ITM_talks 3: postęp w przemyśle oznacza AI

ITM_talks © Grupa MTP

Udostępnij:

Czy polskie firmy posiadają odpowiednią infrastrukturę do wdrożenia sztucznej inteligencji w zakładach? Co powstrzymuje przedsiębiorstwa przed inwestycją w robotyzację? Od czego rozpocząć transformację przemysłową? Na te i inne pytania odpowiadali eksperci FANUC Polska, Europa Systems i TIDK podczas trzeciego odcinka ITM_talks.

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 w 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. 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.

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.

Spotkania z serii ITM_talks stanowią zapowiedź nadchodzących targów ITM Industry Europe oraz Modernlog, które odbędą się na terenie MTP w terminie 31.08-3.09.2021 r. Wydarzeniom będą towarzyszyły branżowe konferencje w tym pionierski projekt promujący rozwój Przemysłu 4.0 Kongres Industry NEXT. The New Reality oraz II edycja Konferencji Smart Warehouse.

Źródło: Grupa MTP

Udostępnij:

Drukuj



MM




TOP w kategorii






Chcesz otrzymać nasze czasopismo?
Zamów prenumeratę
Zobacz również