экструзии, достижение стабильного качества цвета во время производства может быть сложной задачей, особенно с увеличением использования переработанных материалов. Ampacet, ведущий производитель мастербатчей, представил систему Spectro 4.0 — решение на базе искусственного интеллекта, разработанное для решения этих задач путем автоматической коррекции цвета в реальном времени. Эта прорывная технология не только обеспечивает стабильность цвета, но и способствует достижению целей устойчивого развития, эффективно обрабатывая переработанные материалы после потребления (PCR) и после промышленного использования (PIR).
Машинное зрение революционизирует отрасли, позволяя машинам интерпретировать и реагировать на визуальные данные. Будучи ключевой технологией в промышленной автоматизации, машинное зрение играет важную роль в таких секторах, как производство, логистика, автомобилестроение, сельское хозяйство и другие. В этой статье мы рассматриваем, как современные системы машинного зрения меняют промышленный ландшафт, сосредотачиваясь на эволюции автоматизации и ключевой роли передовых технологий зрения, таких как лидар.
Рынок промышленной автоматизации готов к значительному росту, при этом прогнозируется, что он достигнет 322,67 миллиарда долларов к 2030 году, по сравнению с 171,23 миллиарда долларов в 2022 году. Это представляет собой среднегодовой темп роста (CAGR) в 8,2% с 2022 по 2030 год. Постоянный переход к Индустрии 4.0 является основным фактором, стимулирующим этот рост, поскольку компании в различных секторах внедряют умные автоматизированные решения для повышения эффективности, сокращения времени простоя и сохранения конкурентоспособности.
Автомобильная промышленность: Используя системы предиктивного обслуживания и контроля качества на основе ИИ, производители автомобилей могут сократить незапланированные простои до 12% и обеспечить 100% отсутствие дефектов в продукции.
Аэрокосмическая отрасль: Интегрируя аддитивное производство с контролем качества в процессе, компании могут сократить время производственного цикла на 68%, обеспечивая при этом высокое качество и надежность аэрокосмических компонентов.
