Pramoninis internetas gali sujungti visą įrangą, jutiklius ir robotus, kad galėtume geriau suprasti pačią įrangą, o dar svarbiau – kaip naudojant šią informaciją nuolat tobulinti gamybos procesą. Žvelgiant iš gamybos gyvavimo ciklo perspektyvos, pramoninis internetas gali pakeisti tris pagrindinius aspektus, į kuriuos gamyklos atkreipia dėmesį: produktyvumo efektyvumą, veikimo laiką ir gaminių kvalifikacijos rodiklį, bei suteikti naujų idėjų visoms viso gamybos gyvavimo ciklo grandims.
Pavyzdžiui, kai elektronikos gamykla surenka mobiliuosius telefonus, kompiuterius ir kitus gaminius, įprasta gamyklos praktika yra tokia, kad darbuotojai, siekdami užtikrinti surinkimo tikslumą, pasikliauja tiksliais įrankiais. Kiekviena surinkimo nuoroda turi išlaikyti testą, o bandymo rezultatai nustato, ar ankstesnis procesas gali būti sėkmingas. Bendrosios gamyklos negali atsekti ankstesnio proceso, tačiau pramoninis internetas gali pakoreguoti surinkimo procese reikalingus parametrus. Kaip pavyzdį paėmus mobilųjį telefoną, daroma prielaida, kad įvairių viduje esančių komponentų surinkimo tikslumas yra 30 mikronų. Remiantis galutiniais bandymo rezultatais, komponentų tolerancija visada nukrypdavo iki 50 mikronų vienoje pusėje. Naudojant pramoninį internetą, šie gamybos duomenys gali būti grąžinti į projektavimo lygmenį pramoninio interneto forma. Ankstesniame procese analizuojant, nustačius ir koreguojant tam tikros surinkimo grandies parametrus, galima pašalinti sistemines klaidas. Tai rodo, kad faktiniai gamybos proceso duomenys, gauti per pramoninį internetą, gali pagerinti galutinę produkcijos kokybę, kuri atspindi pramoninio interneto vertę tiek pajėgumų laiptų, tiek gyvavimo ciklo požiūriu.
Dirbtinio intelekto taikymas gamyboje
Dirbtinis intelektas plačiai naudojamas gamyboje. Gamykla visapusiškai įvertina roboto problemų galimybę remdamasi tūkstančių robotų istoriniais duomenimis ir atlieka prevencinę visos įrangos veikimo diagnostiką. Sistema naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad priimtų sprendimus, pagrįstus daugybe istorinių duomenų, ir gali atlikti prevencinę įrangos veikimo būsenos priežiūrą. ABB pradėjo jungti robotus prie serverių 2007 m., kad galėtų keistis tokiais duomenimis kaip galimos problemos ir įrangos veikimas. Po daugiau nei dešimties metų duomenų kaupimo įvaldėme daugybę įvairių pasaulio gamyklų veiklos duomenų. Ateityje ir toliau naudosime mašininį mokymąsi, kad pradėtume debesų platforma pagrįstas prevencines diagnostikos ir priežiūros paslaugas, analizuodami duomenis. Be prevencinės priežiūros, AI taip pat gali pasiūlyti keletą idėjų, kaip išspręsti kliūtis visame gamybos procese, pavyzdžiui, automobilių gamyklos kėbulo suvirinimo proceso gamybos linija. Svarbiausia, kad žmogaus robotų sąveikos srityje dirbtinis intelektas ateityje turės didelių laimėjimų. Šiuo metu žmogaus ir kompiuterio sąveika, pagrįsta gamybos įranga, vis dar yra gana tradicinėje stadijoje, todėl žmonės turi įvesti instrukcijas sąveikos procesui įgyvendinti. Dirbtinio intelekto technologija ateityje gali padaryti žmonių ir intelektualių robotų sąveiką natūralesnę.
Ateities robotų plėtros tendencijos ir pritaikymo scenarijai
Pasikeitus išoriniams veiksniams, pramoninių robotų vystymosi greitis per pastaruosius 10 metų kiek stebina tiek pasaulyje, tiek Kinijoje. Pasaulyje pramoniniai robotai išlaiko metinį 15–20 procentų augimo tempą. Kinijoje, pasak abb, Kinijos pramoninių robotų rinkos augimo tempas 2017 metais viršijo 50 procentų.
