Skip to main content

aGent Oriented Zero Defect Multi-stage mANufacturing

Article Category

Article available in the folowing languages:

SI zapewnia inteligentne sprawności i produkcję bez wad

Naukowcy z UE udowodnili, że projektowanie produkcji bez wad, w której zastosowano sztuczną inteligencję, może przynieść realne korzyści w wielu różnych sektorach. Informacje zwrotne od zaangażowanych partnerów przemysłowych były bardzo pozytywne i złożono dwa wnioski patentowe dotyczące inteligentnych narzędzi kontroli.

Technologie przemysłowe

„Główną zaletą jest to, że proponowany przez nas projekt jest na tyle ogólny, że może być stosowany w bardzo różnych procesach produkcyjnych, od produkcji masowej do seryjnej”, wyjaśnia koordynatorka projektu GO0D MAN (aGent Oriented Zero Defect Multi-stage mANufacturing) Cristina Cristalli z włoskiej firmy AEA należącej do grupy Loccioni. „Solidne algorytmy, czujniki i systemy wieloagentowe zostały stworzone do pracy na niedoskonałych zbiorach danych i z różnymi maszynami, aby odwzorować warunki pracy w rzeczywistej fabryce”. Architektura GO0D MAN i jej komponenty zostały z powodzeniem wdrożone w trzech przemysłowych studiach przypadku: w firmach Volkswagen Autoeuropa, Zannini i Electrolux. Każde studium przypadku wymagało pewnego stopnia dostosowania i konfiguracji zgodnie ze specyficznymi procesami i celami danej firmy. „W Volkswagen Autoeuropa systemy przez ponad rok nieprzerwanie zbierały i analizowały w czasie rzeczywistym dane dotyczące produkcji ponad 140 000 samochodów”, mówi Cristalli.

SI w procesach przemysłowych

Produkcja wieloetapowa jest popularnie stosowana w nowoczesnych systemach produkcyjnych. Obejmuje ona liczne procesy, zazwyczaj prowadzone szeregowo, niekiedy równolegle, potrzebne do wykonania sekwencji operacji niezbędnych do produkcji lub montażu produktu. Podejście to jest typowe dla wielu sektorów – od przemysłu motoryzacyjnego po produkcję urządzeń oraz od przemysłu lotniczego i kosmicznego po elektronikę użytkową. Ogólna jakość każdego produktu końcowego zależy od wydajności każdego z tych pojedynczych procesów. Ponadto na wydajność procesów niższego szczebla mogą mieć wpływ odchylenia we wcześniejszych procesach w łańcuchu dostaw. Z tego względu nowoczesne zakłady produkcyjne powinny być rozpatrywane nie tylko w odniesieniu do poszczególnych procesów, ale również w odniesieniu do tego, jakie są ich wzajemne powiązania. „Dobrą wiadomością jest to, że nowoczesne, cyfryzowane fabryki dostarczają ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym”, mówi Cristalli. „Możemy dostrzegać korelacje między procesami i budować modele danych w celu wdrożenia innowacyjnych strategii kontroli opartych na sztucznej inteligencji, aby zapobiegać wadom i utrzymać ogólną wydajność systemu. Koncepcje te są szeroko omawiane na poziomie akademickim, jednak nadal brakuje dowodów na to, że takie podejście można skutecznie wdrożyć”. Celem finansowanego ze środków unijnych projektu GO0D MAN było zatem wprowadzenie wniosków z dyskusji akademickich do zastosowań przemysłowych. „Od początku bardzo jasno określaliśmy wymagania użytkowników końcowych”, dodaje Cristalli. „Poświęciliśmy wiele czasu i wysiłku na rozwój technologii, które mogą zostać uogólnione i w prosty sposób wdrożone w środowisku produkcyjnym”.

Inteligentne narzędzia w służbie wykwalifikowanej produkcji

Innym kluczowym aspektem była integracja różnych rozwiniętych technologii, aby architektura i metodologia GO0D MAN została wprowadzona jako nowe podejście w kontroli jakości. Gromadzenie danych w czasie rzeczywistym i diagnozowanie wad odbywało się na każdym poziomie procesu, jak również pomiędzy procesami w celu uzyskania lepszego obrazu wzajemnych korelacji. Cel ten został osiągnięty poprzez połączenie kontroli procesu i jakości w rozproszonej architekturze systemu dzięki systemom wieloagentowym (ang. Multi-Agent Systems, MAS), które pozwalają na dystrybucję algorytmów SI i analizy danych przez sieć rozproszonych inteligentnych węzłów. W trakcie trzyletniego projektu opracowano również kilka inteligentnych narzędzi kontroli. „Politechnika Marche złożyła dwa wnioski patentowe dotyczące dwóch z tych narzędzi”, dodaje Cristalli. Pierwszy dotyczy przenośnego skanera laserowego opartego na smartfonie, który pomaga operatorom w składaniu samochodów. Zwiększa to ich możliwości pomiarowe i w pełni integruje je z linią produkcyjną. „W ten sposób zapewnia nadzorowanie pracy, która odgrywa istotną rolę w niwelowaniu negatywnego wpływu automatyzacji na siłę roboczą”, wyjaśnia Cristalli. Druga innowacja dotyczy telecentrycznego systemu wizyjnego do wykrywania nieciągłości powierzchni w toczonych elementach metalowych. Oba systemy spełniły wymagania dotyczące wdrożenia przemysłowego.

Słowa kluczowe

GO0D MAN, SI, produkcja, zero wad, MAS, motoryzacja, automatyzacja, kontrola jakości

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania