Მოწყობილობების დამუშავება: ახალგაზრდული ტექნოლოგია?

Ინდუსტრიული ინტერნეტ ნივთები (IIoT) და მოწყობილობების მონიტორინგი რეჟიმში ნამდვილ დროში

Როგორ უზრუნველყოფს IIoT მონაცემების შეგროვებას მოწყობილობების დამუშავებისას ნამდვილ დროში

Ინდუსტრიული IoT, ანუ IIoT, არის სამუშაო აღჭურვილობის მართვის ახალი მეთოდი, სადაც მანქანებში ინტელექტუალური სენსორები იდგამება. ეს მცირე მოწყობილობები აკონტროლებს რხევებს, ტემპერატურას და ენერგიის მოხმარებას, შემდეგ კი ინფორმაცია გადააქვს ცენტრალურ კომპიუტერებზე, სადაც ინახება და ანალიზდება. მაგალითად, წარმოიდგინეთ ქარხნის სარდაფი, სადაც კომპრესორები დაკავშირებულია IIoT სისტემებთან. როდესაც კომპრესორები იწყებენ წნევის გაუთვლელ ცვლილებებს, სპეციალისტები განცხადებებს იღებენ, რათა პრობლემები დაუზუსტონ გამტეხილობამდე. იმდენად, რამდენად განსხვავდება იმამდე დაცილება, სანამ რამე მოიხსნის და პრობლემის ადრე ამოსწურვა? მცხები ამტკიცებენ, რომ ასეთი ტიპის მომსახურების გამოყენებისას არასასურველი შეჩერებები 25%-დან 35%-მდე იკლებს. ეს ნიშნავს ფულის დაზოგვას და წარმოების ხაზების გრძელ დროიან მუშაობას.

Უსადენო სენსორული ქსელები და ბოლო გამოთვლები უფრო სწრაფი ინდუსტრიული გადაწყვეტილებებისთვის

Დღევანდელი ინდუსტრიული IoT სისტემები აერთიანებს საწყის მონაცემების დამუშავების სიჩქარის შესამცირებლად უსადენო სენსორებს და საზღვარგარე გამოთვლით სიმძლავრეებს. ასეთი სისტემები ადგილზე ამუშავებენ საჭირო ინფორმაციას და არ აგზავნიან მას ათობით მილიონი ბაიტი მონაცემების ამაღლებული ღრუბელი სერვერებისკენ. მაგალითად, წარმოიდგინეთ ტურბინების წარმოების ხაზი. ასეთი სისტემის საშუალებით ხდება ადგილზე იმის ანალიზი, თუ როგორ იხოცება პინიანები და თითქმის მყისიერად იწყება შესაბამისი მომსახურების პროცედურები. სიჩქარეში სხვაობა მომხიბვლით დიდია. ვლაპარაკობთ მონაცემთა გადამისამართების დროის შემცირებაზე დაახლოებით 80%-ით, შედარებით ძველი ტიპის ღრუბელზე დამოკიდებული მიდგომების მიმართ. რა თქმა უნდა, არსებობს გადასალახი რამდენიმე ბარიერი, მაგალითად, განხორციელების ხარჯები და თავსებადობის პრობლემები, თუმცა შესრულების სიჩქარე თვითონ საუბრობს საკუთარ სიმძლავრეზე.

Მასობრივი IIoT-ის გამოყენება მანქანაშენებაში და მძიმე ინდუსტრიაში

67%-ზე მეტი მწარმოებელი უკვე იყენებს IIoT ამონახსნებს, მიღების ტემპები კი გაორმაგდა მადნების და ენერგეტიკის სექტორებში 2021 წლის შემდეგ. გადამუშავების საწარმოები ასრულებს გასაზომ შედეგებს:

Მძიმე მანქანების ოპერატორები აღნიშნავენ 40%-ით სწრაფ ანომალიების აღმოჩენას IIoT-სთან ერთად, ხელსაწყოების ხმაურის ანალიზით, ხელოვნური ინტელექტით

