«Железный» интеллект
В последнее время слово «робот» перестало ассоциироваться с огромным стальным станком, выполняющим тяжелую физическую работу в шумном производственном цеху. С одной стороны, в окружающем мире появляется все больше, так называемых, коллаборативных роботов – «железных» помощников человека. С другой стороны, целые производственные предприятия становятся «территорией роботов»: конгломераты станков, производственных линий и целые предприятия переходят под управление «цифры». Как сегодня наращивается «ум» производственных систем по мере перехода на все более высокие уровни управления? Какую форму он обретет в ближайшем десятилетии? TAdviser заглянул в ближайшее будущее умных производственных технологий
Статья входит в обзор TAdviser "Технологии и решения искусственного интеллекта: точка перелома"
Содержание |
Достижения сегодняшнего дня
Классических промышленных роботов обычно раскрашивают яркой краской. Но вовсе не для того, чтобы поднять настроение рабочим в цеху, а чтобы предупредить о возможной опасности техники для жизни человека. Однако представления о роботизированных комплексах изменилось буквально несколько лет назад, когда на рынок вышли коллаборативные роботы. Оборудованные специальными датчиками, они умеют работать так, чтобы не нанести вреда человеку-напарнику.
Робот BioRob создан в компании BIONIC ROBOTICS Bionic Robotics в бионической парадигме - упругий механизм захвата напоминает эластичные мышцы и сухожилия человеческой руки. Его движения напоминают движения человеческой руки, только гораздо более быстрые и точные.
Робот Bosch APAS снабжен защитной кожаной оболочкой и контролирует собственный периметр безопасности: если человек окажется в опасной зоне, скорость движений робота снижается. Он размещается на мобильной платформе, которую легко можно перемещать вручную, и не требует точной фиксации манипулятора для работы, так как умный интерактивный контроллер позволяет автоматически корректировать рабочие программы с учетом измененных внешних факторов.
Сегодня такой манипулятор может иметь вполне бюджетную стоимость, а его настройка зачастую представляет собой достаточно простую процедуру. Это привело к появлению роботов, обладающих, помимо традиционных умений типа сноровистого раскладывания таблеток или упаковки продуктов нетривиальными навыками.
Новые «профессии» коллаборативных роботов
В 2018 г. все новостные порталы мира облетела новость о роботе-бармене Nino – разработке итальянского архитектора Карло Ратти. Этот робот за считаные секунды готовит любой коктейль из обширного списка меню.
А в конце января в Воронеже открылся первый RoboMarket — фирменный магазин пивоварни «ТАРКОС» с самообслуживанием и роботом-сомелье. Многие процессы стали уже привычными для автоматизированных магазинов: мобильное приложение, которое обеспечивает идентификацию посетителя, с привязанной банковской картой для оплаты покупок, оплата с помощью смартфона по штрих-коду товара. А вот дегустацию редких сортов пива проводит робот: он умеет следить взглядом за собеседником, поддерживает разговор, используя жесты. На момент открытия магазина робот умел рассказывать о восьми сортах пива с необычными вкусами.
Компания KUKA разработала небольшой и гибкий робот IIWA, который может работать в очень ограниченном пространстве. Он легко устанавливается на любые сборочные линии и при этом обеспечивает достаточно высокую грузоподъемность (7 и 14 кг), подходящие для небольших производственных цехов. Интересно, что манипулятор можно обучить основным рабочим функциям, направляя его своей рукой.
Белорусская компания Rozum Robotics выпускает легких коллаборативных роботов, предназначенных для работы на небольших производственных предприятиях из сферы легкой (например, производство обуви) и пищевой промышленности (комплектование и складирование готовой продукции), металлообработки (обслуживание станков, сварка, резка, покраска изделий). И да, он может легко может войти в образ робота-бариста.
В кафе «Сколково» на службу заступил первый полностью российский робот-манипулятор, произведенный «Хамстер роботикс Инжиниринг». Модель робота HR-3 – это совместное детище компаний «Хамстер роботикс Инжиниринг, «Базальт СПО», «Байкал Электроникс», объединивших усилия для разработки первой российской платформы промышленных компьютеров. В составе платформы – вычислительная техника на основе процессора BE-T1000 («Байкал-Т1») и операционные системы «Альт» для серверов и рабочих станций.
«Хамстер роботикс инжиниринг» позиционирует устройство как российский аналог робота KUKA американской компании Universal Robotics. Робот, который содержит шесть шарнирных соединений, рассчитан на полезную нагрузку до 3 кг и способен выполнять механические операции, перемещая различные предметы по заданным алгоритмам. Реализован контроль нарушения человеком внутренней границы безопасного периметра.
