By akademiotoelektronik, 29/12/2022

AI, роботика, коботика, предсказуема поддръжка

Последното число

Редовно поставян в заглавията, AI е просто прищявка или предвещава промяна на парадигмата, която ще разстрои ежедневието ни извън нашите фабрики? Отговорите на тези въпроси често са различни според събеседниците. Все още трябва да постигнем съгласие относно дефиницията на AI. Според Жак Бодрон, основателят на Ixtel и преподавател в академичните среди и инженерното училище: „Слабият изкуствен интелект, наличен днес, е този на автомат, който може да взема решения само като черпи от това, което му е на разположение. е било внушено преди това; силният изкуствен интелект, за който се надяваме утре, е този на човешко същество, което решава със своята съвест и своите емоции”.

Същото наблюдение от Jérôme Laplace, основател и директор на компаниите Girondin Génération Robots и HumaRobotics, който председателства клъстера Aquitaine Robotics: „Все още сме в началото на AI. AI днес се основава на машинно обучение и дълбоко обучение, които формират основата на новата парадигма на компютърното програмиране. Все още сме далеч от робот, който развива собствено съзнание.

Изкуствена вълна

Дори ако имаме само слабо приложение на AI, ние сме свидетели на истински скок, който радикално ще промени начина, по който произвеждаме и ще промени дълбоко нашето поведение. Цифрите говорят сами за себе си. Само между 2015 г. и 2018 г. въвеждането на AI в компаниите се е увеличило с 270%: това излиза от последното проучване на Gartner след проучване на 3000 индустриалци в 89 страни. „Никога не сме инвестирали толкова много в AI технологии, както през последните години.“

Според Gartner това увеличение отчасти се обяснява с факта, че AI технологиите са достигнали зрялост. „Ако една компания не използва AI в наши дни, има голям шанс нейните конкуренти да го направят и да получат неоспоримо предимство“, каза Крис Хауърд, вицепрезидент в Gartner. От страна на подаването на патенти, ентусиазмът е същият: докладът, публикуван от Световната организация за интелектуална собственост (WIPO) за технологичните тенденции за 2019 г., посветен на AI, разкрива, че броят на „патентите в интелигентността нараства с 28% средно на година между 2012 и 2017 г.”.

Общо 55 660 патента са били подадени в световен мащаб през 2017 г. 89% от патентите са свързани с машинно обучение с експоненциално нарастване на дълбокото обучение, което работи с клъстери от изкуствени неврони. „Този ​​растеж се подхранва от изобилието от съществуващи дигитализирани данни и непрекъснато променящата се изчислителна мощност, с потенциално променящ играта ефект: чрез откриване на цели сред милиарди привидно несвързани данни, AI може да подобри прогнозите и да даде възможност за повишаване на производителността и производителността“, се казва в доклада.

Квантов скок от 2013 г

В допълнение, Deep Learning, което позволи развитието на визуално разпознаване, се отличава от другите техники за машинно обучение с много краткото време между момента на публикуване на научни изследвания и момента на подаване на патенти. Този период обикновено е 10 години за други техники за машинно обучение: за задълбочено обучение вече почти няма забавяне. Франсис Гъри, генерален директор на WIPO, казва за ИИ: „Виждаме квантов скок от приблизително 2013 г. Нашето впечатление е, че няма да видим спад в обществения интерес скоро. Феноменът е толкова дълбок и дори ако много приложения ще бъдат невидими, мисля, че още дълго време ще говорим за социални ефекти. »

В тази неистова надпревара за регистриране на патенти 5 основни групи заемат надмощие. Първият е IBM, който оглавява класацията с повече от 8000 патента за всички функции. Американският гигант току-що обяви, че ще отдели 2 милиарда долара за създаването на нов изследователски център в кампуса на Политехническия институт Съни в Олбъни, Ню Йорк. Този нов център ще се фокусира върху изследванията, разработката, прототипирането, тестването и симулацията на базирани на AI компютърни чипове. „След като бъде създаден, AI ​​Hardware Center ще се превърне в глобален център за иновативни изследвания и разработки“, обяви той по-рано тази година. След Big Blue, Microsoft е на второ място с 5930 патентни заявки, следван от Toshiba, Samsung и NEC, съответно притежатели на 5223, 5102 и 4406 патента. Toshiba и Samsung са двете фирми, които са подали най-голям брой патенти в областта на визуалното разпознаване.

