Sztuczna inteligencja i automatyzacja kluczem do przyszłości produkcji przemysłowej
W ramach wydarzenia pn. „Advanced Manufacturing Madrid” Ángel C. Lázaro, kierownik działu robotyki i automatyki w sektorze przemysłowym w GMV, wziął udział w zorganizowanej przez HispaRob dyskusji panelowej pod tytułem: „Sztuczna inteligencja i automatyzacja w obliczu nowej ery produkcji przemysłowej dotyczącej dużych komponentów”. Spotkanie to zgromadziło czołowych ekspertów, którzy dyskutowali o tym, jak sztuczna inteligencja i technologie automatyzacji zmieniają sposób produkcji oraz montażu dużych komponentów, optymalizując procesy przemysłowe i zwiększając wydajność operacyjną.
Podczas swojego wystąpienia Ángel podkreślił znaczenie pracy nad projektowaniem architektur bazujących na współpracy, które umożliwiałyby integrację wielu technologii – od manipulatorów i robotów mobilnych po systemy wsparcia, takie jak suwnice. Ponadto zwrócił on również uwagę na kluczową rolę współpracy technologicznej, zwłaszcza poprzez wykorzystanie platform takich jak ROS, które ułatwiają komunikację i koordynację między poszczególnymi zespołami robotów. Na koniec wskazał, że transfer technologii, czerpiący z innowacyjnych rozwiązań z innych sektorów, takich jak sektor kosmiczny, jest niezbędny do sprostania najbardziej złożonym wyzwaniom w zakresie produkcji przemysłowej.
Według Ángela sztuczna inteligencja zaczyna rewolucjonizować wszystkie aspekty robotyki i produkcji przemysłowej. Na przykład w zakresie optymalizacji procesów systemy oparte na sztucznej inteligencji oferują niezwykłą precyzję i zdolność adaptacji, umożliwiając robotom wykonywanie złożonych zadań, które do niedawna były jeszcze nie do wyobrażenia. W dziedzinie zaawansowanego planowania symulacja milionów scenariuszy pomaga zidentyfikować najbardziej wydajne strategie obsługi i montażu wielkogabarytowych części.
Innym istotnym obszarem jest uczenie przez wzmacnianie, które pozwala robotom na autonomiczne nabywanie umiejętności, dostosowując się do zmieniających się środowisk i warunków. Ostatnie przykłady, takie jak rozwój MIT w tej dziedzinie, pokazują, jak roboty mogą uczyć się złożonych zadań wraz z natychmiastowymi praktycznymi zastosowaniami. Ponadto widzenie komputerowe odgrywa kluczową rolę, zarówno w zakresie wykrywania wad, jak i w zakresie rozwiązań takich jak uPathWay, które wykorzystują odometrię semantyczną do celów autonomicznej nawigacji w nieznanych środowiskach. Wreszcie: konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji pomaga przewidywać awarie, optymalizując czas pracy i obniżając koszty operacyjne.
Poprzez uczestnictwo w tej dyskusji panelowej firma GMV potwierdza swoje zaangażowanie w innowacyjność oraz rozwój przełomowych rozwiązań, które łączą sztuczną inteligencję i automatyzację, aby sprostać wielkim wyzwaniom współczesnego przemysłu.