IIoT-ს ინტეგრირება ძველ მოწყობილობებთან უფრო გონივრული სამუშაო პროცესებისთვის

Ძველი მანქანების მორგება IIoT შესაძლებლობებით უზრუნველყოფს გამოწვევებს, მაგრამ იძლევა გასაზომ შედეგს. 2022 წელს განხორციელდა ინიციატივა CNC მანქანების მორგების შესახებ:

• 90% წარმატებული ინტეგრაციის მაჩვენებელი უნივერსალური სენსორული ადაპტერების გამოყენებით
• 50% შეცდომის შემცირება კალიბრაციაში გონივრული მეტრების საშუალებით
• $120 ათასი წელზე დაბეგვრის შენახვა პროგნოზული შენარჩუნების ხარჯებში

Მონაცემთა შლიცები ძველი სისტემებიდან ანალოგურ სიგნალებს გადააკეთებს IIoT-თავსებად ფორმატებში, რაც უზრუნველყოფს ძველი პრესებსა და საანალიზო დაფებს შორის კავშირს.

Თანამედროვე მოწყობილობების დამუშავების დახვეწილი რობოტექნიკა და ავტომატიზაცია

Რობოტექნიკის ინტეგრირება მძიმე მოწყობილობებსა და პროდუქციის სისტემებში

Დღეს მრეწველობის საწარმოები უფრო ხშირად მიმართავენ რობოტებს იმ სამუშაოებისთვის, რომლებიც მოწყობილობის დამუშავების ზუსტ სიზუსტეს მოითხოვენ. ამას ჩვენ ვხედავთ დიდი გემების შედუღების სადგურებიდან დაწყებული თვითმფრინავის ნაწილების დასამზადებლად გამოყენებული საშუალებებამდე. ავტომობილების საწარმოების მაგალითი ავიღოთ. ზოგიერთ მათგანში უკვე რობოტიზებული მხები 1,5 ტონამდე ძრავის კორპუსებს აწევს, ხოლო მოძრაობის შეცდომა 0,02 მმ-ით შეადგენს. ეს საკმაოდ შესანიშნავია, რადგან ასეთი სიზუსტე შეადგენს ასამბლეაში შეცდომების დაახლოებით 60%-ით შემცირებას იმის შედარებით, რასაც ადამიანები ხელით ასწრებენ. თავად რობოტები სპეციალური სენსორებით არიან აღჭურვილი, რომლებიც აღმოაჩენენ ძალებს, და კამერებით, რომლებიც შესაძლებლობას აძლევს მათ მასალების განსხვავებულობის დროს მოუწყენ ცვლილებები. ეს საკმაოდ მნიშვნელოვანია, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მუშაობენ მკაცრ ლითონებთან ან კომპოზიტებთან, რომლებიც არ არიან მუდმივად პროგნოზირებადი წარმოების პროცესში.

Დისტანციურად მართვადი და ავტონომიური მოწყობილობები დამუშავების ქარხნებში

Მაინინგის ინდუსტრია უკვე იწყებს ხელით მოძრავი ტრაქტორების მიღებას, რომლებიც მოძრაობენ ხელოვნური ინტელექტის მიერ დაგეგმილ მარშრუტებზე, ატარებენ მასიურ 320 ტონა ტვირთს და 12 პროცენტით ნაკლებ საწვავს ხარჯავენ მძღოლების მიერ გამოყენებული საწვავის შედარებით. ამასთან, პანირების და სამზარეულო ფაქტორიების სახლებს ეხმარებიან ახალმა რობოტებმა თანამშრომლებმა, რომლებიც ცნობილნი არიან როგორც კობოტები. ეს მანქანები შეძლებენ ხელის დაჭერის სიმაგრის გაადგილებას ფრთხილად დახურული ტორტებისა და ნამცხვრების შემოფარგლებისას, რაც ნიშნავს, რომ ისინი ყოველსაათში ამუშავებენ ნამრავლს ორჯერ მეტ ნომერზე დაუზიანებლად. ავტომატიზაციაზე გადასვლა განმარტებულია კომპანიებისთვის, რომლებიც აწუხდებიან საკმარისი თანამშრომლების მოძებნით და საჭიროებენ ერთგვაროვან შედეგებს საფრთხის შემცველ სამუშაო ადგილებში, სადაც შეცდომები ფულს და ზოგჯერ ადამიანთა ცხოვრებას უჯდება.

Შემთხვევის ანალიზი: სრულიად ავტომატური მოწყობილობები მასალების დამუშავების ხაზზე

Ევროპაში ერთ-ერთმა სტალის დიდმა კომპანიამ ბოლო დროს მოწყო სრულად ავტომატური წარმოების ხაზი. ამ სისტემაში შედის რობოტები, რომლებიც მასალებს ამუშავებენ, ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი სმარტ სკანერები და პატარა უსაფრთხოების მქონე მანქანები, რომლებიც ცნობილია AGV-ს სახელწოდებით და ზუსტად დახვეული მიმდევრობით მუშაობენ ერთად. რაც საოცარია, ეს სისტემა დღეში 8000-ზე მეტ სტალის კოჭას ამუშავებს და ამასთან დეფექტიანობა მხოლოდ 0,004% არის. ენერგომოხმარების ხარჯებიც დამალე დაახლოებით 40%-ით, რაც მანქანების ენერგიის საჭიროების პროგნოზირების შესაძლებლობას იძლევა და უზრუნველყოფს მათ უმოქმედობას მაშინ, როდესაც ეს საჭიროა. ასეთი გაუმჯობესებები სწორედ ასახავს იმას, თუ რატომ არიან რობოტებისკენ მიმართული ამდენი ქარხნის ყურადღება დღეს. ადგილის მიცემა იმის ნაცვლად, რომ მხოლოდ ცალ-ცალკე სამუშაო ადგილები იყოს, ახლანდელი წარმოება უფრო მეტად ემაგება ერთმანეთთან დაკავშირებულ სისტემებს, სადაც ყველაფერი ავტომატურად ერთად მუშაობს, თითქოს სასოცილო სისტემას ჰგავს.

Ხელოვნური ინტელექტი და პროგნოზირებითი შენარჩუნება მოწყობილობების დამუშავებაში

Მოწყობილობების სიცოცხლის ხანგრძლივობის და მუშაობის ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი ოპტიმიზაცია

Დღევანდელი მოწყობილობების დამუშავების სისტემები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით უზრუნველყოფს მანქანების გრძელვად მუშაობას მაქსიმალური წარმოების პირობებში. მანქანური სწავლება ხდება ძველი მომსახურების ჩანაწერების და სენსორების მიერ მიწოდებული ინფორმაციის საშუალებით, რათა გამოავლინოს ტენდენციები, რომლებიც მიუთითებენ კომპონენტების დახვევაზე დროის განმავლობაში. მოვიყვანოთ მაგალითად ვიბრაციის ანალიზი. როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ამჩნევს არასტანდარტულ მონაცემებს საჭის ვიბრაციებში, რომლებიც CNC მანქანებზე მოდის, ის წინასწრე ავლენს პოტენციურ პრობლემებს რამდენიმე თვით დაუსველად. ჩვენ ვნახულობთ, რომ მაღაზიები ასეთი სახის პრობლემებს ადრე ახერხებენ 3-დან 6-კვირის განმავლობაში. საინტერესოა ის, რომ ეს გონივრული სისტემები ასევე შეცვლიან პარამეტრებს მუშაობის დროს. ისინი აკორექტირებენ მოძრავი მომენტის პარამეტრებს ან იცვლიან ბრუნვის სიჩქარეს იმდენად, რომ შენარჩუნდეს გამომავალი მაჩვენებლები და არ დაეკრძალოს დამატებითი დატვირთვა მანქანაზე. უმეტესობა სამეურნეო მენეჯერების აზრით, წარმოების შენარჩუნება და გაუმჯობესება და დახურვის აღმოჩენა სწორედ იმიტომ ღირს ინვესტიციები ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებში.

