Industrijska inteligencija se približava mašinama
Veštačka inteligencija menja način na koji sistemi industrijske automatizacije obrađuju informacije, donose odluke i reaguju na promenljive radne uslove. Umesto da se u potpunosti oslanjaju na centralizovane računarske resurse ili analitiku u oblaku, proizvođači sve više istražuju Edge AI, koja obradu podataka i inteligentno donošenje odluka približava senzorima, kontrolerima, ugrađenim platformama i proizvodnoj opremi.
Forum IIoT na sajmu electronica 2026 razmotriće ova dešavanja 10. i 11. novembra u hali C6, na Future Tech bini u Minhenu, Nemačka. Forum, organizovan u saradnji sa publikacijom Embedded Computing Design, baviće se temama Edge AI-ja, industrijske povezivosti, sajber-bezbednosti, upravljanja motorima, robotike i prediktivnog održavanja.
Za industrijske inženjere, diskusija se ne svodi samo na računarske performanse. Pravi izazov je integrisati AI u postojeće arhitekture automatizacije, a pritom održati predvidivo ponašanje upravljanja, zaštititi operativne podatke i osigurati da inteligentne funkcije rade u okviru tehničkih ograničenja industrijskih okruženja.
Po mom mišljenju, najvažnije pitanje nije koliko inteligencije može da se smesti na ivicu mreže, već koliko uspešno se ona može integrisati u proizvodni sistem bez uvođenja novih operativnih rizika.
Prvi dan: industrijske računarske platforme i dugoročna sajber-bezbednost
Prvi dan počinje u 14.00 predavanjem „Qualcomm Dragonwing: modernizacija industrijske automatizacije za eru AI-ja“. Anand Venkatesan, viši direktor za upravljanje proizvodima u kompaniji Qualcomm Technologies, govoriće o ulozi savremenih računarskih platformi u podršci industrijskim primenama koje koriste AI.
Kako ugrađeni procesori postaju sposobni da obrađuju zahtevnije zadatke, projektanti automatizacije dobijaju više mogućnosti za mašinski vid, lokalnu analizu podataka i praćenje stanja. Međutim, izbor procesora samo je jedan deo projektovanja sistema. Inženjeri moraju uzeti u obzir i kompatibilnost softvera, komunikacione interfejse, upravljanje toplotom, potrošnju energije i integraciju sa postojećim PLC i industrijskim upravljačkim arhitekturama.
U 14.45 Balraj Kathiresan, glavni inženjer u kompaniji Infineon, predstaviće temu „Ublažavanje bezbednosnih rizika u eri kvantnih napada“. Predavanje će se usredsrediti na bezbednosne implikacije novih mogućnosti kvantnog računarstva i dug radni vek povezane industrijske opreme.
Industrijski sistemi često ostaju u upotrebi mnogo godina nakon prvobitnog puštanja u rad. Bezbednosni mehanizmi koji su danas adekvatni možda će morati da se ažuriraju kako se budu menjali kriptografski standardi i mogućnosti pretnji. To stvara praktičan izazov za proizvođače opreme i operatere postrojenja: sajber-bezbednost se mora uzimati u obzir tokom celog životnog ciklusa proizvoda, a ne tretirati kao jednokratni zadatak pri puštanju u rad.
Za inženjere automatizacije to znači procenu bezbednih komunikacija, autentifikacije, mehanizama za ažuriranje firmvera, kontrole pristupa i mogućnosti održavanja kriptografske zaštite u starijoj i savremenoj opremi.
Program prvog dana završava se panelom „AI na ivici mreže za IIoT“, od 16.30 do 17.15. Učestvovaće Vinay Agarwal iz kompanije Texas Instruments, Karthi Gopalan iz kompanije Renesas, Robin Saltnes iz kompanije Nordic Semiconductor i Yankin Tanurhan iz kompanija MIPS/GlobalFoundries. Diskusiju će moderirati Rich Nass iz publikacije Embedded Computing Design.
Panel će razmotriti mogućnosti i inženjerska pitanja povezana sa obradom AI zadataka bliže industrijskim uređajima. Lokalna obrada može da smanji zavisnost od povezivosti sa oblakom i omogući brže reakcije, mada stvarne performanse zavise od primene, mrežne arhitekture, računarskog opterećenja i zahteva upravljanja.
Sa inženjerskog stanovišta, Edge AI treba da dopunjuje postojeće funkcije automatizacije, a ne da ih automatski zamenjuje. Determinističke upravljačke petlje, blokade i bezbednosne funkcije moraju zadržati svoje definisano ponašanje i kada se uvode aplikacije zasnovane na AI-ju za optimizaciju ili podršku pri odlučivanju.
