Роль ИИ в формировании промышленной автоматизации
Искусственный интеллект (ИИ) уже не является отдалённым будущим для промышленной автоматизации. Он уже играет значительную роль в формировании будущего производственных операций. Как подчеркнул генеральный директор Rockwell Блейк Морет во время своей ключевой речи на Automation Fair, ИИ является важным катализатором эффективности и инноваций в отраслях по всему миру. Будь то проектирование систем, предиктивное обслуживание или оптимизация операций, влияние ИИ очевидно. Пандемия COVID-19 ускорила внедрение ИИ, заставив производителей исследовать удалённый ввод в эксплуатацию и использование цифровых двойников.
Катализатор пандемии: удалённый ввод в эксплуатацию и цифровые двойники
ИИ стал критической необходимостью в промышленной автоматизации во время пандемии. Морет отметил, что процесс ввода в эксплуатацию упаковочных линий — таких как розлив или производство продуктов питания — столкнулся с серьёзными трудностями из-за требований физического дистанцирования. Традиционные методы сборки оборудования на месте стали невозможными. Решение? Разработка цифровых двойников, которые позволили удалённый ввод в эксплуатацию и агрегацию оборудования на платформе Nvidia Omniverse. Эта возможность продемонстрировала, как ИИ может оптимизировать сложные промышленные процессы и соединять разнородное оборудование от различных OEM, что приводит к более быстрому развертыванию и большей операционной гибкости.
Экспертиза Nvidia в области ИИ встречается с промышленными приложениями Rockwell
Nvidia давно является лидером в области ИИ и вычислений, и её экспертиза теперь трансформирует такие отрасли, как производство. Как отметил вице-президент Nvidia по Omniverse Рев Лебаредиан, эволюция ИИ от теоретических возможностей к практическим, реальным приложениям меняет производство. В сотрудничестве с Rockwell Nvidia улучшает инструменты моделирования, такие как Emulate3D, для создания и оптимизации цифровых двойников производственных процессов. Это позволяет производителям моделировать упаковочные линии, оптимизировать их виртуально и сокращать отходы материалов — всё это ускоряет вывод продукции на рынок. Цель ясна: интегрировать ИИ таким образом, чтобы улучшить как эффективность, так и устойчивость производственных систем.
Путь к автономным производственным системам
По словам Лебаредиана, мы движемся к будущему, где промышленные системы будут не просто автоматизированными, а автономными. Этот переход включает три ключевых компонента: среду моделирования, операции на заводе, управляемые ИИ, и автономных агентов — таких как роботы — которые выполняют задачи на производственной площадке. По мере развития этих систем интеграция ИИ становится ещё более важной. Цель — чтобы компоненты динамически адаптировались к своей среде, создавая более гибкий и отзывчивый производственный процесс. Несмотря на огромный потенциал, внедрение ИИ сопряжено с трудностями. Для беспрепятственной работы этой технологии необходимо подготовить рабочую силу, владеющую как традиционными, так и новыми технологиями.
ИИ и его влияние на рабочую силу и развитие навыков
Одной из значительных проблем внедрения ИИ в промышленную автоматизацию является необходимость рабочей силы, обладающей навыками как в устаревших, так и в передовых технологиях. Как подчеркнул Морет, важно помочь работникам освоиться с решениями на базе ИИ и программированием на естественном языке. Лебаредиан также отметил, что ценность отраслевой экспертизы, такой как материаловедение и гидродинамика, теперь превосходит необходимость в традиционных навыках программирования. ИИ берет на себя вычислительные задачи, позволяя инженерам сосредоточиться на специализированных знаниях, которые могут стимулировать инновации. Этот сдвиг, безусловно, потребует развития новых навыков, но также даст возможность отраслям расширить границы возможного в автоматизации.
ИИ революционизирует цепочки поставок и устойчивое развитие
ИИ оказывает влияние не только на производственные площадки. По мере интеграции ИИ в производственные процессы растут возможности для анализа данных в реальном времени и предиктивного обслуживания. ИИ помогает производителям предвидеть сбои, оптимизировать логистику и снижать операционные расходы, одновременно повышая устойчивость цепочек поставок. Кроме того, эффективность, управляемая ИИ, способствует снижению экологического воздействия производства. Оптимизируя потребление энергии, уменьшая отходы и повышая производственную эффективность, ИИ помогает компаниям двигаться к более устойчивым практикам. Эти достижения поддерживают усилия компаний по соблюдению более строгих экологических норм и снижению углеродного следа.
Будущее дизайна продуктов и инноваций с ИИ
ИИ также предлагает огромные возможности в дизайне и разработке продуктов. Используя вычислительную мощь ИИ, инженеры могут исследовать более широкий спектр материалов и конфигураций, которые ранее были слишком сложными для рассмотрения. Это приводит к более инновационным дизайнам продуктов, которые не только функциональны и эстетичны, но и устойчивы и легко производимы в больших масштабах. Таким образом, ИИ играет ключевую роль в улучшении как процессов проектирования, так и производства, позволяя производителям удовлетворять меняющиеся потребности потребителей при минимизации использования ресурсов.
Сила стратегических партнёрств в продвижении технологий ИИ
Сотрудничество между Rockwell и Nvidia является мощным примером того, как стратегические партнёрства могут стимулировать технологический прогресс. Объединяя экспертизу Nvidia в области ИИ и вычислений с промышленными знаниями Rockwell, две компании устанавливают новый стандарт интеграции ИИ в производство. Такие межотраслевые сотрудничества необходимы для преодоления сложностей интеграции ИИ в существующие системы и обеспечения того, чтобы преимущества превращались в ощутимые результаты для отраслей, таких как автоматизация упаковки. По мере развития ИИ партнёрства подобного рода будут играть ключевую роль в формировании будущего промышленной автоматизации.
