
Zarządzane sztuczną inteligencją roboty, które porozumiewają się ze sobą przy liniach produkcyjnych, potrafiące przewidzieć zbliżającą się awarię maszyny, korygujące błędy w procesie technologicznym – to już nie są sceny z filmów science fiction. Dzisiejszy przemysł doświadcza niezwykle dynamicznych zmian, a wykorzystanie zaawansowanych technologii podczas budowy oraz późniejszego funkcjonowania hal przemysłowych staje się kluczowym czynnikiem zwiększenia konkurencyjności przedsiębiorstw.
Inteligentne technologie w przemyśle – gdzie się odnajdą?
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przemyśle można znaleźć w różnych obszarach. Wszystkie mają jednak podobne cele – zwiększenie efektywności przedsiębiorstwa oraz ograniczenie kosztów codziennego funkcjonowania, a co za tym idzie – maksymalizację osiąganych przychodów. Dzięki AI możemy wpływać m.in. na zwiększenie wydajności maszyn i urządzeń, ograniczenie ryzyka ich awarii, poprawę jakości wytwarzanych produktów, ale także na bezpieczeństwo czy optymalizację zużycia energii, która w wielu przedsiębiorstwach generuje ogromne koszty.
Sztuczna inteligencja w polskim przemyśle w liczbach
Zgodnie z danymi Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR), w 2022 r. zainstalowano w Polsce 3100 robotów przemysłowych. Jest to drugi najlepszy wynik, po rekordowym 2021 roku, kiedy takich jednostek przybyło 3500. Publikacje IFR jasno pokazują, że instalacje robotów w polskim przemyśle odnotowują stały, dynamiczny wzrost od prawie 10 lat. Jest on z pewnością wynikiem wciąż niedużego nasycenia – Polskę od liderów europejskich dzieli w tej kwestii ciągle przepaść. Dla przykładu, Niemcy wprowadziły w 2022 roku aż 26 tys. jednostek, z czego 25% trafiło do przemysłu motoryzacyjnego.
W Polsce zaledwie 25% obiektów przemysłowych wykorzystuje roboty, a rynek jest mocno zróżnicowany. Działają u nas zarówno innowacyjne i zaawansowane technologicznie fabryki, jak i te, które dopiero decydują się na transformację. A jeśli już zaczynają, to od czego?
Automatyzacja i robotyzacja produkcji – wstęp do sztucznej inteligencji w halach przemysłowych
Automatyzację i robotyzację można śmiało uznać za początek transformacji technologicznej w halach przemysłowych. Na początkowym etapie roboty programuje się tak, by wykonywały prace, które są zbyt uciążliwe dla ludzi (np. poprzez swoją monotonność), zbyt czasochłonne czy trudne do wykonania (np. z uwagi na wymaganą wysoką precyzję działań) albo zbyt niebezpieczne dla człowieka. Następnym krokiem jest zastosowanie w nich sztucznej inteligencji, by wszystkie wyuczone czynności zoptymalizować pod kątem czasu ich wykonania (czyli wpływamy na efektywność), jak i kosztów. Przykłady?
AI pomaga identyfikować działania najistotniejsze z punktu widzenia efektywności oraz jakości procesu produkcyjnego. Ciekawym przykładem jest automatyczna kontrola jakości wytwarzanych produktów. Sztuczna inteligencja może wykrywać uszkodzenia i wady – także te ukryte czy niewidoczne dla ludzkiego oka. Dzieje się tak dzięki automatycznym systemom wizyjnym oraz szczegółowej analizie zbieranych danych.
Analiza big data doskonale sprawdza się także w konserwacji predykcyjnej (predykcyjnym utrzymaniu ruchu), która jest jedną z najbardziej podstawowych i znanych zastosowań sztucznej inteligencji w przemysłowych halach stalowych czy żelbetowych. Dokładna analityka pracy maszyn, ze szczególnym uwzględnieniem intensywności ich wykorzystania, pozwala bowiem przewidzieć zbliżającą się awarię, przez co umożliwia podjęcie odpowiednich kroków zapobiegawczych. A nie ma chyba gorszej sytuacji dla przedsiębiorstwa produkcyjnego niż nieplanowany przestój spowodowany nagłą awarią parku maszynowego.