Зрели технологии

Тази експлозия на инвестиции и заявления за патенти е свързана с навлизането на възрастта на AI технологиите. Това е особено случаят с визуалното разпознаване при пълно внедряване в компаниите. Първата успешна система, наречена AlexNet, е разработена от Джефри Хинтън (наречен кръстникът на AI) и неговия екип от университета в Торонто през 2012 г. От този период стартиращите фирми и индустриалците разработват все по-ефективни приложения. Това е особено случаят с Vinci Energies, чрез своя клон Actemium, който е разработил система за проверка на фюзелажа на самолети в Тулуза. Разработено от Diota, френска стартираща компания (специалист в разширената реалност), която проектира своите технологии с Комисариата за атомна енергия и алтернативни енергии (CEA), решението се основава на използването на AGV (автоматично направлявано превозно средство). Автономното превозно средство прави снимки на самолета, които след това се обработват, за да се измерят разликите между модела и реалността. Британският астрофизик Стивън Хокинг, който почина през март 2018 г., многократно е предупреждавал за риска за човечеството да види машините да стават много по-умни от хората: визуалното разпознаване вече е една от първите области, в които машината е в състояние да замени човека.

Оптимизирайте вземането на решения

За да се изправят пред все по-сложен глобализиран пазар в постоянни промени и да останат в надпреварата, компаниите трябва да правят иновации, да произвеждат и да доставят повече, като оптимизират своите потоци и ограничат запасите си, за да постигнат ефективност и гъвкавост. Те трябва да се справят в реално време с различните колебания, които ги засягат. В този контекст машинното обучение и дълбокото обучение се превръщат в ценни съюзници, които ще им позволят да симулират, прогнозират и вземат правилните решения. Те станаха основни за ERP и други издатели на MES, софтуерните пакети, които ги интегрират, се превърнаха в истински ускорители на производителността. В допълнение, разработването на "комуникиращи" ERP позволява на компаниите да разполагат със средствата да подобрят капацитета си за икономическо разузнаване, да контролират производствената си линия в реално време, да извършват превантивна поддръжка & предсказващ отвсякъде. С тези нови инструменти за анализ производителите имат глобален поглед върху цялата си верига на доставки, което им помага да вземат правилните решения и да приемат правилната стратегия в точното време.

Печалби в гъвкавост и устойчивост

„За производствените операции подобрената с AI предсказуема поддръжка позволява по-добро предвиждане на повреди в оборудването чрез комбиниране на данни от сензори за интернет на нещата (IoT) и други машинни индикатори. Това може да увеличи производителността на активите с 20% и да намали общите разходи за поддръжка с 10%“, казва McKinsey.

За издателя VIF използването на AI в софтуера за предвиждане позволява на производителите да вземат правилните решения в точното време и да предвиждат провалите, както и да създават стратегически планове за периоди, обхващащи 18 месеца. За да може да предложи по-ефективни решения, компанията от Тулуза AGILEA създаде през 2017 г. съвместната лаборатория AGIRE (свиване на гъвкавостта и устойчивостта на компаниите) с IMT Mines Albi и Armines.

„В тази лаборатория ние използваме всички технологии за задълбочено обучение, за да разработим инструменти за събиране, анализиране и обработка на данни, така че да имаме симулационни модели, които ще позволят на екипите да избират най-добрите решения и най-добрите алтернативи за придобиване на гъвкавост и устойчивост“, твърди Филип Борнерт, негов главен изпълнителен директор.

От своя страна, Supratec, специалист в проектирането и продажбата на иновативно промишлено оборудване, току-що отвори център за научноизследователска и развойна дейност в Лион (обединяващ 5 инженери) за разработване на нови процеси, свързани с AI технологии и индустриални изчисления. Отношения на равенство между служител и мениджър „Отвъд ефекта на модата, дигиталната трансформация също е истинска реалност.

Присъдата е окончателна за фирми, които не следват марша. Тази четвърта революция е различна от другите: тя е експоненциална. Всяка иновация отива по-далеч от предишната. Ние сме в постоянна технологична пауза.

Дигиталната трансформация е обществена трансформация, движена от нашите употреби“, обяснява Илхам Гугенхайм, управляващ директор на AKKA DS, която подкрепя компаниите в тяхната цифрова трансформация. Според нея 52% от компаниите в топ 500 на САЩ (еквивалента на CAC 40) са изчезнали от 2000 г. насам. Средната възраст на една компания е била 67 през 1927 г. Днес тази цифра е паднала на по-малко от 10 години .

Новите технологии промениха играта както за клиентите, така и за служителите. Те позволиха появата на нов мобилен клиент, който има силата и купува по всяко време, навсякъде и на всяко устройство (ATAWAD/„По всяко време, навсякъде, всяко устройство“). В резултат на това традиционните маркетингови кодове, базирани на 4 P (продукт, цена, място, промоция), са остарели и се заменят с 4 E (емоция, опит, изключителност, ангажираност). В същото време корпоративната пирамидална система също е остаряла.

