Пятница, 06 Апрель 2018 08:35

Искусственный интеллект в промышленности

Автор 
Оцените материал
(0 голосов)

Искусственный интеллект - это перспективное направление в машиностроении. Более конкретно, понятие самосознающих машин или систем, которые могут учиться из собственной среды и адаптироваться «на лету», приобретает более широкое признание как возможную и желательную возможность.

Тем не менее, казалось бы, мирский мир стандартов и протоколов связи играет ключевую роль в развитии этой технологии, поскольку он обещает заполнить пробелы в критической инфраструктуре, которая все еще отсутствует.  Для начала важно понять ценность самонаблюдающих машин, взглянув на некоторые случаи реального мира.  У станков уже есть, по сути, некоторая способность к самосознанию.  Они работают как набор систем, подсистем, компонентов и датчиков, которые связаны друг с другом и централизованно контролируются. 

 

Например, такая функция, как компенсация люфта, использует входной сигнал от одного компонента для вычисления корректировки, которая возвращается к управлению компонентом для устранения нежелательного результата.  Аналогичным образом, также разрабатывается технология создания обратной связи обратной связи для режущих инструментов.  Датчики вибрации подают данные на держатель инструмента, который может автоматически внести небольшие корректировки, чтобы избежать нежелательных гармоник, что, в свою очередь, уменьшает вибрацию, улучшает поверхностное покрытие и увеличивает срок службы вставки. 

Теоретически, эти текущие направление самосознающего оборудования вскоре могут быть соединены гораздо большими контурами обратной связи.  Часть или сборка на заводе может содержать метаданные о себе и об оборудовании, дизайне и людях, которые ее создали.  Компоненты программного обеспечения для производственного предприятия и радиопередатчика, необходимые для этих циклов обратной связи, существуют сегодня, но недостатки в связности препятствуют функционированию решений по назначению.  Коммуникационные стандарты отсутствуют или неполны, что делает взаимно однозначные соединения и переводы между компонентами чрезмерно сложными. 

 

Перед производством, инженерами-изготовителями и компаниями-разработчиками программного обеспечения, которые их обслуживают, пытаются выяснить, как уменьшить изменения дизайна и переработать.  Ввод из станков, контрольных данных и других источников в конечном итоге будет доступен на этапе проектирования для принятия решений, так же как библиотеки инструментов для резки теперь стали неотъемлемой частью программного обеспечения CAM.  Точно так же готовые детали будут нести информацию об их сроке службы вместе с ними.  Это принесет пользу операциям по доработке, ремонту или их обслуживанию.  Эта практика является нормой для многих аэрокосмических частей в настоящее время, при этом сложная генеалогия деталей требуется для соответствия FAA.  Продвижением этой тенденции является продолжающееся снижение стоимости сбора и хранения данных. 

 

Однако разработка стандартов для определения данных и их структуры по-прежнему является препятствием для преодоления.  Эти стандарты необходимы для связывания и сопоставления различных типов данных с разрозненных компонентов.  Чтобы помочь в этом переходе, стандарт MTConnect меняется двумя основными способами. 

Во-первых, он расширяет свои наборы определений для покрытия типов оборудования, которое ранее не рассматривалось.  Например, стандарт был реализован для аддитивного производства и для лазеров.  В обоих случаях для этой цели можно использовать расширения для некоторых существующих элементов данных.  Эти расширенные определения вводятся в официальный выпуск стандарта через Техническую консультативную группу и ее рабочие группы. 

Во-вторых, MTConnect устанавливает связи с другими стандартами и моделями данных, которые уже существуют или находятся в разработке.  Данные о персонале, например, уже четко определены вне MTConnect. 

 

Определения данных для таких объектов, как «оператор» или «пользователь», позволят связать данные MTConnect полезным образом с данными о производительности, посещаемости, вопросах обучения и других «факторах людей». Многие отрасли должны работать вместе, чтобы реализовать будущее для  самосознающих производственных систем и искусственного интеллекта.  Стандарты могут казаться утомительными или эзотерическими, но они являются клеем, который объединяет все части и помогает технологиям двигаться вперед согласованным и унифицированным образом.

Авторизуйтесь, чтобы получить возможность оставлять комментарии