Когато машините говорят, изкуственият интелект… слуша

За опитните специалисти в производството звукът на машините е равносилен на разговор с тях. Само по това дали дадена система звучи различно от обикновено оператори, техници и инженери могат да разпознаят потенциален проблем, още преди той да се превърне в сериозна авария.

 

Навлизането на изкуствения интелект в индустрията значително подсилва и дори автоматизира човешката експертиза, а машинната интелигентност създава условия за множество авангардни приложения в сферата на промишлената поддръжка. Интересен пример за иновация в тази област е акустична технология за диагностика на индустриални машини и съоръжения, базирана на изкуствен интелект и разработена от Института за дигитални медийни технологии Fraunhofer IDMT.

 

Екип от научноизследователската организация създава и усъвършенства цяло поколение методи за инспекция, поддръжка и осигуряване на качеството в индустрията, които се основават на AI. Платформите с изкуствен интелект "чуват" аномалии в производственото оборудване преди да са дали изражение във видими дефекти или скъпи престои.

 

Решенията комбинират модерен звуков анализ, машинно самообучение и периферна обработка на данни, а сред ключовите приложения са мониторинг на заваръчни системи, металообработващи машини и индустриални процеси, както и цялостна прогнозна поддръжка

 

Как звукът се превръща в "индустриален език"

 

"Индустриалните среди генерират разнообразни звукови сигнатури, които могат да бъдат типични или нетипични. Пример е производството – всеки заваръчен шев, всяка операция по отнемане на материал, всяко машинно движение или цикъл са източници на звукови модели, които разкриват информация за стабилността на процесите, състоянието на оборудването и качеството на продукцията", разказват от дивизията за индустриален звуков анализ на Fraunhofer IDMT.

 

Изследователите се фокусират върху това да "декодират" събраните акустични данни и да ги анализират посредством изкуствен интелект, за да създадат и обучат специализирани платформи за автоматизиран мониторинг в различни приложения:

 

• Контрол на качеството на процеси;
• Инспекция в края на линията;
• Детекция на износване на инструменталната екипировка;
• Превантивно обслужване;
• Процесна оптимизация и др.

 

Така изкуственият интелект тихо решава един от най-шумните проблеми на индустрията – нетипично звучащите или с други думи неизправно работещите машини. "Технологията адресира традиционно предизвикателство в производството – да наблюдаваме непрекъснато машините и изделията, без да зависим единствено от визуална инспекция или човешка експертиза", посочват от института.

 

Ядрото на иновацията – акустичен изкуствен интелект

 

Ключово предимство в подхода на Fraunhofer IDMT е локалната архитектура за обработка на данните, която се разграничава от широко използваните дотук облачни решения. Вместо събраните чрез звукови сензори и микрофони данни да бъдат изпращани към облачни платформи, те могат да се анализират директно на място, включително чрез интегрирана в самата машина технология.

 

Според разработчиците на иновацията това осигурява редица преимущества:

 

• Подобрена сигурност на данните;
• По-бързо автономно вземане на решения;
• По-малко времезакъснения (по-ниска латентност);
• Опростена инфраструктура;
• По-широка съвместимост на решенията с чувствителни производствени среди и приложения и др.

 

Процесът по акустичен анализ на металообработващи машини, заваръчни роботи и системи и други типове оборудване чрез технологията на Fraunhofer IDMT типично включва:

 

• Първоначален цялостен звуков анализ на средата;
• Проектиране и внедряване на персонализирана система за събиране на данни с микрофони и сензори;
• Систематичен запис на акустични сигнали;
• Обучение на AI модел за детекция на аномалии;
• Интегриране на готовото решение в работния поток.

Комбинирайки сензорни данни с AI алгоритми, изследователите позволяват на машините автономно да разпознават отклонения в работния шум, които могат да са индикатори за дефекти, нестабилни процеси, неизправни компоненти, износване, предстояща повреда, необходимост от скорошно обслужване или спешен ремонт.

 

По-малко дефекти при заваряване

 

Сред приложенията, в които от Fraunhofer IDMT са отбелязали най-значим напредък, е заваряването. Като безразрушителен метод, акустичната инспекция е изключително ценено средство за мониторинг на състоянието и качеството, а изкуственият интелект допълнително увеличава ползите. Подходящи сценарии за AI базираните решения на екипа са лазерно, фрикционно, MIG/MAG заваряване и др.

 

В различни изследователски проекти (AKoS, AI-MAG и QualiBolS) екипът постига обещаващи резултати – до 95% точност при откриването на дефекти в заваръчния шев и идентифицирането на отклонения.

 

"За производителите това означава по-малко брак, много по-високо качество и безопасност на продукцията, подобрена сигурност на критични заварки и конструкции и намалена зависимост от следпроизводствената инспекция", изтъкват от Fraunhofer IDMT.

 

 

Металообработката става още по-прецизна

 

Други ключови приложения на AI базирания акустичен мониторинг са металорязането и металообработката. Отлични кандидати според екипа са фрезоването и струговането, при които износването на инструментите често причинява нежелани престои и разходи.

 

Чрез анализ на акустични данни с помощта на изкуствен интелект се постигат:

 

• Ранно откриване при влошаване на качеството и ефективността на инструмента;
• Прецизен мониторинг на състоянието на машината;
• Детекция на проблеми при фиксирането, центрирането и подравняването;
• Инспекция на качеството на готовите изделия;
• Цялостна оптимизация на металообработващите операции;
• Удължен живот на инструменталната екипировка и машината;
• По-висока производствена ефективност, по-редки и кратки прекъсвания, по-ниски оперативни разходи.

 

В бъдеще машините сами ще се слушат

 

Ако технологиите за акустичен мониторинг и AI анализ на промишлено оборудване станат част от ежедневния инструментариум на предприятията, те ще могат значително да намалят разходите си за поддръжка, да разредят престоите и да повишат качеството и производителността си, смятат изследователите.

 

Така цялостно би се повишило нивото на автоматизация и автономност на индустриалните машини, роботи и системи, а индустрията би изпитвала по-малко негативи от недостига на квалифицирани кадри, особено на специалисти по техническа и качествена инспекция.

 

"Разработките ни отразяват стремежа за преход към още по-интелигентно производство, базирано на сензорни данни и AI, в което звукът се превръща в мощен диагностичен инструмент. Звуковата диагностика може не само да допълва визуалната инспекция, но и напълно да я замести в редица сценарии. В ерата на Industry 4.0 акустичният мониторинг би могъл да се използва в синергия с много други технологии, като дигитални двойници, прогнозна поддръжка и автономни машини", убедени са от института.

 

Освен в производството и индустрията, разработените решения за звукова диагностика с AI имат потенциал да се прилагат широко в инспекцията на градска, промишлена, енергийна и офшорна инфраструктура. "Тази технология има потенциал да се превърне в критичен стълб на модерния свят. Позволявайки на машините да чуят това, което хората не могат да видят, AI базираният акустичен мониторинг оформя бъдещето на интелигентното и автономно оборудване", обобщават от Fraunhofer IDMT.

 

 

Източник: Fraunhofer IDMT

Ключови думи: Fraunhofer IDMT   изкуствен интелект   AI   акустичен мониторинг   звуков анализ   мониторинг на състоянието   прогнозна поддръжка   машини   индустрия   производство  

Област: Автоматизация