Žvelgiant iš produktų ir technologijų perspektyvos, pramoninių robotų struktūra ir pritaikymo technologija beveik nepasikeitė nuo 1970 m. Dauguma pramoninių robotų yra naudojami atlikti pasikartojančius, paprastus, nuobodžius ir net pavojingus darbus. Šiuo metu pramoniniai robotai daugiausia naudojami didelio masto gamyboje su gamybos pajėgumais ir produkcijos paklausa, pavyzdžiui, automobilių, elektronikos, maisto ir gėrimų bei kitose pramonės šakose. Dėl akivaizdaus automobilių pramonės masto poveikio automobilių pramonė visada buvo plačiausiai naudojama pramoninių robotų pramonė. Nuo praėjusių metų elektronikos pramonė tapo didžiausia pramoninių robotų naudotoja dėl išaugusios paklausos Kinijos rinkoje. Tuo pačiu metu robotai taip pat naudojami tradicinėse pramonės šakose, tokiose kaip maistas ir gėrimai, metalo gaminiai ir plastiko gaminiai.
Kalbant apie pritaikymą, logistikos ir mažmeninės prekybos pramonė ateityje taps nauja robotų taikymo sritimi dėl didelės žmogiškųjų išteklių paklausos ir sparčios pramoninio masto plėtros. Rūšiavimo darbus, reikalingus tiek sandėliui, tiek logistikos pramonei; Nesvarbu, ar tai būtų pakrovimas, papildymas ar mažmeninės prekybos lentynų valdymas, jis tinka roboto taikymo scenarijams. Todėl logistikos ir mažmeninės prekybos pramonė bus kita besiformuojanti pramonės šaka, taip pat robotų skverbimosi iš pramonės į paslaugų pramonę pradžia.
Dėl senėjimo ir didėjančių darbo sąnaudų Europoje robotų paklausa pamažu skverbėsi iš didelių gamyklų į mažas ir vidutines gamyklas ir net mažas dirbtuves. Mažoms ir vidutinėms įmonėms gamybai būdingos mažos partijos ir daugybė veislių, o gamybos procesas nuolat keičiamas. Naudojant tradicinius pramoninius robotus sunaudos per daug perjungimo laiko. Todėl mažoms ir vidutinėms įmonėms reikia mažų ir lanksčių produktų, o svarbiausia – robotų naudojimo paprastumas.
Palyginus su kompiuterių pramonės plėtra, pramoniniai robotai vis dar yra „superkompiuterių“ stadijoje, o robotų „asmeninių kompiuterių“ era dar neatėjo. Žvelgiant į kompiuterio istoriją nuo išradimo iki populiarinimo, pastebima, kad kainos sumažinimas, apimčių mažinimas, lengva valdyti programą ir patogi grafinė sąsaja yra trys svarbūs veiksniai, dėl kurių kompiuteris galiausiai įveda tūkstančius namų ūkių iš laboratorijos. Panašiai kaina, žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo saugumas ir naudojimo paprastumas yra ribojantys veiksniai, ribojantys robotų įsiskverbimą iš pramonės į kitas sritis. Robotams iš pramonės skverbiantis į vartojimą, žmogaus ir kompiuterio sąveika yra vienas iš robotų vystymąsi ribojančių veiksnių. Kaip mašinos gali geriau bendrauti su žmonėmis, nesvarbu, ar tai būtų pramonė, ar kiti scenarijai? Kaip geriau padėti žmonėms užbaigti darbą darbo ir gamybos procese? Dirbtinis intelektas suteikia galimybę išspręsti šias problemas. Kalbant apie žmogaus ir kompiuterio sąveikos patikimumą, technologijų srityje vis dar reikia padaryti proveržį. Kalbant apie pramoninius robotus, dabar gamyklose esantys robotai gali tiksliai vykdyti instrukcijas be klaidų, nes inžinerinis projektavimas, montavimas ir paleidimas turi veikti gamybos linijoje pagal instrukcijas. Ideali situacija ateityje yra ta, kad robotai gali bendrauti su žmonėmis natūraliau, kaip pameistriai, ir, vadovaujant žmonėms, gali tapti pameistriais į subrendusius darbuotojus.