Sztuczna inteligencja odgrywa także coraz ważniejszą rolę w optymalnym dopasowaniu łańcuchów dostaw. Istnieje wiele sposobów, dzięki którym AI może pomóc znacząco obniżyć koszty utrzymania zapasów poprzez lepsze nimi zarządzanie w czasie. Dzięki analizie danych przedsiębiorstwo jest ponadto w stanie przewidzieć zmiany popytu rynkowego, problemy z dostawami niektórych surowców w określonych porach roku oraz wiele innych sytuacji, które mogą mieć znaczący wpływ na jego funkcjonowanie.
Ale zanim wprowadzimy zaawansowaną technologię do procesu technologicznego, warto najpierw zadbać o ekonomiczne funkcjonowanie hal przemysłowych na co dzień. Jak to zrobić?
Optymalizacja zużycia energii dzięki AI
Sztuczna inteligencja przeciętnemu Polakowi kojarzy się przede wszystkim z robotami, z czymś myślącym i inteligentnym oraz z zastępowaniem człowieka[1]. Wielu z nas nie jest świadomych, że może ona bardzo skutecznie wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne w optymalizacji kosztów energii. A to niezwykle ważna rola, bo energia w halach przemysłowych wykorzystywana jest w wielu obszarach – do zasilania parku maszynowego, systemów HVAC (ogrzewanie, wentylacja, klimatyzacja) czy oświetlenia, które z pewnością stanowi jedną z ważniejszych pozycji w rachunkach za prąd obiektów przemysłowych.
Wysokie zużycie energii w halach przemysłowych wynika przede wszystkim z ich metrażu – powierzchnia często dochodzi do kilkudziesięciu tysięcy mkw., ale i z faktu, że praca w nich często odbywa się przez całą dobę. A to wymaga niemal ciągłego doświetlenia pomieszczeń sztucznym światłem, które kosztuje. Dlatego w obiektach produkcyjnych coraz powszechniej stosuje się nowoczesne oświetlenie LED wspierane przez zaawansowaną automatykę sterująca, która dopasowuje natężenie i ciągłość oświetlenia do wymagań w określonej strefie, np. stanowiska produkcyjne, ciągi komunikacyjne czy strefy manewrowania wózkami widłowymi w obszarze doków przeładunkowych. Ale wykorzystuje się także oprawy pracujące w adresowalnym systemie DALI, które w połączeniu z czujnikami ruchu, obecności oraz czujkami natężenia oświetlenia zewnętrznego w znacznym stopniu pomagają ograniczyć pobór energii elektrycznej.
Rozwiązania zmniejszające zapotrzebowanie na energię czy dostarczające ją z odnawialnych źródeł, choć niezwykle ważne, nie są jednak jedynymi dostępnymi dla przedsiębiorstw produkcyjnych. Niebawem kluczowe będzie także dbanie o wysoką jakość energii oraz o jej efektywne wykorzystanie.
Wysoka jakość energii dzięki sztucznej inteligencji
Wszystkie urządzenia elektroniczne, takie jak system oświetlenia, elementy HVAC czy wysokospecjalistyczne urządzenia robotyczne wykorzystywane w przemysłowych halach stalowych czy obiektach wznoszonych w konstrukcji żelbetowej wprowadzają do sieci liczne zakłócenia, powodując najczęściej podwyższony pobór energii i w konsekwencji wzrost kosztów z tym związanych. Czy można temu zapobiec? Tak, ale najpierw warto zrozumieć, z czego składa się dostarczana do zakładu energia.
Energia faktyczna, za którą płaci przedsiębiorca składa się z energii czynnej (P) oraz energii biernej (Q) – obie wytwarzane są w elektrowniach, a następnie przesyłane do odbiorcy siecią elektroenergetyczną. Pierwsza (P) zamieniana jest na tzw. pracę użytkową. Moc bierna (Q) nie jest z kolei zużywana, jest jednak niezbędna do prawidłowej pracy zasilanych urządzeń. Przepływa tam i z powrotem pomiędzy elektrownią i odbiorcą, w postaci energii pola magnetycznego lub elektrycznego, co w pewnym stopniu obciąża źródło prądu i powoduje straty ciepła, ale negatywnie wpływa także na dystrybucję energii czynnej i częstsze awarie sieci zasilającej. Aby zapobiegać tak niekorzystnym sytuacjom i wykorzystywać energię w bardziej efektywny sposób trzeba stosować filtry aktywne.