Პროგნოზირების საშუალებით მოწყობილობების მონიტორინგის სიგნალების მაშინური სწავლების მოდელები

Მოწყობილობების პროცესორები იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის სამ ძირითად ტიპს:

• Რეგრესიის მოდელები დროის ზღვრის გამოთვლა მოწყობილობის მუშაობის შესახებ
• Ნეირონული ქსელები სისტემებს შორის დაუშვებელი დამოკიდებულებების გამოვლენა
• Ანომალიის გამოვლენის ალგორითმები პატარა მოწყობილობების მუშაობის გადახრების აღმნიშვნელი

2023 წელს ჩატარებულმა შედარებითმა კვლევამ აჩვენა, რომ ეს მოდელები შეამცირეს მცდარი სიგნალები 62%-ით მეტად სამაგისტრო წესების სისტემებთან შედარებით. ბოლო პროცესების მართვა ახორციელებს ვიბრაციის, სითბოს და ენერგომოხმარების მონაცემების დამუშაობას საწარმოში და ამცირებს გადაწყვეტილების დაგვიანებას 50 მილიწამზე ნაკლებს.

Პროგნოზირების ანალიტიკა: მოწყობილობების შეჩერების შემცირება 40%-მდე

Ასეთი სისტემების გამოყენების შესახებ ანგარიშს უწოდებენ წარმოების 35-40%-ით ნაკლებ გაუთვალისწინებელ შეჩერებას შემდეგი საშუალებებით:

1. Პრესკრიპციული მომსახურების განრიგი შეკეთების დაგეგმვა დაბალმოთხოვნიან პერიოდებთან შესაბამისობაში
2. Საცვლელი ნაწილების საწყობის ოპტიმიზაცია გაუმართლების ალბათობის პროგნოზების გამოყენებით
3. Ენერგოეფექტურობის კორექტირება ძრავების სამუშაო ვადის გახანგრძლივება

Ორგანიზაციები, რომლებიც პროგნოზულ ანალიტიკას აერთებენ IIoT სენსორებს, მიიღებენ 19%-ით უკეთეს საერთო აღჭურვილობის ეფექტურობის (OEE) ქულებს ვიდრე რეაგირებით მომსახურების მეთოდებით.

Მომსახურებაში ხელოვნური ინტელექტის დამოკიდებულების და ადამიანური ზედამხედველობის ბალანსირება

Ამ დღეებში ხელოვნური ინტელექტი საშუალებას აძლევს დავამუშაოთ ყველა სახის მოწყობილობის მონაცემები, თუმცა გამოცდილ ინჟინრებს კვლავ სჭირდებათ მნიშვნელოვანი გაფრთხილებების შემოწმება და იმის გარკვევა, თუ რას ცდილობს სისტემა რეალურად გვითხრას. 2024 წელს გამართული ბოლო გამოკვლევის მიხედვით, რომელიც სხვადასხვა ინდუსტრიულ საწარმოებზე მოიცავდა, სამეურნეო გუნდები, რომლებმაც შეინარჩუნეს ხელით მართვის ვარიანტები, პრობლემების დაახლოებით 28 პროცენტი მაშინ გამოასწორეს, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი დაბნეული იყო სისხლის ზემოქმედების პნევმატიკურ სისტემებზე. ამას რა ვუყურებთ, ხედავთ ამ ძველი სკოლის გამოცდილებისა და ახალი ტექნოლოგიების შერევას. მანქანების სრული გატარების ნაცვლად, კომპანიები პოულობენ გზებს, რომ ტექნოლოგია მუშაკებს შეუწყოს ხელი, ვიდრე მათ გვერდით დადგეს მოწყობილობების პრობლემების დიაგნოსტიკაში.

