Viitorul automatizării

Lumea producției și a industriilor nu a fost niciodată la fel de dinamică cum arată în prezent. Încă de la lansarea platformei Industrie 4.0 la Hannover Messe în 2013, am observat ca niciodată o creștere a interesului și a apelurilor de a întrerupe modelele de afaceri din fabrică.

Inteligența artificială (IA) va juca un rol esențial în reducerea eforturilor de programare și inginerie necesare pentru crearea de soluții de automatizare. De asemenea, face logica de control mai agilă, iar procesele de producție devin mai flexibile și mai precise – în special în industrie.

De exemplu, algoritmii de învățare automată ajută sistemele care efectuează verificările vizuale ale calității în instalațiile de producție sau sistemele robotizate ghidate de imagini reacționează mult mai flexibil la situații neașteptate și la defecte de calitate, deoarece pot răspunde automat în timpul perioadei de rulare. Drept urmare, acestea operează mult mai eficient, deoarece cunoștințele experților – de exemplu, referitoare la culoare, consistență sau calitatea unui produs sau proces – pot fi transmise automatizării.

IA permite realizarea de sarcini de automatizare care împing soluțiile tradiționale la limitele lor. Se stabilește treptat la toate nivelurile portofoliului de automatizare totală integrată – de pe teren în cloud.

Soluția de IA poate fi adaptată la mediul său și la aplicația țintă, după nevoie, fie la mașină, fie pentru soluții pe toate mașinile sau chiar în uzine. În acest context, trebuie să ne concentrăm și pe învățarea automată (Machine Learning – ML), care oferă mijloacele de a obține inteligența artificială. IA fără învățare automată este strâns legat de programare fără limbaje avansate; adică, învățarea automată facilitează atingerea IA în comparație cu mijloacele convenționale. Ea arată capacitatea unui sistem (sau a unei mașini) de a învăța fără a fi programată explicit. Învățarea automată se ocupă de algoritmi de instruire pentru a afla contexte specifice folosind un număr masiv de date. Învățarea automată poate fi obținută în continuare prin învățare profundă (Deep Learning – DL), învățare prin arbore decizional, programare logică inductivă etc., cu fiecare abordare proiectată și potrivită unor situații specifice.

Domeniul IA, în ciuda faptului că este foarte controversat, este bine dezvoltat din punct de vedere tehnologic și începe la momentul actual să fie exploatat în diverse peisaje, mai ales în spațiul pentru consumatori. Scopul nostru este însă să identificăm modul în care IA poate ajuta procesul de producție și, în special, la automatizare.