Роль ИИ в формировании промышленной автоматизации
Искусственный интеллект (ИИ) больше не является далекой будущей перспективой для промышленной автоматизации. Он уже играет значительную роль в формировании будущего производственных операций. Как подчеркнул генеральный директор Rockwell Блейк Морет во время своего выступления на Automation Fair, ИИ является важным катализатором эффективности и инноваций в отраслях по всему миру. Будь то проектирование систем, предсказательное обслуживание или оптимизация операций, влияние ИИ очевидно. Пандемия COVID-19 ускорила внедрение ИИ, заставив производителей исследовать удаленное пусконаладочное обслуживание и использование цифровых двойников.
Катализатор пандемии: удаленный ввод в эксплуатацию и цифровые двойники
Интеграция ИИ в промышленную автоматизацию стала острой необходимостью во время пандемии. Море подчеркнул, что процесс ввода в эксплуатацию упаковочных линий, таких как розлив или производство продуктов питания, столкнулся со значительными трудностями из-за требований физического дистанцирования. Традиционные методы сборки оборудования на месте уже были невозможны. Решение? Разработка цифровых двойников, которые позволили осуществлять удаленный ввод в эксплуатацию и агрегировать оборудование на платформе Nvidia Omniverse. Эта возможность продемонстрировала, как ИИ может оптимизировать сложные промышленные процессы и подключать разрозненное оборудование от различных OEM-производителей, что приводит к более быстрому развертыванию и большей эксплуатационной гибкости.
Экспертиза AI от Nvidia встречается с промышленными приложениями Rockwell
Nvidia уже давно является лидером в области ИИ и вычислений, и теперь ее опыт трансформирует такие отрасли, как производство. Как отметил вице-президент Nvidia по Omniverse преподобный Лебаредиан, эволюция ИИ от теоретических возможностей к практическим, реальным приложениям меняет производство. В сотрудничестве с Rockwell Nvidia совершенствует инструменты моделирования, такие как Emulate3D, для создания и оптимизации цифровых двойников производственных процессов. Это позволяет производителям моделировать упаковочные линии, виртуально оптимизировать их и сокращать отходы материалов, одновременно ускоряя выход продукции на рынок. Цель ясна: интегрировать ИИ таким образом, чтобы повысить эффективность и устойчивость производственных систем.
Путь к автономным производственным системам
По словам Лебаредяна, мы движемся к будущему, в котором промышленные системы будут не просто автоматизированы, но и автономны. Этот переход включает в себя три ключевых компонента: среду моделирования, производственные операции, управляемые ИИ, и автономные агенты, такие как роботы, которые выполняют задачи в заводских цехах. . По мере развития этих систем интеграция ИИ становится еще более важной. Цель состоит в том, чтобы компоненты динамически адаптировались к окружающей среде, создавая более гибкий и отзывчивый производственный процесс. Хотя потенциал огромен, реализация ИИ не лишена проблем. Чтобы эта технология работала бесперебойно, необходимо развивать рабочую силу, владеющую как традиционными, так и новыми технологиями.
'Искусственный интеллект и его влияние на рабочую силу и развитие навыков'
Одной из серьезных проблем при внедрении ИИ в промышленной автоматизации является потребность в рабочей силе, владеющей как устаревшими, так и передовыми технологиями. Как подчеркнул Море, жизненно важно дать работникам возможность освоиться с решениями на основе ИИ и программированием на естественном языке. Лебаредян также отметил, что ценность знаний в таких областях, как материаловедение и гидродинамика, сейчас перевешивает потребность в традиционных навыках программирования. ИИ берет на себя вычислительные задачи, позволяя инженерам сосредоточиться на специализированных знаниях, которые могут способствовать инновациям. Этот сдвиг, несомненно, потребует развития новых навыков, но он также даст возможность отраслям расширить границы возможного в автоматизации.
Искусственный интеллект Революция в цепочках поставок и устойчивом развитии
Влияние ИИ выходит за пределы производственного цеха. По мере того, как все больше производственных процессов интегрируют ИИ, растет потенциал для анализа данных в реальном времени и профилактического обслуживания. ИИ может помочь производителям предвидеть сбои, оптимизировать логистику и сократить эксплуатационные расходы, одновременно повышая устойчивость цепочки поставок. Кроме того, эффективность, основанная на ИИ, позволяет снизить воздействие производства на окружающую среду. Оптимизируя энергопотребление, сокращая количество отходов и повышая эффективность производства, ИИ помогает компаниям переходить к более устойчивым практикам. Эти достижения поддерживают усилия компаний по соблюдению более строгих экологических норм и снижению выбросов углекислого газа.
Будущее продуктового дизайна и инноваций с ИИ
ИИ также открывает широкие возможности в проектировании и разработке продуктов. Используя вычислительную мощь ИИ, инженеры могут исследовать более широкий спектр материалов и конфигураций, которые раньше были слишком сложными для рассмотрения. Это приводит к созданию более инновационного дизайна продукции, которая не только функциональна и эстетически привлекательна, но также устойчива и проста в производстве в больших масштабах. Таким образом, ИИ играет решающую роль в совершенствовании как процессов проектирования, так и производственных процессов, позволяя производителям удовлетворять растущие запросы потребителей, одновременно минимизируя использование ресурсов.
Сила стратегических партнерств в продвижении AI технологий
Сотрудничество Rockwell и Nvidia представляет собой яркий пример того, как стратегическое партнерство может стимулировать технологический прогресс. Объединив опыт Nvidia в области ИИ и вычислительной техники с промышленными знаниями Rockwell, обе компании устанавливают новый стандарт для ИИ. интеграция в производство. Такое межотраслевое сотрудничество имеет важное значение для преодоления сложностей интеграции ИИ в существующие системы и обеспечения того, чтобы преимущества трансформировались в ощутимые результаты для таких отраслей, как автоматизация упаковки. Поскольку ИИ продолжает развиваться, подобные партнерства будут играть ключевую роль в формировании будущего промышленной автоматизации.