To, co odróżnia filtry aktywne od pasywnych to zdolność adaptacji do zmiennego poziomu kompensowanych odkształceń prądów. Rozwiązaniami najczęściej stosowanymi w praktyce są układy oparte o filtry aktywne równoległe, które są widziane przez sieć jako sterowane źródło prądu, przyłączone równolegle do odbiornika. Poprzez dodanie prądu generowanego przez filtr aktywny do prądu odkształconego pobieranego przez odbiornik otrzymuje się sumaryczny prąd pobierany z sieci, w którym odkształcenia są ograniczone. W następstwie tego można wyeliminować wszystkie składowe prądu niepożądane w prądzie sieci, które zamykają się w obwodzie odbiornik ↔ filtr aktywny i nie przenoszą się do sieci zasilającej.
Sztuczna inteligencja w halach stalowych lub obiektach przemysłowych powoli staje się standardem. Przedsiębiorstwom, które z niej nie korzystają trudno będzie konkurować na rynku – ich działalność będzie znacznie mniej efektywna, będzie za to dużo bardziej kosztowna. Przygodę z AI warto więc zacząć już na etapie budowy hali, wybierając odpowiedniego generalnego wykonawcę.
[1] https://managerplus.pl/sztuczna-inteligencja-czyli-co-jak-polacy-rozumieja-ten-termin-wyniki-badania-98434
Q&A
Jak sztuczna inteligencja zwiększa efektywność hal przemysłowych?
- AI pozwala optymalizować procesy produkcyjne poprzez analizę danych z maszyn i robotów. Systemy mogą przewidywać awarie i wprowadzać działania, które im zapobiegają, identyfikować nieefektywne działania i korygować błędy w procesie technologicznym. Dzięki temu liczba przestojów zostaje ograniczona, rośnie wydajność i obniżają się koszty operacyjne. To kluczowy element nowoczesnych hal przemysłowych.
W jaki sposób AI wspiera kontrolę jakości produktów?
- Sztuczna inteligencja wykorzystuje systemy wizyjne i analizę danych, aby wykrywać uszkodzenia i wady niewidoczne dla ludzkiego oka. AI może automatycznie klasyfikować produkty i wychwytywać błędy na linii produkcyjnej. Działania na tak wczesnym etapie minimalizują ryzyko trafienia wadliwych wyrobów do klientów. Poprawia to zarówno reputację przedsiębiorstwa, jak również bezpieczeństwo użytkowników.
Co to jest predykcyjne utrzymanie ruchu i jak działa?
- Predykcyjne utrzymanie ruchu to analiza danych z maszyn w celu przewidzenia zbliżającej się awarii. AI analizuje intensywność użytkowania i parametry pracy urządzeń, co pozwala zaplanować termin konserwacji przed wystąpieniem problemu. Takie podejście minimalizuje ryzyko nieplanowanych i kosztownych przestojów w produkcji, utrzymując park maszynowy w dobrym stanie technicznym.
Jak AI wpływa na zarządzanie łańcuchem dostaw w halach przemysłowych?
- AI rewolucjonizuje łańcuch dostaw poprzez zaawansowaną analizę danych, która pozwala precyzyjnie przewidywać zmiany popytu rynkowego oraz sezonowe problemy z dostępnością surowców. Dzięki algorytmom przedsiębiorstwa mogą lepiej zarządzać zapasami w czasie, co znacząco obniża koszty ich utrzymania. Systemy te pozwalają na optymalne dopasowanie logistyki do bieżących potrzeb produkcji, eliminując przestoje i zwiększając ogólną konkurencyjność firmy na dynamicznym rynku.
W jaki sposób AI pomaga optymalizować zużycie energii w halach?
- AI optymalizuje zużycie energii poprzez inteligentne zarządzanie systemami HVAC i oświetleniem. Dzięki czujnikom obecności i natężenia światła zewnętrznego, algorytmy na bieżąco dostosowują jasność lamp do realnych potrzeb w danej strefie. Dodatkowo AI wspiera wysoką jakość energii poprzez wykorzystanie filtrów aktywnych, które eliminują zakłócenia i moc bierną. Pozwala to uniknąć nadmiarowego poboru prądu, co przy obiektach o dużej powierzchni przekłada się na ogromne oszczędności. To istotny element inteligentnych, nowoczesnych hal przemysłowych.