Immaginate un mondo in cui le macchine non solo costruiscono i nostri prodotti, ma pensano e imparano come noi. In questo articolo esploriamo come l'intelligenza artificiale stia trasformando l'industria manifatturiera. Dai robot intelligenti che smistano i pezzi alla manutenzione predittiva che risparmia i tempi di inattività, l'IA sta rimodellando i processi produttivi. I lettori scopriranno otto rivoluzionarie applicazioni di intelligenza artificiale che aumentano l'efficienza, migliorano la qualità e riducono i costi nel settore manifatturiero. Immergetevi per scoprire come la tecnologia sta superando i limiti di ciò che le macchine possono fare.
Il concetto di intelligenza artificiale è stato introdotto per la prima volta negli anni '50, più di sessant'anni fa.
Tuttavia, solo negli ultimi anni l'IA ha conosciuto una crescita esplosiva, soprattutto grazie alla maturazione di tecnologie come l'Internet delle cose (IoT), i big data e il cloud computing.
L'IoT consente l'acquisizione in tempo reale di grandi quantità di dati, mentre i big data forniscono risorse di dati e supporto algoritmico per il deep learning. Il cloud computing offre risorse di calcolo flessibili per l'IA.
La combinazione organica di queste tecnologie guida il continuo sviluppo dell'IA, che si traduce in progressi sostanziali. La partita tra AlphaGo e Lee Sedol ha portato l'IA alla ribalta, scatenando una nuova ondata di fervore per l'IA.
Il lancio da record di ChatGPT alla fine del 2022, insieme alla popolarità di strumenti di disegno dell'IA come Stable Diffusion, hanno reso il 2023 l'anno inaugurale della democratizzazione dell'IA!
La ricerca e le applicazioni dell'intelligenza artificiale stanno progressivamente fiorendo in vari campi. Con l'avvento dell'ondata di smart manufacturing, l'intelligenza artificiale è stata integrata in ogni aspetto dell'industria manifatturiera, tra cui progettazione, produzione, gestione e servizi.
La tecnologia e i prodotti di intelligenza artificiale (AI), dopo anni di test pratici, sono ora ampiamente applicati e stanno accelerando l'integrazione dell'AI in diversi settori.
Da un punto di vista tecnico, è comunemente accettato nel settore che le capacità fondamentali dell'intelligenza artificiale possono essere classificate in tre livelli: intelligenza computazionale, intelligenza percettiva e intelligenza cognitiva.
L'intelligenza computazionale si riferisce alla capacità di archiviazione superiore e alle capacità di calcolo ultraveloci di una macchina. È in grado di eseguire un apprendimento profondo basato su dati massicci, utilizzando l'esperienza storica per guidare l'ambiente attuale.
Con il continuo sviluppo della potenza di calcolo e il costante aggiornamento dei metodi di memorizzazione, si può dire che l'intelligenza computazionale sia stata realizzata.
Ad esempio, AlphaGo, utilizzando la tecnologia di apprendimento per rinforzo, ha sconfitto il campione mondiale di Go, mentre le piattaforme di e-commerce utilizzano l'apprendimento profondo basato sulle abitudini di acquisto degli utenti per consigli personalizzati sui prodotti.
L'intelligenza percettiva si riferisce alla capacità delle macchine di possedere sensi come la vista, l'udito e il tatto. Può strutturare dati non strutturati e interagire con gli utenti con metodi di comunicazione umani.
Con l'avanzamento di varie tecnologie, viene riconosciuto e sfruttato il valore di un maggior numero di dati non strutturati. Anche l'intelligenza percettiva legata ai sensi, come voce, immagini, video e punti di contatto, si sta evolvendo rapidamente.
I veicoli autonomi e i famosi robot di Boston Dynamics utilizzano l'intelligenza percettiva; percepiscono ed elaborano l'ambiente circostante attraverso vari sensori, guidando efficacemente le loro operazioni.
Rispetto all'intelligenza computazionale e percettiva, l'intelligenza cognitiva è più complessa e si riferisce alla capacità della macchina di comprendere, indurre, ragionare e utilizzare la conoscenza come un essere umano.
Attualmente la tecnologia dell'intelligenza cognitiva è ancora in fase di ricerca ed esplorazione.
Ad esempio, nel settore della sicurezza pubblica, l'estrazione di caratteristiche e l'analisi di modelli di micro e macro comportamenti dei criminali, lo sviluppo di modelli e sistemi di intelligenza artificiale per la previsione del crimine, la penetrazione dei fondi e la simulazione dell'evoluzione del crimine urbano.
Nel settore finanziario, viene utilizzata per identificare transazioni sospette e prevedere le fluttuazioni macroeconomiche. La strada da percorrere per accelerare lo sviluppo dell'intelligenza cognitiva è ancora lunga.
