Produzione automatizzata: investire nell'intelligenza artificiale
Gli strumenti avanzati di manutenzione predittiva sono in testa agli investimenti di molti produttori di automazione. Questi strumenti utilizzano l' intelligenza artificiale per rilevare precocemente i guasti e richiedere riparazioni tempestive. Questo riduce il costo complessivo dell'automazione che si possiede, aumentandone al contempo la disponibilità.
Anche le piattaforme per il lancio di modelli di apprendimento automatico su misura stanno diventando sempre più comuni. Questi modelli gestiscono processi produttivi specifici. Dal taglio laser alla fusione del ferro, i processi coinvolti sono molti. Realizzando processi più rapidi ed efficaci e richiedendo una minore supervisione da parte degli esperti.
ABB e Viking Analytics
ABB è leader nel mercato dell'automazione industriale e degli impianti elettrici. Ha osservato un aumento della domanda di strumenti di manutenzione predittiva da parte dei suoi clienti attuali e potenziali. In risposta a questo, ha acquistato una partecipazione in una startup di software di monitoraggio delle condizioni svedese, la Viking Analytics.
MultiViz Vibration è il nome del programma che Viking ha sviluppato per misurare le vibrazioni con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. ABB ha integrato il motore di analisi predittiva di Viking nella distribuzione del proprio Ability Asset Manager. Questa soluzione combinata ha la capacità di prevedere e prevenire i guasti nei macchinari.
Nel 2020, Viking Analytics ha vinto la ABB Electrification Startup Challenge. Da allora, le due aziende hanno collaborato sulle applicazioni e sulla visualizzazione dei dati provenienti dai sensori di monitoraggio delle condizioni.
In passato, Viking Analytics ha lavorato su altre applicazioni dell'intelligenza artificiale nell'automazione industriale. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario che le fonderie siano in grado di implementare procedure di colata automatizzate. L'azienda ha sviluppato algoritmi di apprendimento automatico per effettuare regolazioni rapide che altrimenti richiederebbero l'intervento di un operatore esperto.
Siemens Xcelerator
Xcelerator è una piattaforma software con la quale Siemens distribuisce diverse applicazioni di intelligenza artificiale. Comprese MindSphere e Predictive Services.
MindSphere è la principale soluzione di Siemens per l'automazione industriale e l'Internet delle cose. Mette in atto un'ampia gamma di soluzioni intelligenti. Dalla manutenzione predittiva alla localizzazione di eventuali ostacoli nelle linee fognarie.
Siemens ha utilizzato i modelli di apprendimento automatico di MindSphere in molti dei suoi siti di produzione. Questo serve a rilevare i guasti mentre si stanno formando, a pianificare la manutenzione, a valutare la stabilità del processo e a prevedere la qualità del prodotto.
Inoltre, un modello IA che MindSphere ha preaddestrato è in grado di prevedere gli intasamenti delle fognature. Il sistema monitora il comportamento degli scarichi fognari in risposta alle forti piogge e segnala agli operatori eventuali comportamenti insoliti.
Predictive Services è la soluzione di Siemens per il monitoraggio delle condizioni dei sistemi di azionamento, delle presse e delle macchine per il depaneling. Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le condizioni operative di una macchina e assiste nella pianificazione delle attività di manutenzione. Ha portato a un aumento della disponibilità della linea di 10% in un'azienda che produce carta velina. Questo si ottiene prevedendo i guasti dei motori e dando priorità alla manutenzione durante i fermi di produzione.
Mitsubishi Maisart
Maisart è il marchio con cui Mitsubishi commercializza le sue applicazioni per l'intelligenza artificiale. Comprende la sua Compact AI, l'apprendimento profondo automatizzato del design e l'IA con funzioni di apprendimento intelligente.
Compact AI è stata lanciata come applicazione di manutenzione predittiva basata sull'IA. Riduce i costi di manutenzione e limita i guasti prematuri dei servosistemi di Mitsubishi e degli azionamenti a frequenza variabile. L'applicazione utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare sia l'usura meccanica che i segni di corrosione sui circuiti elettronici.
Mitsubishi ha sviluppato altre soluzioni che includono l'intelligenza artificiale nelle applicazioni di automazione industriale. Ha utilizzato algoritmi di apprendimento automatico preaddestrati nei suoi prodotti per la lavorazione a scarica elettrica e il taglio laser. Gli algoritmi ottimizzano le strategie di lavorazione e adattano continuamente i parametri di lavorazione. Inoltre, ha sviluppato modelli di linguaggio naturale per consentire alle sue interfacce uomo-macchina di interpretare istruzioni vaghe da parte dell'utente.
Guardando al futuro, Mitsubishi ha lavorato a un prototipo di applicazione basato sull' apprendimento automatico quantistico. Funziona riconoscendo le caratteristiche rilevate dai sensori di immagine senza contatto e ad altissima frequenza. I modelli di apprendimento automatico quantistico sono più rapidi ed efficienti dei modelli convenzionali.
Schneider EcoStruxure
EcoStruxure, il software per l' automazione industriale e degli edifici di Schneider Electric, è la base della sua gamma di prodotti basati sull'intelligenza artificiale. Permette agli utenti dell'automazione industriale di sviluppare e distribuire le proprie applicazioni basate sull'IA. Utilizzando una piattaforma di edge computing con sistema operativo Linux, gli algoritmi intelligenti vengono eseguiti proprio accanto alle apparecchiature gestite. È quindi ideale per l'automazione distribuita e per gli ambienti che utilizzano infrastrutture di automazione preesistenti.
Schneider Electric ha sperimentato questa soluzione di intelligenza artificiale sulle pompe petrolifere. Ogni pompa a bilanciere ha un dispositivo di monitoraggio chiamato dinamometro. I dinamometri misurano le variazioni di carico durante ogni ciclo di pompaggio. Degli operatori esperti analizzano i dati dei dinamometri per determinare lo stato e le prestazioni della pompa petrolifera.
Per farlo, è necessario investire una grande quantità di tempo e denaro in risorse umane. Schneider Electric ha utilizzato l'intelligenza artificiale per individuare automaticamente dei modelli nei dati che potrebbero mostrare guasti, perdite e componenti deteriorati. Il metodo riduce la probabilità di guasti imprevisti alle apparecchiature e riduce i costi delle spese di manutenzione.