Მონაცემებზე დამყარებული მოწყობილობების დამუშავების პროცესების ოპტიმიზაცია

Მდგომარეობის მონიტორინგი ხელოვნური ინტელექტისა და IIoT-ის ინტეგრაციის საშუალებით

Დღევანდელი დამუშავების სისტემები ახლა ურთიერთქმედებენ ხელოვნური ინტელექტის და მრეწველობის IoT სენსორებთან ერთად, რათა მანქანების მდგომარეობაზე თვალი ადევნონ რეალურ დროში. ეს გონივრული სისტემები აანალიზებენ 15-ზე მეტ სხვადასხვა ფაქტორს, მათ შორის მანქანების ვიბრაციებს და სითბოს ხელმოწერებს, რაც საშუალებას აძლევს იპოვონ დახრილი ბრუნვის დაახლოებით 35%-ით უფრო ადრე, ვიდრე ტრადიციული შემოწმებები ასაშვებს. საწარმოები, რომლებმაც მიიღეს ასეთი პროგნოზირებითი შენარჩუნების მიდგომა, აცხადებენ არასასურველი გაჩერებების შემცირებას დაახლოებით 20%-ით. გარდა ამისა, ისინი ზოგავენ დაახლოებით 92 დოლარს შენარჩუნების ხარჯებზე ტონაზე ძველი მეთოდების შედარებით. რიცხვები ამბობენ ისტორიას, რომელსაც ბევრი საწარმოს მენეჯერი სერიოზულად უკვე იღებს.

Პროგნოზირებითი მონაცემების ანალიტიკის პრაქტიკული გამოყენება საწარმოებში

Მაღაროების სექტორმა ახლა შეძლო პრობლემების ადრე გამოვლენა საბზარი კომპონენტების მუშაობაში დაახლოებით სამი დღით ადრე მათი გამართული მუშაობის შესრულებამდე, რაც ტორქის გადახრის ანალიზის ტექნიკის დახმარებით ხდება. ამ ადრეული გაფრთხილების სისტემა ეკონომიურად ასპარეზებს კომპანიებს დაახლოებით 740 ათას დოლარს ყოველი თვის გაუქმებული დაუსვენებლობის ხარჯებში. მანუფაქტურის საწარმოებში კი, გონივრული თერმული სურათის სისტემები ეხმარება ღუმბის ტემპერატურის ზუსტად დაყენებაში ლითონის დამუშავების პროცესში. ამ ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით დამაგრებული ინსტრუმენტები ამცირებს ენერგიის დანახარჯს დაახლოებით 22%-ით, რათა პროდუქტის ხარისხი უცვლელი დარჩეს. მძიმე ინდუსტრიის მომლოცავებისთვის აღჭურვილობის მოდერნიზების მიმართულებით ასევე მოხდა ზოგიერთი შესანიშნავი შედეგის მიღება. როდესაც ძველი ტიპის პრესები და CNC მანქანები იკავშირდებიან ამ რეტროსპექტულ IoT კომპლექტების საშუალებით, საწარმოს მენეჯერები აღნიშნავენ გადაწყვეტილებების მიღების სიჩქარის დაახლოებით ორმაგ შემცირებას განახლებამდე დროის შედარებით. სიჩქარის ამ ზრდას დიდი გავლენა აქვს სამუშაო პროცესებზე ფოლადის სადგურებში, დასაშვებებში და სხვა ინდუსტრიულ პირობებში.