Dal punto di vista dell'applicazione, l'impiego di una singola tecnologia di intelligenza artificiale può comprendere più livelli di capacità fondamentali, come l'intelligenza computazionale e l'intelligenza percettiva.
Robot industriali, smartphone, auto a guida autonoma, droni e altri prodotti intelligenti sono portatori di intelligenza artificiale.
Questi prodotti, grazie alla combinazione di hardware e di vari tipi di software, possiedono la capacità di percepire, esprimere giudizi e interagire in tempo reale con gli utenti e con l'ambiente, il tutto integrando varie capacità fondamentali dell'intelligenza artificiale.
Nel settore manifatturiero, ad esempio, sono ampiamente utilizzati diversi robot intelligenti: I robot di selezione/prelievo possono riconoscere e afferrare autonomamente oggetti irregolari.
I robot collaborativi sono in grado di comprendere e rispondere all'ambiente circostante. I carrelli automatici possono riconoscere i volti per avviare un inseguimento autonomo.
Con l'aiuto della tecnologia SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), i robot mobili autonomi possono utilizzare i sensori di bordo per identificare i marcatori di caratteristiche in ambienti sconosciuti e quindi stimare le coordinate globali del robot e di questi marcatori di caratteristiche in base alla posizione relativa e alle letture del contachilometri.
La tecnologia di guida autonoma, in termini di posizionamento, percezione ambientale, pianificazione del percorso, decisioni comportamentali e controllo, integra anche diverse tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale.
Le attuali applicazioni dell'intelligenza artificiale nelle industrie manifatturiere comprendono principalmente prodotti intelligenti per l'interazione vocale, il riconoscimento facciale, il riconoscimento delle immagini, la ricerca di immagini, il riconoscimento delle impronte vocali, il riconoscimento del testo, la traduzione automatica, l'apprendimento automatico, il calcolo dei big data e la visualizzazione dei dati.
Il testo che segue riassume otto scenari di applicazione dell'IA spesso utilizzati nel settore manifatturiero.
Scenario uno: ordinamento intelligente
Molte attività di produzione richiedono lo smistamento. Se eseguito manualmente, il processo è lento, costoso e richiede il mantenimento di un ambiente di lavoro a temperatura adeguata. L'implementazione di robot industriali per lo smistamento intelligente può ridurre significativamente i costi e migliorare la velocità.
Consideriamo l'esempio dello smistamento dei pezzi. I pezzi da smistare spesso non sono disposti in modo ordinato e il robot, pur disponendo di una telecamera per vedere i pezzi, non sa come raccoglierli. In questa situazione si può ricorrere alla tecnologia di apprendimento automatico.
Il robot esegue un'azione di smistamento casuale, quindi viene informato se l'azione è riuscita o meno a raccogliere un pezzo.
Dopo diverse iterazioni di addestramento, il robot apprende la sequenza di azioni di smistamento con il più alto tasso di successo, le posizioni ottimali da afferrare per un prelievo efficace e l'ordine di smistamento che produce il più alto tasso di successo.
Dopo diverse ore di apprendimento, il tasso di successo nello smistamento del robot può raggiungere 90%, equivalente al livello di un lavoratore specializzato.
Scenario due: gestione dello stato di salute delle apparecchiature
Effettuando il monitoraggio in tempo reale di funzionamento della macchina Grazie ai dati, all'analisi delle caratteristiche e alle tecniche di apprendimento automatico, possiamo prevedere i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino gli incidenti, riducendo i tempi di fermo non programmati.
D'altra parte, in caso di guasto improvviso di un'apparecchiatura, siamo in grado di diagnosticare rapidamente il problema, individuarne la causa e fornire le soluzioni corrispondenti.
Questo è comunemente applicato nell'industria manifatturiera, in particolare nell'ingegneria chimica, nelle attrezzature pesanti, nella lavorazione dell'hardware, nella produzione 3C, nell'energia eolica e in altri settori.
Prendere Macchine utensili CNC come esempio. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e sensori intelligenti per monitorare informazioni come la potenza, la corrente e il voltaggio della rete. utensili da taglioIl sistema di controllo della macchina, del mandrino principale e del motore di avanzamento durante il processo di lavorazione, consente di identificare lo stato di sollecitazione, usura e danneggiamento degli utensili, nonché lo stato di stabilità della lavorazione della macchina utensile.
In base a questi stati, possiamo regolare i parametri di lavorazione (velocità del mandrino, velocità di avanzamento) e le istruzioni di lavorazione in tempo reale, prevedendo quando sostituire l'utensile per migliorare l'accuratezza della lavorazione, ridurre i tempi di fermo della linea di produzione e migliorare la sicurezza delle apparecchiature.
