ИИ: быть увиденным, но не услышанным

Центр прогнозирования качества Siemens использует машинное обучение на машинных и технологических данных для прогнозирования проблем с качеством в процессе упаковки, автоматизации процессов проверки качества, выявления проблем на как можно более ранней стадии и предоставления информации, указывающей на причины проблем с качеством, которую операторы могут использовать для оптимизации. настройки линии.Изображение предоставлено Siemens

Подобно выражению XV века «Детей должно быть видно, но не слышно», искусственный интеллект (ИИ) обычно представляет собой встроенную программную технологию, которая тихо работает за кулисами, обеспечивая бесперебойную работу системы производства или упаковки, и молчит, пока что-то не выходит из строя. контролировать и не так легко исправить. Затем система подает сигнал тревоги, возможно, останавливая процесс до тех пор, пока проблема, которую ИИ уже определил, не будет устранена людьми.

Некоторые поставщики систем упаковки и управления начали рекламировать использование ИИ в своих системах — и не без оснований. Технологии искусственного интеллекта, наконец, становятся готовыми к использованию в прайм-тайм при условии, что они будут иметь достаточные входные данные от датчиков и/или накопленные данные, полученные от упаковочных машин, робототехники, систем визуального контроля, двигателей и других программных приложений, таких как MES, инвентаризация, логистика и управление процессами. Без этих данных ИИ слеп.

Я подумал, что было бы интересно «спросить» систему искусственного интеллекта (ChatGPT), какие, по ее мнению, преимущества ИИ может принести системам упаковки пищевых продуктов. Хотя ИИ, вероятно, еще не лишит работы писателей и редакторов, ответы ChatGPT были следующими: «ИИ может помочь системам упаковки пищевых продуктов работать более эффективно, действенно и устойчиво, что приведет к повышению качества, сокращению отходов и увеличению прибыльности». Полный ответ см. в рамке «Чат-бот с искусственным интеллектом раскрывает преимущества искусственного интеллекта в работе системы упаковки».

Для поставщиков упаковочного оборудования путь к искусственному интеллекту имел множество вех. Например, в 2018 году компания Harpak-ULMA разработала концепцию и план трансформации в инновационного и гибкого поставщика интеллектуальных и подключенных упаковочных платформ, — говорит Александр Уэллет, менеджер по инновациям. Спустя пять лет после реализации этого многолетнего и многоэтапного плана цифровой трансформации компания теперь демонстрирует, как и почему цифровая трансформация обеспечивает потребительскую ценность в упаковочных операциях благодаря коммерческому признанию, проявленному потенциальными и заказчиками.

«Эта стратегия, — говорит Уэлле, — основана на предоставлении интеллектуальных подключенных машин, которые создают основу для цифровой трансформации (данных), и постепенно строится на интеграции Интернета вещей, дополненной реальности (AR), цифровых двойников и возможностей прогнозного обслуживания. Компания планирует коммерчески выпустить встроенные возможности дополненной реальности и цифровых двойников в 2023 году после нескольких лет бета-тестирования с клиентами из списка Fortune 500».

Применение технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, основанных на больших объемах собранных данных, является ключом к заключительному этапу предложения планового профилактического обслуживания всех упаковочных платформ, добавляет Уэлле. Хотя это основное ценное предложение для клиентов, компания предприняла ряд более мелких шагов по использованию ИИ для оценки, анализа и выявления различных дополнительных улучшений существующих процессов или предложений.

Другие приложения ИИ исследуются Harpak-ULMA. Например, способность платформы предупреждать/рекомендовать перестроить инструмент для запечатывания лотков на основе количества циклов и других переменных времени выполнения (обратите внимание, что это не относится к мониторингу на основе состояния). Еще один аспект такого рода ИИ исследуется для управления запасами запасных частей. Искусственный интеллект также тестируется для анализа запросов на обслуживание и заявок в службу поддержки для выявления закономерностей, которые могут помочь разработать более активный подход к реагированию на запросы клиентов. Наконец, компания активно работает над внедрением инструмента искусственного интеллекта, предназначенного для устранения неполадок оборудования и управления производством для упаковочной платформы.