Служителят става създател на стойност, източник на богатство, при условие че е по-добре ангажиран в живота на компанията. Според OECD животът на едно техническо умение е бил 22 години през 1970 г. Днес е само 2,9 години. Това развитие трябва да доведе до промени в нашите методи на управление. „Управленските иновации са едно от предизвикателствата. Необходимо е да се развие опитът на служителите (EX), т.е. опитът на сътрудниците и да се установят отношения на равни между сътрудника и мениджъра. Ключът към успеха в крайна сметка се крие в комбинирането на силните страни на ИИ с тези на служителите.“

ИИ за преосмисляне на Lean. Това е и мнението на Сирил Дане, главен изпълнителен директор на AIO, европейски лидер в Karakuri Kaizen® и Lean производство, за когото: „Изкуственият интелект без хора е нищо. Роботът все още е далеч от детронирането на човека. От друга страна, отваря нови пътища за подобряване на благосъстоянието на работното място. Предприемачът продължава, като цитира Майкъл Бале, съосновател на Lean France Institute, когато пише: „Както Сесил Дижу ясно показва в последната си книга „Hyperlean в действие“, мисленето дигитално изисква мислене Lean, за да успее в своя мащаб. Много фундаментално, машините, независимо дали става дума за машина за леене под налягане или AI, никога няма да знаят как да се учат от конкретните искания на клиентите, за да се адаптират към реалното търсене и сами да проектират нова подобрена версия на тях.

Това не пречи на Lean специалистите да използват AI, за да им позволят да надхвърлят традиционните модели и да преосмислят движението Lean, като AIO, която току-що представи новата версия в началото на 2019 г. на своето решение Numii на последното CES в Лас Вегас.

„Numii използва революционен подход, който надхвърля стандартните модели. Тя разделя движението на елементарни жестове, за да има по-добро разбиране и разрушителен подход към човешкото движение и усилие. Базата данни Numii ще бъде отворена за света на научните изследвания, за да продължи дългосрочното изследване в областта на медицината и да има по-добра представа какво е здраве за всички и здраве на работното място. Свят без затруднения „Представете си във фабриката на бъдещето свят без затруднения, представете си края на професионалните заболявания.

Numii е интелигентност на рояк, интелигентност на рояк, система от роботи, които колективно измерват, събират и обработват, за да генерират първата база данни за човешката работа“, обяснява Сирил Дане. Успоредно с това AIO разработва и интелигентна свързана ръкавица, наречена Hiifu (кожа на японски), за да измерва натиска и движенията на ръцете и пръстите в индустриална среда. Идеята е да се изгради най-голямата база данни в света за работата на китката и ръцете, която представлява 45% от МСЗ (мускулно-скелетни заболявания).

Използването на колаборативни роботи, както се препоръчва от HumaRobotics, и/или мобилни роботи като тези, внедрени от Supratec, намалява трудностите при работа чрез намаляване на тежките и повтарящи се манипулации. Той също така отговаря на нуждите на производителите, за които спестяването на място е важно, като осигурява повече гъвкавост. „Нашите мобилни роботи предлагат възможност за преконфигуриране на работилници без никакви строителни работи. настоява Арно Марше, технически директор на Supratec. За Clément François, търговски мениджър на MakitLean, който предлага иновативни решения за оформление на Lean: без дигитализация преди интегрирането на подходи на Lean във фабриката.

„Преди да преминете към 4.0, първо трябва да сте сигурни, че сте усвоили 3.0“, казва той. Все още е необходимо да знаете как да се обградите с правилните хора и да се обадите на правилните експерти: „Изправени пред множеството съществуващи технологични решения, компаниите срещат трудности при интегрирането на всички промени, които могат да повлияят на въвеждането на нови технологии както в бизнес ниво, организационно и човешко. За да отговорим на този проблем, трябва да приемем глобален подход, базиран на тези 3 измерения“, предупреждава Тиери Лакомб, главен изпълнителен директор на SPC Group. Що се отнася до него, Филип Прижент, съосновател на Axsant, един от предшествениците на Lean Manufacturing, е формален: „Преди да трансформирате компанията, е необходимо да оцените пригодността на работата на фабриката. Често хората искат да инвестират сериозно в нови технологии, когато ако техните инструменти се използват по-добре, биха могли да постигнат производителност по-бързо, отколкото ако инвестират сериозно. В комбинация с Lean, AI и дигиталните инструменти могат по този начин да осигурят благосъстоянието и удовлетворението на служителите, като същевременно подобряват производителността.