Terzo scenario: Rilevamento dei difetti di superficie basato sulla visione
L'applicazione della visione artificiale per il rilevamento dei difetti superficiali è ormai comune nel settore manifatturiero.
La visione artificiale è in grado di identificare rapidamente, in pochi millisecondi e in condizioni di continuo cambiamento, i difetti superficiali minori e complessi dei prodotti e di classificarli, ad esempio rilevando contaminanti superficiali, danni e cricche.
Alcune aziende di intelligenza industriale hanno combinato il deep learning con microscopi 3D per aumentare la precisione di rilevamento dei difetti a livello nanometrico.
Per i prodotti difettosi rilevati, il sistema è in grado di determinare automaticamente se sono riparabili, di pianificare il percorso e il metodo di riparazione, quindi il macchinario esegue l'azione di riparazione.
Ad esempio, il tubo in PVC è uno dei materiali da costruzione più utilizzati e viene consumato in grandi quantità.
È soggetto a graffi superficiali, buche, increspature d'acqua e superfici opache durante il processo di produzione e confezionamento, richiedendo una notevole quantità di manodopera per l'ispezione.
Dopo aver implementato il rilevamento automatico visivo dei difetti superficiali, le impurità sulla superficie del tubo vengono rilevate automaticamente impostando le dimensioni minime e massime dell'area, con una precisione di rilevamento minima di 0,15 mm² e un tasso di rilevamento superiore a 99%.
I graffi sulla superficie del tubo vengono rilevati automaticamente impostando le lunghezze e le larghezze minime e massime, con una precisione di rilevamento minima di 0,06 mm e una velocità di rilevamento superiore a 99%.
Le rughe sulla superficie del tubo vengono rilevate automaticamente impostando le lunghezze minime e massime, le larghezze, le lunghezze dei segmenti e le soglie di differenza di colore, con una precisione di rilevamento minima di 10 mm e una velocità di rilevamento superiore a 95%.
Quarto scenario: Ispezione della qualità dei prodotti e determinazione dei guasti in base al riconoscimento dell'impronta vocale
Utilizzando la tecnologia di riconoscimento delle impronte vocali, possiamo rilevare automaticamente i suoni anomali, identificare i prodotti difettosi e confrontarli con un database di impronte vocali per la determinazione dei difetti.
Ad esempio, dalla fine del 2018, lo stabilimento Faurecia (Wuxi) ha avviato una collaborazione completa con il team Big Data Science del gruppo, dedicata all'applicazione della tecnologia AI alla valutazione delle prestazioni NVH (Noise, Vibration, and Harshness) dei regolatori di sedili.
Nel 2019, lo stabilimento Faurecia (Wuxi) ha incorporato la tecnologia AI nel rilevamento dei suoni anomali dei regolatori, realizzando l'automazione dell'intero processo dalla raccolta dei segnali, all'archiviazione dei dati, all'analisi dei dati fino all'autoapprendimento. L'efficienza e la precisione del rilevamento superano di gran lunga la tradizionale ispezione manuale.
Con l'implementazione del sistema di rilevamento del rumore basato sulla tecnologia AI nello stabilimento di Wuxi, il personale è diminuito da 38 a 3. Contemporaneamente, la capacità di controllo della qualità è migliorata in modo significativo, con un beneficio economico annuale che ha raggiunto i 4,5 milioni di RMB.
Scena 5: Decisioni intelligenti
Le imprese manifatturiere possono applicare tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico insieme all'analisi dei big data per ottimizzare i metodi di programmazione, migliorando le loro capacità decisionali in aree quali la qualità dei prodotti, la gestione operativa, la gestione dei consumi energetici e la gestione degli utensili.
Ad esempio, il sistema di gestione intelligente della produzione della FAW Jiefang Wuxi Diesel Engine Factory è dotato di funzionalità quali la raccolta di dati sulle anomalie e sulla programmazione della produzione, la diagnosi delle cause anomale basata su alberi decisionali, la previsione dei tempi di fermo delle apparecchiature basata sull'analisi di regressione e l'ottimizzazione delle decisioni di programmazione basata sull'apprendimento automatico.
Utilizzando i dati storici del processo decisionale di programmazione e gli indicatori di prestazione della produzione effettiva dopo la programmazione come set di dati di addestramento e impiegando algoritmi di rete neurale, i parametri dell'algoritmo di valutazione delle decisioni di programmazione vengono messi a punto per garantire che le decisioni di programmazione soddisfino i requisiti di produzione effettivi.
Scena 6: Gemellaggio digitale
Il gemellaggio digitale è il rispecchiamento di entità fisiche nel mondo virtuale. La creazione di gemelli digitali integra l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e i dati dei sensori per stabilire un modello "reale" vivido e aggiornato in tempo reale che supporta il processo decisionale durante l'intero ciclo di vita dei prodotti fisici.
Nel perseguire la modellazione di ordine ridotto di entità gemelle digitali, la complessità e i modelli non lineari possono essere inseriti nelle reti neurali. Sfruttando l'apprendimento profondo, si stabilisce un obiettivo finito su cui si basa la modellazione di ordine ridotto.
Per esempio, nel modello tradizionale, la simulazione fluida e termica di un'uscita di una tubatura di acqua calda e fredda, utilizzando un server a 16 core, richiede 57 ore per ogni calcolo. Dopo l'implementazione della modellazione di ordine ridotto, ogni calcolo richiede solo pochi minuti.
Scena 7: Design generativo
La progettazione generativa è un processo interattivo e auto-innovativo. Quando gli ingegneri progettano un prodotto, devono solo impostare i parametri desiderati e i vincoli di prestazione sotto la guida del sistema, come il materiale, il peso, il volume, ecc.
Grazie ad algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile generare automaticamente centinaia o migliaia di soluzioni valide in base alle intenzioni del progettista. Queste vengono poi confrontate autonomamente e il progetto ottimale viene selezionato e consigliato al progettista per la decisione finale.
Il design generativo è diventato un nuovo campo interdisciplinare, profondamente integrato con le tecnologie informatiche e di intelligenza artificiale, che applica algoritmi e tecnologie avanzate al processo di progettazione.
Gli algoritmi generativi ampiamente utilizzati includono sistemi parametrici, grammatiche di forma (SG), sistemi L, automi cellulari (CA), algoritmi di ottimizzazione topologica, sistemi evolutivi e algoritmi genetici.
Ottava scena: Previsione della domanda e ottimizzazione della catena di fornitura
Sfruttando l'intelligenza artificiale, creiamo modelli precisi di previsione della domanda, consentendo alle aziende di fare previsioni sulle vendite, anticipare i requisiti di assistenza dei ricambi e prendere decisioni basate sulla domanda.
Contemporaneamente, attraverso l'analisi dei dati esterni e sulla base delle previsioni della domanda, formuliamo strategie di rifornimento delle scorte, valutazioni dei fornitori e selezione dei pezzi.
Ad esempio, in uno sforzo pragmatico per controllare i costi di gestione della produzione, l'American Honda Motor Company ha cercato di capire quando si sarebbe verificata la futura domanda dei clienti.
Pertanto, hanno creato un modello predittivo utilizzando i dati di vendita e manutenzione di 1.200 concessionari. Questo modello stima il numero di veicoli che torneranno in concessionaria per la manutenzione nei prossimi anni.
Le informazioni sono state poi utilizzate per stabilire dei parametri di riferimento per la pre-preparazione dei vari pezzi. Questa trasformazione ha permesso ad American Honda di ottenere una precisione di previsione fino a 99% e di ridurre di tre volte i tempi di reclamo dei clienti.
Attualmente, con l'ingresso di un numero crescente di aziende, università e organizzazioni open-source nel campo dell'intelligenza artificiale, un grande afflusso di software e piattaforme open-source di AI di successo sta portando a un boom senza precedenti dell'intelligenza artificiale.
Tuttavia, rispetto a settori come la finanza, le applicazioni dell'IA nel settore manifatturiero, sebbene numerose, non sono particolarmente importanti e si potrebbe dire che il loro sviluppo è stato relativamente lento.
Le ragioni principali di questi problemi derivano dalle tre aree seguenti:
1. La raccolta, l'utilizzo e lo sviluppo dei dati durante il processo di produzione presentano sfide significative. Inoltre, la maggior parte delle aziende si affida principalmente a database privati e su scala limitata, con conseguente mancanza di campioni di apprendimento automatico di alta qualità. Ciò limita il processo di autoapprendimento della macchina.
2. Esiste una varietà di differenze tra i settori produttivi, che aumenta la complessità delle soluzioni di intelligenza artificiale e la richiesta di personalizzazione.
3. All'interno di vari settori, mancano imprese leader in grado di guidare la tendenza a integrare profondamente l'intelligenza artificiale nella produzione.
Affrontando questi tre aspetti critici, la tecnologia dell'intelligenza artificiale potrebbe essere applicata meglio all'industria manifatturiera.
In qualità di fondatore di MachineMFG, ho dedicato oltre un decennio della mia carriera al settore della lavorazione dei metalli. La mia vasta esperienza mi ha permesso di diventare un esperto nei campi della fabbricazione di lamiere, della lavorazione, dell'ingegneria meccanica e delle macchine utensili per metalli. Penso, leggo e scrivo costantemente su questi argomenti, cercando di essere sempre all'avanguardia nel mio campo. Lasciate che le mie conoscenze e la mia esperienza siano una risorsa per la vostra azienda.
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