Მომდევნო ტენდენციები: მომავალში დამუშავების ტექნოლოგიების კონვერგენცია

Ხელოვნური ინტელექტის, IIoT-ის და რობოტექნიკის კონვერგენცია გონივრულ მოწყობილობების სისტემებში

Დღესდღეობით მწარმოებელ საწარმოებში უფრო მეტად გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის, ასევე ცნობილი IIoT სენსორების და ადვანსული რობოტების გამოყენება გამჭრიახი საწარმოების ასაშენად. სისტემა მუშაობს ისე, რომ იღებს მონაცემებს საწარმოს სარდაფიდან ზემოაღნიშნული პერიფერიული კომპიუტინგის მოწყობილობების საშუალებით, რაც საშუალებას აძლევს მანქანებს თვითონ შეისწორონ პროდუქციის ხაზზე საჭირო ცვლილებები. მაგალითად, მეტალის დამუშავების საწარმოებში. ზოგიერთმა კომპანიამ დაამაგრა ხელოვნური ხედვის სისტემები, რომლებიც საშუალებას აძლევს რობოტებს დააყენონ ნაწილები ზუსტად საჭირო ადგილას მოჭრის პროცესში და ახერხებენ 0.03 მილიმეტრის სიზუსტით. ამასთან, IIoT გეიტვეიები ხელს უწყობს მთელი მანუფაქტურის ელექტროენერგიის მოხმარების მართვას. საწარმოებმა, რომლებმაც მიიღეს ასეთი ინტეგრირებული მიდგომა, დაადგინეს დანაკარგების შემცირება დაახლოებით 18 პროცენტით და გამოშვების გაუმჯობესება 22 პროცენტით ვიდრე ტრადიციული ავტომატიზირებული სისტემები, რომლებიც მოქმედებენ ერთმანეთისგან დამოუკიდებლად.

Ავტონომიური, თვითოპტიმიზებული სამრეწველო მანქანების აღმასვლელი

Დროის მიხედვით უახლესი მოწყობილობები იწყებენ დახურული ციკლის სწავლის სისტემების შესავალს, რომლებიც საშუალებას აძლევს მანქანებს თავისი შესრულების შესაბამისად შეუყვეს თავი. მაგალითად, ავტონომიური CNC მანქანები. ისინი შეძლებენ კომპენსაციას, როდესაც ხელსაწყოები ისე გაიშლებიან, რომ უბრალოდ იხილავენ ვიბრაციებს და ზომავენ ჭრის ძალებს, როგორც საგნები ხდება. ინდუსტრია ელოდება, რომ ასეთი თვითოპტიმიზაცია შეამციროს არასასურველი მანქანების შეჩერება დიდი ინდუსტრიული მოვლენების დაახლოებით 40%-ით. მაგრამ აქვს ერთი პირობა. ასეთი სისტემების გაშვება და მუშაობა სრულიად განსხვავებულ მიდგომას მოითხოვს ჩვეულებრივი მომსახურების მუშაობის მიმართ. ბოლო გამოკითხვების მიხედვით, თითქმის მე-6 მწარმოებელი ამბობს, რომ მათი გუნდები საჭიროებენ ახალ სავარჯიშოებს, რათა სწორად მოაგვარონ ყველა ამ ჭკვიანი მანქანა.

