BLOG

KUKA, Rutinden Uzaklaşmak

Yapay zeka, otomasyon potansiyelini genişletiyor ve ürün-nötr üretim ortamlarının önünü açıyor. Yapay zekanın (AI) odaklandığı teknolojiler, halihazırda görüntü ve konuşma tanıma dahil olmak üzere günlük hayatımızı zenginleştiriyor.

Teknik arka plan karmaşıktır: yapay zeka esas olarak olasılıkların hesaplanmasına ve kalıpların tanınmasına dayanır. Endüstriyel bir ortamda, AI algoritmalarına dayanan uygulamalar son derece umut verici fırsatlar sunmaktadır. Bunun nedeni, üretim gereksinimlerinin günümüzün tekrar eden robotik uygulamalarının ötesine geçmesidir.

Gündelik yaşamın birçok alanında, AI zaten, geleneksel yaklaşımları benimseyerek, kolaylıkla çözülemeyen sorunlara karşı muhteşem çözümler üretmiştir. Bunlar görüntü ve konuşma tanıma veya kredi kartları ile güvenli ödeme içerir.

Robotikte, yeni görevlerin, programlanmış olması gerekmeden AI ile otomatikleştirilebileceği de öngörülebilir. AI her sorunun cevabından uzaktır. Programlama çabası azaltılabilir, işlem daha kolay hale gelir ve süreçler daha esnek olacaktır. Belirleyici faktör, neyin üretilmesi gerektiği sorusudur.

KUKA'nın SmartProduction Center'da olduğu gibi, ürün nötr üretim hücreleriAdından da anlaşılacağı gibi, çok esnek. Bu, bugün araba kapılarının üretilebileceği ve yarın çamaşır makinelerinin üretilebileceği anlamına geliyor. Bu sayede üretim tesisleri yeni gereksinimlere hızlı ve kolay bir şekilde uyarlanabilir.

Büyük veri hacimleri kalıpları ortaya koyduğunda

Üretim ekipmanı ve bileşenleri giderek daha fazla ağa bağlanıyor: Industrie 4.0'ın hepsi bu. Yapay zeka, bu şekilde elde edilen verilerin etkin kullanımını sağlar. Bunun için, ilgili uygulamalar sadece çok miktarda veriyi değil, her şeyden önce doğru verileri gerektirir. Başka bir deyişle, Büyük Veri'den ziyade Akıllı Veri.

Şirketler için katma değer açıktır: sadece veriye sahip olmakla kalmayıp aynı zamanda bunları kullanabilme. Bu amaçla, ağa bağlı makineler ve robotlar verilerini örneğin bir yazılıma veya bulut uygulamasına gönderir.

Veri hacminden, AI algoritmaları belirli modelleri ve anomalileri tanımlar. Üretim süreci hakkında genel bilgiler, bu şekilde, örneğin günlük üretim dizileri ve yaklaşan bakım çalışmaları hakkında bilgi elde edilir. Bu “tahmini bakım”, yaklaşan arızaları önceden tespit etmeyi ve böylece ilk etapta meydana gelmelerini önlemeyi mümkün kılar.

Akıllı makineler için en büyük zorluk konuşma tanıma veya görüntü ve yüzlerin tanınması ve tanımlanması gibi matematiksel kurallar olarak formüle edilmesi zor olan görevleri çözmektir.

Makine öğrenimi, ürün nötr üretimine nasıl olanak sağlar?

Şimdiye kadar, robotlar büyük ölçüde tekrarlı uygulamalar için önceden belirlenmişlerdir. Öngörülen görevlerini sürekli olarak yüksek hassasiyet ve tekrarlanabilirlik ile gerçekleştirirler. Geleceğin üretimi gittikçe karmaşıklaşan gereksinimleri içerir. Bir çeşit AI - makine öğrenimi - robot sistemlerini esnek üretim için hazır hale getiriyor. Bu, verileri yorumlamayı, korelasyonları bulmayı ve bunlardan bilgi elde etmeyi içerir.

Mevcut üretimde, diziler birbiriyle aşırı derecede koordine edilir; Kısa süreli kesintiler veya kesintiler bile çok büyük ekonomik sonuçlara neden olur. Makine öğrenimi ve AI, devam eden üretim sırasında üretkenliği ve kullanılabilirliği optimize etme potansiyeline sahiptir. Proses kalitesi, çevrim süreleri, enerji tüketimi ve bakım aralıkları alanlarında daha fazla iyileştirme sağlanır. Bu merkezi planlama ile sağlanır. AI algoritmalarına dayanan bir yazılım paketi, üretim sürecini bağımsız olarak kontrol eder. Bununla birlikte, geleneksel kavramlara göre, makinelere bir şeyin nasıl üretileceğini anlatmakla değil. Bunun yerine, yazılım ne yapılması gerektiğini planlar, döngü sürelerini ve teslimat sürelerini dikkate alır. Uygulama için, tüm önemli olan üretim kaynaklarının mevcut olmasıdır.

Yapay zeka, insan-robot işbirliğinin yeni biçimlerini teşvik ediyor

Bu teknolojik değişimlere ek olarak, insanlar ve makineler arasında tamamen yeni işbirliği biçimleri de var. Programlama makineleri, ya da acil bir durumda onları durdurmak, sadece onlarla konuşarak tamamen düşünülebilir. Yani, aynı zamanda, gösteri ile programlama için dinamik görüntü tanımadır.

Daha fazla potansiyel uygulamalar, artırılmış gerçeklik gözlüklerini kullanarak doğrudan robot üzerinde görüntülenebilen akıllı servis senaryolarını içerir. Veya bir robot tarafından yönlendirilebilen ve bilgi gösterebilen tabletler.

Yapay zekanın hayatımızı kolaylaştıracağı sayısız yol var. AI sadece özel hayatlarımızı etkilemekle kalmaz, konuşma tanıma yoluyla makinelerin işlenmesini kolaylaştırır veya daha güvenli ödemeler yapmamızı sağlar, aynı zamanda sektörü de dönüştürür: çok yönlü, bireysel taleplere en hızlı cevabı verebilecek optimum üretimi sağlar.