Умный и беспилотный производственный транспорт
Крупнейшая российская угольная компания СУЭК приняла на работу несколько беспилотных карьерных самосвала БелАЗ-7513R, оборудованных совместно с компанией «Вист», дочерней структуры ГК «Цифра»: они трудятся в Хакасии на разрезе «Абаканский», где добыча угля ведется открытым способом.
До этого почти год «Вист» осуществляла работы по адаптации автономного движения роботизированного самосвала БЕЛАЗ-7513R в зимних условиях. В частности, были произведены испытания на отказ, в ходе которых самосвал непрерывно работал 24 часа, совершил 468 циклов и проехал 153 км. Интересно, что в компании «Вист» сумели обучить машину ездить без разворотов, так называемым, челночным ходом. Водитель гигантского самосвала такого сделать не может, а, между тем, челночный ход позволяет машине быстрее выполнять свою работу, сокращая время простоев дорогостоящего экскаватора.
Решения завтрашнего дня
Умная производственная площадка
Робот-самосвал — это один из элементов крупного проекта информатизации «Интеллектуальный карьер», в котором участвует компания «Цифра». Партнеры по разработке создали также роботизированный фронтальный погрузчик, который управляется совместно с беспилотным самосвалом дистанционно с расстояния до 2500 км. В планах – разработка автономного погрузчика БелАЗ-78250, который сам сможет строить 3D-модель горной массы для погрузки, определять наиболее эффективный порядок действий, соотносить свое перемещение с положением самосвала. Оператор (человек) будет только дистанционно выдавать указания в начале работы и в особых ситуациях. В результате один оператор сможет обслуживать 3 - 5 роботизированных погрузчиков.
Технологии «Интеллектуального карьера» имеют хороший экспортный потенциал. Так, в конце февраля 2020 г. внедрение российской системы управления горным производством завершено в Перу – там разработки ведет местная горнодобывающая компания Cosapi Mineria.
Удаленно управляемый или роботизированный самосвал БелАЗ – это удачный пример разработки и практического внедрения умных кибер-физических производственных систем, уверен Сергей Свиридов, директор по исследованиям компании «Цифра».
Ценность такого решения заключается в возможности управлять техникой на большом расстоянии, а по завершении текущего этапа разработки самосвал будет управляться самостоятельно без постоянного участия пилота. Иными словами, оператор будет только выдавать задачи, а самосвал будет автономно передвигаться по карьеру, безопасно взаимодействуя с другими участниками движения,-поясняет он. |
Как рассказывает директор по исследованиям «Цифры», такие ИТ-решения включают детальную аналитику процессов, которые предполагается оптимизировать, настройку сбора данных, построение моделей и их постоянный автоматизированный контроль. Фундамент таких решений составляют аналитические системы с использованием статистического анализа и машинного обучения.
Подобные решения не являются универсальными, так как обязательно калибруются в соответствии с особенностями конкретных используемых кибер-физических систем, то есть используют данные конкретных технологических или производственных процессов,
подчеркивает Сергей Свиридов.
|
Умное цифровое производство
Еще более сложной задачей является автоматическое управление производственным процессом (операциями), то есть Manufacturing Operations Management (MOM). Она, безусловно, выглядит весьма перспективной для предприятия, так как методология класса MOM позволяет за счет цифровизации радикально повысить прозрачность производственных процессов. Однако эта задача имеет значительную нетехническую составляющую.
При планировании производства необходимо точно определить целевую метрику, которая интересна заказчику. Это может быть сокращение издержек, наращивание добавленной стоимости единицы продукции, или же увеличение объемов производства на имеющихся мощностях - это и будет выгодой для нашего клиента, поясняет Сергей Свиридов.
|
Но предварительно нужно получить ряд дополнительных сведений.
Так, важно заблаговременно знать, во-первых, каким будет спрос на продукцию (для этого используются модели прогнозирования спроса), и, во-вторых, какими способами можно сокращать издержки (это делается, как правило, за счет адаптации решения к изменчивому сырью).