Drugi dan: fizički AI i inteligentni robotski sistemi
Drugog dana fokus se pomera na fizički AI, robotiku, ugrađenu memoriju i autonomno ponašanje mašina.
U 14.00 Jean-Jacques Adragna, viši menadžer u kompaniji Qualcomm France, održaće predavanje „Unapređenje fizičkog AI-ja uz Qualcomm Dragonwing Robotics“. Predavanje će se baviti računarskim platformama za inteligentne robotske sisteme, u kojima percepcija, donošenje odluka i fizička interakcija moraju da rade u okviru praktičnih ograničenja obrade i potrošnje energije.
Za razliku od aplikacija koje daju preporuke ili analiziraju istorijske podatke, robotski sistemi moraju da pretvore informacije u fizičke radnje. Kamere, senzori, aktuatori, motorni pogoni, ugrađeni procesori i upravljački softver moraju da funkcionišu zajedno u skladu sa vremenskim i radnim ograničenjima mašine.
To uvodi razliku koja je posebno važna u industrijskim primenama: prepoznavanje objekta ili predviđanje stanja ne znači automatski da robot može bezbedno da reaguje na tu informaciju. Ceo sistem mora uzeti u obzir preciznost senzora, komunikaciono kašnjenje, odziv aktuatora, ograničenja kretanja i posledice pogrešnih odluka.
U 14.45 Donnie Garcia, menadžer marketinga za PSoC u kompaniji Infineon, predstaviće predavanje „Više od veće memorije: pametno skladištenje i AI performanse na platformi PSoC Edge“.
Predavanje se bavi odnosom između memorije, arhitekture skladištenja i izvršavanja AI zadataka. Performanse ugrađenog AI-ja ne zavise samo od propusne moći procesora. Kapacitet memorije, brzine prenosa podataka, pristup skladištu i raspodela resursa mogu uticati na performanse aplikacije.
Za projektante opreme ovi faktori postaju naročito važni pri primeni mašinskog vida, fuzije podataka sa senzora ili više AI funkcija na platformi sa ograničenim resursima. Zato izbor hardvera treba zasnivati na celokupnom opterećenju aplikacije, a ne samo na specifikacijama procesora.
U 15.30 Ivo Marocco, potpredsednik i rukovodilac sektora za korisničko iskustvo u kompaniji Renesas, govoriće o temi „Upravljanje složenošću ekosistema humanoidne robotike: sistemski pristup skalabilnoj autonomiji“.
Humanoidni roboti objedinjuju senzore, aktuatore, računarsku obradu, komunikacije i upravljački softver u sve složenijim arhitekturama. Usklađivanje ovih podsistema zahteva pažljivo upravljanje interfejsima, raspodelom resursa, ponašanjem sistema i stanjima otkaza.
Isti princip važi i za industrijsku robotiku uopšte. Kako mašine postaju autonomnije, integracija sistema postaje sve važnija. Sposoban procesor ili sofisticirani AI model ne mogu da nadoknade loše usklađene podsisteme, neadekvatne mehanizme povratne sprege ili nejasne strategije za obradu otkaza.
Fizički AI u proizvodnom pogonu: od demonstracije do primene
Završni panel drugog dana, „Fizički AI u proizvodnom pogonu“, počinje u 16.30. Učestvovaće Lee Gonzales-Fuentes, globalni menadžer marketinga proizvoda za PSoC upravljačke mikrokontrolere u kompaniji Infineon, i Larry Olivas, potpredsednik sektora za bezbednu povezanu ivicu mreže u kompaniji NXP Semiconductors. Rich Nass će ponovo biti moderator.
Diskusija se vraća praktičnim zahtevima industrijske proizvodnje, u kojoj inteligentne mašine moraju da rade sa stvarnom opremom, procesima i radnim okruženjima. Primena AI-ja u proizvodnom pogonu podrazumeva više od lokalnog izvršavanja modela. Inženjeri moraju da utvrde kako rezultati AI-ja utiču na upravljanje mašinama, proizvodne sekvence, bezbednosne mehanizme i nadzorne sisteme.
Na primer, aplikacija za praćenje stanja zasnovana na AI-ju može da prepozna neuobičajen obrazac vibracija i preporuči pregled. Integracija te informacije u proces održavanja razlikuje se od davanja AI sistemu ovlašćenja da direktno menja kretanje mašine ili parametre procesa. Svaka primena zahteva jasno definisan nivo ovlašćenja, odgovarajuću proveru i primerene reakcije na neizvesne ili netačne rezultate.
