Automatyka i robotyka przemysłowa wchodzą w kolejną fazę rozwojową wraz z rozpowszechnieniem się przemysłu 4.0. Tym terminem określa się całość transformacji cyfrowej, technologicznej i organizacyjnej w przedsiębiorstwach. To prawdziwa rewolucja w myśleniu o kształcie produkcji i procesach. Ogromną rolę w tej cywilizacyjnej zmianie odgrywa możliwość zbierania, przechowywania i analizowania danych, wspierane przez sztuczną inteligencję. Jakie są najważniejsze kierunki rozwoju automatyki i robotyki? Wyjaśniamy 3 decydujące trendy.
Zaawansowana automatyka i robotyka są stosowane w przemyśle wytwórczym, gdzie zautomatyzowane są linie produkcyjne, ale obecnie również procesy przetwarzania danych. Dotyczy to takich branży jak: przemysł motoryzacyjny, spożywczy czy elektroniczny. Branża handlowa, usług oraz telekomunikacji powierzyły rutynowe procesy automatom i botom, zmieniając metody działania i przyzwyczajenia klientów. Skupmy się jednak na przemyśle.
Zrobotyzowana automatyzacja procesów
Automatyka i robotyka to filary automatyzacji procesów. Dotyczy to wszelkich powtarzalnych i rutynowych działań fizycznych, jak i operacji na zbiorach danych. Zastąpienie ludzi przez roboty i automaty na tym polu jest nazywane Zrobotyzowaną Automatyzacją Procesów, w skrócie RPA (z ang. Robotic Process Automation).
Na co dzień mamy z tym do czynienia chociażby w przypadku botów, które wykorzystują algorytmy obsługiwania klientów. Nie można jednak sprowadzać RPA tylko do prostych botów. Robotyzacja obejmuje również wszystkie procesy przetwarzania danych – wypełnianie formularzy, przenoszenie plików, interakcje z tzw. UI – czyli interfejsem użytkownika.
Robotyzacja procesów w przemyśle przynosi wymierne korzyści w postaci: optymalizacji powtarzalnych procesów, które muszą być wykonane w jak najkrótszym czasie. Automatyka i robotyka przemysłowa znacznie skraca proces wyprodukowania i wprowadzenia produktu na rynek, co przyczynia się do zwiększenia zysków. Nie mniej istotne jest obniżenie całkowitych kosztów produkcji poprzez wyeliminowanie błędów i możliwość prowadzenia pracy ciągłej. Programowanie robotów daje również większą elastyczność we wprowadzaniu zmian i modyfikacji produktów.
Automatyka i robotyka ze wsparciem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Automatyka i robotyka przemysłowa korzystają w ostatnich latach z silnego wsparcia sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) i uczenia maszynowego (ML – Machine Learning) w zakresie przetwarzania danych i doskonalenia procesów. Warto w tym miejscu wyjaśnić te dwa pojęcia, które bywają mylone.
Uczenie maszynowe to gromadzenie danych nt. pracy urządzeń i wyciąganie wniosków, w jaki sposób poszczególne parametry na siebie oddziaływują. To także dokumentacja pracy maszyn i urządzeń, pozwalająca na analizę historii pracy. Uczenie maszynowe do zbiór danych wyjściowych do podjęcia decyzji.
Z kolei sztuczna inteligencja jest sprzężona z uczeniem maszynowym, ale idzie o krok dalej. AI może podejmować decyzje w oparciu o dane zgromadzone przez ML. Sztuczna inteligencja analizuje ogromne ilości informacji, a dzięki temu możliwe jest monitorowanie warunków pracy maszyn i robotów. To pozwala w porę eliminować błędy i usprawniać pracę urządzeń.
Przemysł wykorzystuje sztuczną inteligencję również do kontroli jakości, śledzenia parametrów urządzeń i optymalizacji zużycia energii. Jest ona też stosowana do prognozowania popytu i planowania zapasów.
Automatyka jako ogniwo przemysłowego Internetu rzeczy (IIoT)
Automatyka i robotyka przemysłowa funkcjonuje w zintegrowanym środowisku sterowania i analizowania danych. Aby przetwarzanie danych było możliwe, maszyny posiadają czujniki, które przekazują informację o parametrach pracy do oprogramowania sterującego. Dzięki temu, można precyzyjnie monitorować warunki pracy poszczególnych urządzeń w przedsiębiorstwie. Czujniki, sterowniki i napędy komunikują się bazą danych poprzez łączność bezprzewodową. Szczegółowa analiza wszystkich parametrów pracy pozwala na stworzenie pełnego obrazu środowiska wytwarzania.
Połączenie wszystkich elementów procesu umożliwia wygodnie i precyzyjnie sterować produkcją, co poprawia również możliwości przewidywania i zdalnego monitorowania. To także gotowy materiał dla działów zajmujących się promowaniem nowych produktów. Ilość zebranych informacji pozwala handlowcom potwierdzić wydajność, niezawodność i jakość marki.
Automatyka i robotyka przemysłowa wykorzystuje również przemysłowy internet rzeczy do planowania działań serwisowych, konserwacji i wymiany urządzeń. Utrzymywanie sprawności i ciągłości produkcji jest jednym z głównych czynników wpływających na produktywność, a to z kolei przekłada się na konkretne zyski.
Przemysłowy internet rzeczy pozwala np. na konserwację predykcyjną, polegającą na przewidywaniu awarii maszyn i urządzeń na podstawie analizowania anomalii ich pracy, takich jak nietypowe wibracje, hałas, wzrost temperatury.
Przykłady realizacji IIoT w praktyce
Wyróżniającymi się przykładami zastosowania tych rozwiązań w przemyśle mogą być koncerny motoryzacyjne i producenci maszyn budowlanych. Firma MAN, produkująca samochody ciężarowe i autobusy, oferuje swoim klientom urządzenia do monitorowania pracy silników pojazdów, co pozwala przewidywać potencjalne awarie. Klienci oszczędzają w ten sposób czas i pieniądze. Inna realizacja to amerykański Caterpillar, który szeroko stosuje inteligentne czujniki w środowisku sieciowym, dzięki temu użytkownicy mogą stale monitorować procesy i unikać problemów ze sprzętem.
Automatyka i robotyka wspierana przez nowe narzędzia cyfrowe, takie jak sztuczna inteligencja AI, uczenie maszynowe ML i Przemysłowy Internet Rzeczy IIoT, to epokowa zmiana, która wkroczyła do przemysłu wszystkich branży. Do potencjalnych korzyści z tej transformacji należą: większa wydajność, długofalowe oszczędności, wyższa jakość oraz krótsze okresy niezbędnego serwisowania.
Wraz z rozwojem tych trendów automatyka i robotyka przemysłowa staje się skutecznym narzędziem nie tylko dla wielkich koncernów, ale również dla małych i średnich przedsiębiorstw. Jakkolwiek dane światowe pokazują, że jest jeszcze wiele przeszkód do pokonania, to kierunki rozwoju wydają się być już określone i tej drogi nie ma już powrotu.
