ITM_talks 3: postęp w przemyśle oznacza AI

Śledząc najnowsze  doniesienia medialne, można wysnuć wniosek, że rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (ang. AI artificial intelligence) lada dzień wejdą do fabryk i magazynów. Choć dzieje się w tej materii coraz więcej, rosną także kwoty inwestycji i zainteresowanie samą technologią AI, to jednak eksperci branżowi studzą emocje. 24 listopada w ramach trzeciego odcinka ITM_talks spotkali się Mateusz Amroziński, FANUC Polska, Robert Jastrzębski, Europa Systems oraz Łukasz Grala, Prezes Firmy TIDK, aby porozmawiać o rzeczywistym stanie polskiego przemysłu w kontekście sztucznej inteligencji.

W drodze do przemysłu 4.0

Łukasz Grala z TIDK, Mentor & Futurolog, Prezes Firmy TIDK wystąpił w roli przedstawiciela branży B+R (badania i rozwój). Zaznaczył, że w przemyśle AI wykorzystuje się inaczej niż np. w sektorze retail czy e-commerce, skupiając się na wykrywaniu awarii, rozpoznawaniu obrazów i wad produkcji. Przeszkodą w dalszym rozwoju sztucznej inteligencji w tym sektorze jest niewystarczające, jego zdaniem, zaawansowanie technologiczne. – Część przedsiębiorstw, związanych z przemysłem w Polsce i na świecie, nie osiągnęła jeszcze etapu 4.0 w procesie transformacji cyfrowej, pozostając na etapie 2.5-3, w którym skupia się na robotyzacji i automatyzacji, a nie przetwarzania i analizy danych lub IoT – komentował Łukasz Grala. - Większość firm czeka jeszcze poprawa procedur działania.

W podobnym tonie wypowiadał się Mateusz Amroziński, Inżynier Wsparcia Technicznego, Specjalista ds. Nowych Projektów, FANUC Polska, który podkreślał, że pomimo szerokiego portfolio zaawansowanych rozwiązań, jak np. systemy wizyjne 2D, 3D, sztuczna inteligencja, narzędzia oparte na sieciach neuronowych, uczenie maszynowe i roboty współpracujące, to bez podstawowego ekosystemu w miejscu potencjalnego wdrożenia nie da się ich efektywnie wykorzystać. – Należy sobie zadać pytanie, czy zakład jest już gotowy na zrobienie kroku w kierunku automatyzacji i robotyzacji – podpowiada ekspert Fanuc Polska. – Warto postarać się go obejrzeć pod tym kątem i możliwie dokładnie opisać liczbowo procesy, które w nim występują i dopiero wtedy gruntownie zastanowić się, które z dostępnych rozwiązań mają technologicznie największy sens w danym miejscu.

Dostępne rozwiązania

Wiedzą na temat najciekawszych dostępnych rozwiązań opartych na AI podzielił się Mateusz Amroziński z Fanuc Polska. Przytoczył on przykład algorytmów opartych na sieciach neuronowych, stosowanych w systemach wizyjnych. – Kilkanaście lat temu pewną nowość stanowiło to, że robot wyposażony jest w kamerę i może znaleźć pewne detale, obejrzeć je i dokonać inspekcji jakości. Dzisiaj Fanuc implementuje takie rozwiązania, w których w środowisku 3D robot musi zlokalizować detale w pojemniku, to tzw. aplikacja typu bin picking, przy wykorzystaniu algorytmów opartych na sieciach neuronowych, robot ma za zadnie nie tylko zlokalizowanie i pobranie detalu, ale musi to zrobić jeszcze bezpiecznie - tak obliczyć sobie pozycję detalu z kosza, aby nie doszło do żadnej kolizji. Testy, które były robione w naszej centrali pokazały, że po 8-9 h uczenia się, robot był w stanie tak zoptymalizować swoje parametry szukania i pobierania, żeby podnieść efektywność tych czynności. W ten sposób skonstruowane roboty samodzielnie się uczą, wyciągają wnioski i aplikują je w kolejnych cyklach – referował przedstawiciel FANUC Polska.

Odpowiednio zaprogramowane roboty mogą dzielić się wyciągniętymi wnioskami z maszynami, pracującymi na bliźniaczych stanowiskach. Mateusz Amroziński wspomniał także, że istnieją w asortymencie Fanuc takie rozwiązania software, które pozwalają wymieniać się informacjami całemu zespołowi maszyn i urządzeń pracujących w zakładzie. Zaangażowanie narzędzi opierających się na algorytmach sieci neuronowych pozwala na osiągnięcie zdumiewających wyników.

Robert Jastrzębski, Sales Director, Europa Systems zwrócił uwagę, że w centrum zainteresowania przemysłu 4.0 jest klient końcowy i to on faktycznie będzie decydował o realizacji całego procesu – stąd potrzeba customizacji, która generuje inne wymagania wobec sprzętu w zakładzie –  Szczególnie to widać w branży automotive, w której samochody już coraz rzadziej produkowane są w seriach. Każde auto wjeżdża w odpowiednie gniazdo produkcyjne i tam wstawiany jest wybrany kolor dachu – zauważa Robert Jastrzębski. - Tutaj widać wymóg dużej elastyczności. W tym obszarze adresujemy działanie naszego kolaboracyjnego paletyzera, tj. w pełni mobilny cobot, którego możemy przenosić z linii na linię (red. produkcyjną), jako kompaktowy system do paletyzacji dostosowany do instalacji w nisko wymagającym środowisku.

Wśród barier niska świadomość technologiczna

Eksperci zgodzili się, że wśród głównych barier rozwoju przedsiębiorstw w kierunku 4.0 można wymienić niską świadomość, tj. brak wiedzy na temat dostępnych możliwości i technologii oraz niesłuszne przekonanie o wysokim progu inwestycji. – Myślę, że wyzwań przed polskimi przedsiębiorcami jest jeszcze sporo, poza dostosowaniem infrastruktury IT, przede wszystkim otwartość, świadomość i chęć takich inwestycji. Na szczęście już coraz częściej można spotkać roboty w zakładach, co jeszcze 10 lat temu było rzadkością – powiedział Dyrektor Sprzedaży w Europa Systems.

Dyskusję podsumował Mateusz Amroziński, mówiąc, że przyszłość technologii opartych na AI widzi w jasnych barwach – Tak samo jak nie korzystamy z liczydła, tylko kalkulatora i komputera, tak samo w przypadku sztucznej inteligencji, korzystamy z tego, co człowiek wymyślił najlepszego w kontekście automatyzacji i robotyzacji. Uważam, że przyszłość rysuje się bardzo ciekawie, co widać po dynamice rozwoju narzędzi, które się teraz buduje.

To jednak nie wszystkie ciekawe wypowiedzi, które padły podczas trzeciego odcinka ITM_talks. Osoby, które chcą dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji w przemyśle zachęcamy do obejrzenia nagrania!