Po mojoj proceni, uspešna primena fizičkog AI-ja zavisiće od uspostavljanja jasnih granica između probabilističkih funkcija AI-ja i determinističkih upravljačkih funkcija. AI može da pruži vredne mogućnosti percepcije, klasifikacije i optimizacije, dok konvencionalna upravljačka logika nastavlja da upravlja vremenski kritičnim sekvencama i proverenim blokadama. Bezbednosne funkcije moraju da prate važeću bezbednosnu arhitekturu i ne mogu se oslanjati samo na AI model, osim ako je celokupno rešenje za tu svrhu adekvatno procenjeno i sertifikovano.
Ovakav pristup omogućava proizvođačima da istraže mogućnosti AI-ja, uz zadržavanje operativne discipline potrebne za industrijsku proizvodnju.
Prediktivno održavanje i industrijska povezivost ostaju ključni zahtevi
Prediktivno održavanje i industrijska povezivost takođe su deo šireg programa Foruma IIoT. Ove tehnologije pružaju infrastrukturu potrebnu za prikupljanje podataka o opremi, prepoznavanje kvarova u nastajanju i koordinaciju aktivnosti održavanja.
Obrada na ivici mreže može pomoći u analizi vibracija, temperature, struje, pritiska i drugih radnih merenja u blizini njihovog izvora. Time se može smanjiti količina podataka koja se šalje u centralizovane sisteme i omogućiti brže otkrivanje neuobičajenih stanja. Ipak, korisnost prediktivnog održavanja i dalje zavisi od kvaliteta senzora, doslednosti podataka, odgovarajućih analitičkih modela i njihove provere u odnosu na stvarno ponašanje opreme.
Povezivost predstavlja srodan izazov. U industrijskim okruženjima često se nalazi oprema različitih generacija i proizvođača, sa zasebnim interfejsima, protokolima i zahtevima za održavanje. Integracija uređaja na ivici mreže u postojeća PLC, SCADA, DCS okruženja i sisteme za izvršavanje proizvodnje zahteva pažljivo razmatranje interoperabilnosti, segmentacije mreže, vlasništva nad podacima i dostupnosti sistema.
Zato praktična strategija primene treba da počne jasno definisanim operativnim problemom. Inženjeri treba da utvrde početne performanse, odrede koji su podaci potrebni, procene posledice prekida komunikacije ili obrade i izmere da li nova aplikacija poboljšava održavanje ili proizvodne rezultate.
Šta bi industrijski inženjeri trebalo da zapamte sa sajma electronica 2026
Forum IIoT ističe nekoliko povezanih inženjerskih prioriteta: računarstvo na ivici mreže, dugoročnu sajber-bezbednost, upravljanje ugrađenim resursima, robotsku autonomiju i integraciju AI-ja sa fizičkim upravljačkim sistemima.
Ove teme ne treba posmatrati kao nezavisne tehnološke trendove. One su delovi iste industrijske arhitekture. Sposobniji procesori na ivici mreže otvaraju mogućnosti za lokalnu inteligenciju, ali povećavaju i zahteve u pogledu softvera i bezbednosti. Autonomniji roboti postavljaju nove zahteve za integraciju, dok prediktivno održavanje zavisi od pouzdanog prikupljanja podataka i smislene analize.
Proizvođačima prioritet treba da bude prepoznavanje primena u kojima inteligencija na ivici mreže donosi merljivu korist, kao što su kraće kašnjenje pri dijagnostici, bolje otkrivanje kvarova ili efikasnije korišćenje resursa mašina. Te primene zatim treba proceniti u odnosu na operativna ograničenja, zahteve sajber-bezbednosti, troškove tokom životnog ciklusa i potrebu za očuvanjem postojećih upravljačkih i bezbednosnih funkcija.
Prelazak sa eksperimentisanja sa AI-jem na industrijsku primenu neće zavisiti samo od računarskih performansi. Zavisiće od toga koliko dobro inženjeri integrišu inteligentni softver sa proverenim principima automatizacije, hardverom koji se lako održava, bezbednim komunikacijama i jasno definisanim operativnim odgovornostima.
Forum IIoT na sajmu electronica 2026 pruža priliku za razmatranje ovih izazova kroz tehnička predavanja i razgovore sa stručnjacima. Posetioci će na kraju svakog predavanja imati priliku da postavljaju pitanja i istraže kako bi nove tehnologije mogle da se primene u njihovim industrijskim sistemima.
Na kraju, najbolja industrijska rešenja zasnovana na AI-ju biće ona koja rešavaju konkretne inženjerske probleme, uklapaju se u postojeće operativne arhitekture i donose merljiva poboljšanja bez ugrožavanja zahteva za upravljanje, bezbednost i zaštitu opreme koju podržavaju.
