Az együttműködés célja, hogy egyszerűsítse az iparban a gyári folyamatok optimalizálását és a termelékenység javítását célzó mesterséges intelligencia(AI)- alapú megoldások telepítését.
A partnerség keretében a Siemens integrálja saját gyári automatizálási megoldásait a Google Cloud adatfelhő- és mesterséges intelligencia, valamint gépi tanulási ( ML) technológiáival, hogy ezáltal is támogassa az ipar jövőbeni AI-alapú innovációit, a gyártás korszerűsítését – áll a társaságok közleményében.
Sok gyártó ragaszkodik régi szoftvereihez és rendszereihez
Már ma is adatok vezérlik az ipari folyamatokat, de sok gyártó továbbra is régi szoftvereket és többféle rendszert is használ az üzemi folyamatok elemzéséhez. Ez erőforrás-igényes, és a pontosság érdekében gyakran igényel manuális frissítéseket. Ezen túlmenően, miközben szigetszerűen már sok vállalat telepített AI-projekteket, a gyártók igencsak megküzdöttek azért, hogyan tudják globális tevékenységükhöz igazítva, skálázottan telepíteni a mesterséges intelligenciát .
A Google Cloud adatfelhő és AI / ML képességeinek, valamint a Siemens Digital Industries Factory Automation portfóliójának egyesítésével a gyártók képesek lesznek üzemi adataikat harmonizálni, ezekre alapozva felhőalapú AI / ML modelleket futtatni, és algoritmusokat telepíteni a hálózat végén. Ez lehetővé tesz olyan alkalmazásokat, mint a termékek vizuális ellenőrzése, vagy a gépek kopásának előrejelzése a futószalagon.
Igencsak összetett feladat a mesterséges intelligencia alkalmazása és az automatizálásba integrálása, ami a szakértelem mellett innovatív termékeket is igényel. A német iparvállalat ilyennek tartja a Siemens Industrial Edge megoldását. A most bejelentett együttműködés megkönnyíti az AI telepítését az Industrial Edge-hez, ami automatizálja a rutinfeladatokat és javítja a minőséget.
„A mesterséges intelligencia lehetőségei üzemi körülmények között messze nincsenek kimerítve. Sok iparvállalat elakad a kísérleti projektekben, ezen akarunk változtatni ”- emelte ki a bejelentés kapcsán Axel Lorenz, a Siemens Digital Industries gyár-automatizálási üzletágának vezérigazgató-helyettese.
A digitalizáció lökést adott az új technológiák alkalmazásának is
A partnerség időzítése sem véletlen, hiszen a járvány okozta változások soha nem látott mértékű lendületet adtak a digitalizációnak. Sok vállalat újította meg technológiai infrastruktúráját azzal a céllal is, hogy javítsa a dolgozók távoli hozzáférését az érzékeny vállalati információkhoz.
Az olyan alkalmazásoknál, mint a mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív karbantartás, az ilyen irányú fejlesztések a telepítési költségek csökkentését is segítették. Miközben maga az ipari termelés a válság idején visszaesett, az üzemi mérnököknek volt ideje az erőforrások megújítására, a termelés újragondolására, mivel nem kellett a napi műveletekre összpontosítaniuk. Néhány ipari szereplő meg is ragadta a lehetőséget olyan új technológiák implementálására, mint az analitika és a mesterséges intelligencia.
Az AI már nem új keletű a gyártásban, a technológia elfogadása egyre növekszik. A szakemberek ma már inkább azon dolgoznak, hogyan lehet a modellt minél nagyobb számú gépre és alkalmazásra kiterjeszteni.
Mások azzal küzdenek, hogyan tudják az AI-koncepció modelljét a laboratóriumból átvinni a konkrét gyártásba. A tapasztalatok azt mutatják, hogy az új technológia átvételének három döntő lépése van: a koncepció bizonyítása, a valós alkalmazás és az életciklus-menedzsment.
A mesterséges intelligencia összességében számos előnyt kínálhat, a gyártási alkalmazásokban. Ehhez az AI projekteknek kezdettől fogva figyelembe kell venniük az életciklus költségeit, nem elegendő csupán a koncepció igazolására kiemelt hangsúlyt fektetni. A komolyabb nehézségek ugyanis gyakran az életciklus későbbi szakaszában, vagy a telepített berendezések szervizelésekor merülnek fel.
Szakértők szerint ezekben a kihívásokkal teli fázisokban segít, ha van kéznél megfelelő tanácsadó, aki nemcsak az életciklus költségeit veszi figyelembe, hanem abban is segít, hogy adott cég gyorsan elmozdulhasson a koncepció igazolásától a valós előnyökig.