Შუა პრობლემის მოგვარება: მაღალი ტექნოლოგიების მიღება და მუშა ძალის მზადყოფნა

Მანქანაშენების სფეროში დაახლოებით მანქანაშენების სფეროში 83 პროცენტ კომპანიას აის საშუალებით დამუშავების სისტემების გატარების გეგმა აქვს 2025 წელზე, თუმცა მხოლოდ დაახლოებით 34 პროცენტ კომპანიას აქვს მათი ტექნიკური თანამშრომლებისთვის შესაბამისი სწავლების პროგრამები. აქ ნათლად ჩანს რაღაც არასწორი. ბევრი ქარხანა ხვდება, რომ ადამიანების მოსამზადებლად უკეთესი მეთოდების საჭიროება არსებობს, ამიტომ ზოგიერთი გონივრული საწარმო ქმნის ადამიანის სწავლების საშუალებებს, რომლებიც შერეული რეალობის ტექნოლოგიებს აერთიანებს და გამართული რეალობის ინსტრუქციებს და რეალური მსოფლიოს იოტ დიაგნოსტიკურ მუშაობას უმატებს. ყველაზე პროგრესული საწარმოები ახლა იყენებენ ციფრული ასლის გარემოს, სადაც თანამშრომლები შეძლებენ მუშაობა დაასიმულირებულ თავისუფალ საპრესოებზე და შედუღების რობოტებზე პრობლემების გადასაჭრელად გაცილებით ადრე, ვიდრე რეალურ საწარმოს მოწყობილობებზე მუშაობას შეუდგებიან. ეს მიდგომა დახმარებას გაუწევს მომავალში მოსალოდნელი ცოდნისა და მუშაკების მიერ დღეს არსებული ცოდნის შორის არსებული სხვაობის შევსებაში.

Ხელიკრული

Რა როლს თამაშობს იიოტ მოწყობილობების რეალურ დროში მონიტორინგში?

IIoT ახდენს რეალურ დროში მანქანების მონიტორინგს ინტელექტუალური სენსორების მანქანებში დამაგრებით, რომლებიც აგროვებენ მნიშვნელოვან მონაცემებს, როგორიცაა რხევები და სითბოს დონეები ანალიზისთვის, რაც უზრუნველყოფს პროგნოზირებით შენარჩუნებას და ამცირებს გაუთვალისწინებელ შეჩერებებს.

Როგორ აადგურებს გაშლილი გამოთვლები ინდუსტრიული IoT სისტემებს?

Გაშლილი გამოთვლები აადგურებს ინდუსტრიული IoT სისტემებს იმით, რომ მონაცემების დამუშაობა ხდება წყაროში, დაშორებული ღრუბლის სერვერების მიღმა. ეს მნიშვნელოვნად ამცირებს მონაცემთა გადაადგილების დროს და უზრუნველყოფს სწრაფ გადაწყვეტილებათა მიღებას ინდუსტრიაში.

Რა სარგებელი მოაქვს რობოტების ინტეგრირებამ მძიმე მანქანების დამუშაობაში?

Რობოტების ინტეგრირება მძიმე მანქანების დამუშაობაში აუმჯობესებს სიზუსტეს და ამცირებს მონტაჟის შეცდომებს. რობოტული სისტემები, რომლებიც აღჭურვილია სენსორებით და კამერებით, შეძლებენ მაგალითად მძიმე ძრავის ბლოკების ასაყვანად საქმე მაღალი სიზუსტით.

Როგორ უწყობს AI ხელს პროგნოზირებით შენარჩუნებაში მანქანების დამუშაობაში?

Ხელოვნური ინტელექტი უწყობს ხელს პროგნოზულ შენარჩუნებაში იმ სენსორული მონაცემების ანალიზის მეშვეობით, რომლებიც მიუთითებენ დახვეწაზე და გახმარებაზე. მანქანური სწავლების ალგორითმები შეუძლიათ წინასწარ გამოავლინონ გამართულებები, რაც საშუალებას იძლევა გაუმჯობესონ მოწყობილობების მუშაობა და მაქსიმალურად გაზარდონ მათი სამსახურის ვადა და მუშაობის დრო.

Რა გამოწვევებია წარმოებაში მაღალი ტექნოლოგიების გამოყენებასთან დაკავშირებით?

Გამოწვევები მოიცავს სამუშაო ძალის მზადყოფნას და შესაბამისი სწავლების პროგრამების არსებობას. ბევრი კომპანია არ ფლობს საჭირო სწავლების პროგრამებს თანამშრომლებისთვის, რაც აუცილებელია ხელოვნური ინტელექტის მანქანების მსგავსი მართვისა და გამოყენების ეფექტურობისთვის.