При такой модели вначале прогнозируют характеристики продукции при входном сырье, а затем подбирают нужные управляющие параметры и другие особенности процесса. Все это затем описывают математическими моделями, рассказывает Сергей Свиридов.
|
Очевидно, что для практического использования методологии MOM предприятию следует предложить готовые отраслевые решения, которые решают указанный спектр задач. С ними поставщик обычно приходит к потенциальному клиенту.Эволюция в развитии российских средств защиты от сетевых угроз: как Kaspersky NGFW меняет расстановку сил на рынке
Одно из направлений совершенствования таких умных систем – улучшенные инструменты для решения задач планирования.
На текущий момент они обеспечивают субоптимальные решения и плохо масштабируются, ,- поясняет Свиридов.
|
Цифровой двойник производства
«Цифровой двойник» - популярный термин в кругах, связанных с информатизацией промышленности. Однако, как замечает Сергей Свиридов, для него пока нет стандартного устоявшегося толкования.
Вот, например, какое содержание вкладывают в это словосочетание в Объединенной двигателестроительной корпорации (ОДК), которая приступила к масштабным НИР по внедрению технологии цифровых двойников (ЦД) авиационных двигателей. Предполагается, что работы буду завершены в 2024 г., и виртуальных двойников получат все российские авиадвигатели, находящиеся на этапе разработки, производства и эксплуатации.
Цифровой двойник в трактовке ОДК — это единая обучаемая цифровая система, которая включает комплекс методик и математических моделей, описывающих работу изделия (авиадвигателя) на протяжении всего его жизненного цикла: проектирование, испытания, производство и эксплуатация.
Математические модели делятся на две группы. К одной относятся модели, которые создаются на этапе проектирования двигателя. Вторая группа охватывает модели, которые позволяют осуществлять цифровые испытания. К ним добавляется сложнейшая структурированная матрица всех требований к изделию: техническим характеристикам, экономическим и экологическим показателям, а также требования технической документации, стандартов и т.д. Ведущий специалист отдела инновационного развития ОДК Иван Тимофеев называет ЦД «интегратором практически всех сквозных цифровых технологий».
По идее, создание цифрового двойника производственного предприятия должно сопровождаться цифровизацией не только всех производственных активов (к слову, ОДК предстоит разработать специализированные математические модели и методики их использования для каждой детали, которых в авиадвигателе тысячи), но и всех производственных и бизнес-процессов.
Вызовы, стоящие перед отраслью. Когда производство станет «совсем умным»?
Получение цифрового двойника подразумевает цифровизацию, как активов, так и технологических и бизнес-процессов. К сожалению, многие процессы чрезвычайно сложно формализовать, так как в их основе лежит принятие решений людьми, а они зачастую не могут объяснить, как именно они принимают решения, рассказывает Сергей Свиридов.
|
Процесс формализации знаний о процессах может оказаться по-настоящему «крепким орешком» на пути к созданию, как самих цифровых двойников, так и методик их оперативного формирования, например, в сервисном режиме.
В частности, по этой причине, полагает Сергей Свиридов, понятие цифрового двойника, скорее всего, не подразумевает некоторого финального состояния предприятия:
Всегда остаются процессы, которые являются слишком человеческими и плохо цифровизуются. Но финальный смысл таких проектов для заказчика понятен - взять под контроль как можно больше процессов, происходящих на предприятии, и сделать их измеримыми, контролируемыми, а решения принимать на основе данных об этих процессах, а не на основе исторически сложившихся подходов или суждений отдельных людей. |
Действительно, принимая решения на основе актуальных данных, можно найти точки для оптимизации практически любых процессов, например, уменьшить затраты или выявить точки роста бизнеса. В этом смысле абсолютно прав начальник отдела цифрового сопровождения жизненного цикла газотурбинных двигателей ЦИАМ Антон Сальников, который сказал применительно к проекту ОДК:
Цифровой двойник — это не только применение математического моделирования, которое сейчас повсеместно используется в отрасли. Это другая философия восприятия изделия, новая парадигма развития двигателестроительной индустрии и авиационной сферы. |
Иными словами, информатизация – это только первый этап жизни в информационном обществе. Под этим знаменем мир переступил порог смены тысячелетий и сегодня подошел к точке перелома: сквозь ткань информатизированных производственных, коммуникационных и бизнес-процессов прорастают очертания новых – интеллектуальных – ИТ-инструментов, которые начнут постепенно менять наши представления о традиционных отраслях экономики и методах принятия управляющих решений. Под этим знаком, судя по всему, пройдет очередное десятилетие XXI века.
Смотрите также
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Цифровой двойник (Digital Twin of Organization, DTO)
- Беспилотные автомобили (мировой рынок)
- Беспилотные автомобили в России
- Беспилотные грузовики
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили