Digitalizacja przemysłu stworzyła sposoby i środki, dzięki którym można obecnie wykrywać usterki na wczesnym etapie, jeszcze przed wystąpieniem uszkodzenia. Jest to możliwe dzięki Internetowi Rzeczy. Z jego pomocą maszyny mogą być wyposażone w technologię, która umożliwia im wykrywanie i komunikowanie własnych stanów. Zazwyczaj odbywa się to za pomocą odpowiednich czujników, które rejestrują i przesyłają kluczowe dane – przykładowo dotyczące temperatury lub wzorców drgań. Taka zautomatyzowana ocena danych jest podstawowym elementem koncepcji konserwacji predykcyjnej. Analizując zarówno dane historyczne, jak i bieżące, można wcześnie wykryć oznaki usterek i podjąć odpowiednie kroki.
ZAUTOMATYZOWANE USUWANIE USTEREK DZIĘKI SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Sztuczna inteligencja (AI) jest zwykle wykorzystywana w Industry 4.0 do analizowania dużych ilości danych. W połączeniu z IoT i automatyzacją, AI działa jak wielopoziomowy system alarmowy, odciążając pracowników.
Przykładowo systemy te mogą monitorować temperaturę maszyn. Jeśli uznają, że sytuacja grozi awarią, powiadamiają pracownika i rozpoczynają automatyczne chłodzenie. Sztuczna inteligencja ostrzega pracownika i jednocześnie przekazuje mu wszystkie ważne dane. Odpowiedzialna za pracę maszyn osoba nie musi więc od razu reagować i pędzić do maszyny z zestawem narzędzi. Pierwszy etap napraw obejmuje najczęściej zdalne postawienie diagnozy.
Dzięki IoT i dostępowi na odległość pracownik może połączyć się z oprogramowaniem maszyny, aby zbadać przyczynę usterki, przeanalizować dzienniki i ocenić dane bezpośrednio w systemie. Jeśli przyczyną usterki jest oprogramowanie, pracownik może podjąć odpowiednie kroki w celu rozwiązania problemu lub zmiany ustawień bezpośrednio ze swojego komputera ‒ niezależnie od miejsca pobytu. Jeśli przyczyną usterki jest sprzęt, pracownik otrzymać może cyfrową pomoc za pośrednictwem rzeczywistości rozszerzonej (AR).
Wówczas ekspert i technik łączą się za pomocą inteligentnych okularów lub smartfonów. Obaj widzą ten sam obraz z kamery, a oprócz połączenia głosowego mają także możliwość umieszczania znaczników wizualnych ‒ na przykład podświetlania określonych przełączników za pomocą strzałek lub umieszczania wokół nich pierścieni wskazujących, że należy je nacisnąć, aby zidentyfikować przyczynę usterki.
SPRAWNE NAPRAWY MASZYN W INDUSTRY 4.0 DZIĘKI ROZSZERZONEJ RZECZYWISTOŚCI
Sposób przeprowadzenia naprawy maszyny można również zarejestrować dzięki AR w celu przeszkolenia pracowników i usprawnić z pomocą sztucznej inteligencji. Aby zapewnić zgodność i jakość, poszczególne etapy prac można dokumentować za pomocą kamery zainstalowanej w inteligentnych okularach, a całość łączyć z osobistym asystentem AI. Dzięki temu, że ten ostatni został przeszkolony, rozpoznaje maszynę, gdy tylko ją zobaczy i wówczas przekazuje odpowiednie instrukcje ‒ bez konieczności długiego poszukiwania ich przez pracownika.
Wyświetla również wszelkie ważne wskazówki dotyczące bezpieczeństwa, których należy przestrzegać podczas obsługi i konserwacji maszyn. Sztuczna inteligencja wskazać też może narzędzia, których należy użyć do napraw. Jest też w stanie zweryfikować jakość wykonanych prac. Przykładowo sprawdzi, czy śruby zostały odpowiednio dokręcone przez kontrolę liczby wykonanych obrotów, jak i siły nacisku.
Funkcjonowanie przemysłu w realiach Industry 4.0 sprawia, że maszyny i systemy stają się coraz bardziej inteligentne i coraz ściślej powiązane w sieć. Cyfryzacja oferuje narzędzia, które pozwalają uniknąć przestojów w produkcji. Wystarczy odpowiednie wdrożenie AI, AR i IoT, by usprawnić proces usuwania usterek i zachować płynność. Teraz tylko od firm zależy, czy skorzystają z tych możliwości.
