نوآوری‌های اتوماسیون صنعتی

مقدمه:

امروزه با فراگیر شدن استفاده از هوش مصنوعی در حوزه های مختلف مانند وجود دستیار هوش مصنوعی در نرم افزار Microsoft office و..افراد بسیاری در حوزه اتوماسیون علاقمندند تا نحوه تاثیر هوش مصنوعی در plc و اتوماسیون صنعتی را درک کنند.یکی از پرکاربردترین تجهیزات در حوزه اتوماسیون صنعتی و در لایه کنترل، پی ال سی (plc)است. پی ال سی ها در طول زمان دستخوش تعییرات بسیاری شده اند و شرکت های بزرگ بسیاری در زمینه تولید آن ها در دنیا فعالیت می کنند.

 بدون شک یکی از بهترین شیوه ها برای یادگیری تکنولوژی های نوین  و روند ها در حوزه اتوماسیون صنعتی بررسی محصولات یا راه حل های (solution) برندها و کمپانی های بزرگ است.در این مقاله سعی می کنم هوش مصنوعی در plc برخی از شرکت های بزرگ جهان را بررسی نمایم.

تعریف PLC و هوش مصنوعی

 PLC ها (کنترل کننده های منطقی قابل برنامه ریزی) مانند مغز سیستم های اتوماسیون صنعتی هستند که تصمیم می گیرند و اجرا می کنند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی مانند پسر عموی  آینده‌نگر مغز است که توانایی‌های یادگیری و تصمیم‌گیری پیشرفته را به ارمغان می‌آورد.

تکامل یکپارچه سازی هوش مصنوعی در سیستم های PLC

درست مانند ترکیب کره بادام زمینی و ژله، هوش مصنوعی و PLC راهی برای تکمیل کامل یکدیگر در طول زمان پیدا کرده اند. ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های PLC با ایجاد امکان تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، بهینه‌سازی فرآیندها و بهبود کارایی، انقلابی در اتوماسیون صنعتی ایجاد کرده است.

مطالعه موردی: PLC های زیمنس

مروری بر سیستم های PLC زیمنس

PLC های زیمنس مانند افراد مشهور دنیای اتوماسیون صنعتی هستند - قابل اعتماد، قدرتمند و مورد اعتماد. این سیستم‌ها پایه محکمی برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای رساندن عملیات به سطح بعدی فراهم می‌کنند.

کاربردهای خاص هوش مصنوعی در PLC های زیمنس

از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که برنامه‌های تولید را افزایش می‌دهند تا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی که زمان خرابی را کاهش می‌دهد، PLCهای زیمنس با آغوش باز از برنامه‌های هوش مصنوعی استقبال می‌کنند.

به عنوان نمونه Copilot صنعتی زیمنس که با  همکاری مایکروسافت توسعه یافته است، کدهای PLC و تصاویر را تولید می کند. بار کاری را کاهش می دهد، وظایف تکراری را انجام می دهد و خطای  مهندسی را کاهش می دهد. برنامه Copilot از زبان کنترل ساخت یافته (SCL) استفاده می کند و با پورتال TIA یکپارچه می شود. می‌تواند بلوک‌های کد را توضیح دهد و می تواند کتاب‌ راهنمای زیمنس را به زبان طبیعی جستجو  کند. 

پلتفرم MindSphere زیمنس نیز  کار تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را برای فرآیندهای صنعتی امکان پذیر می کند.

ماژول npu زیمنس با توسعه plcs7-1500 امکان اجرا و پردازش الگوریتم های هوش مصنوعی را در تعامل با کنترلر plc فراهم می نماید.

 تاثیر و نتایج پیاده سازی هوش مصنوعی در PLC های زیمنس

افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و مهندسان راضی تر. با هوش مصنوعی در PLCهای زیمنس، کسب‌وکارها در حال تجربه یک رنسانس تکنولوژیکی هستند که بهبود نتیجه را به دنبال دارد و استانداردهای صنعتی جدیدی را تعیین می‌کند.

مطالعه موردی: PLCnext شرکت فونیکس

مقدمه ای بر سیستم های PLCnext

سیستم‌های PLCnext شورشیان دنیای PLC هستند و معماری باز و انعطاف‌پذیری را برای بازی به ارمغان می‌آورند. افزودن هوش مصنوعی به ترکیب آن ها، قابلیت‌های آن‌ها را تقویت می‌کند، مرزها را کنار می‌زند و امکانات جدید را باز می‌کند.

چگونه هوش مصنوعی عملکرد را در سیستم های PLCnext افزایش می دهد

هوش مصنوعی سس مخفی است که سیستم های PLCnext را از خوب به استثنایی ارتقا می دهد. هوش مصنوعی با فعال کردن تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ، الگوریتم‌های تطبیقی و تصمیم‌گیری هوشمند، سیستم‌های PLCnext را به نیروگاه‌هایی با بازده بالا تبدیل می‌کند.

موفقیت AI در سیستم های PLCnext

تصور کنید مصرف انرژی را کاهش دهید، کیفیت محصول را بهبود بخشید و فرآیندهای پیچیده را خودکار کنید - همه اینها به لطف هوش مصنوعی در سیستم‌های PLCnext اتفاق افتاده است. این داستان‌های موفقیت فقط رویا نیستند، بلکه نتایج ملموسی هستند که کسب‌وکارها هر روز به دست می‌آورند.

مطالعه موردی: PLCهای یوکوگاوا

آشنایی با سیستم های یوکوگاوا PLC

سیستم های Yokogawa PLC به دلیل دقت و قابلیت اطمینان در صنایعی که دقت همه چیز است شناخته شده است. این سیستم‌ها با یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی، مرزهای ممکن را پیش می‌برند و معیارهای جدیدی را برای عملکرد تعیین می‌کنند.

نمونه های عملی پیاده سازی هوش مصنوعی در PLC های یوکوگاوا

هوش مصنوعی در PLCهای یوکوگاوا فقط یک کلمه کلیدی نیست - بلکه تاثیر واقعی دارد.یوکوگاوا با محصول e-RT3 PLUS خود از بهینه‌سازی استراتژی‌های کنترل گرفته تا پیش‌بینی خرابی‌های تجهیزات قبل از وقوع، انقلابی درسطح  عملیاتی ایجاد کرده و حداکثر کارایی را تضمین می‌کند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در PLC های یوکوگاوا

 افزایش بهره وری عملیاتی، کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری و بهبود قابلیت های تصمیم گیری. با پذیرش هوش مصنوعی در PLC های یوکوگاوا، کسب و کارها در حال محافظت از آینده عملیات خود هستند و جلوتر از منحنی ها می مانند.

مطالعه موردی: PLC های Omron

 مقدمه ای بر فناوری Omron PLC

Omron یک برند مشهور در زمینه اتوماسیون صنعتی است که به دلیل کنترل کننده های منطقی قابل برنامه ریزی پیشرفته (PLC) شناخته شده است. PLC های Omron برای کنترل ماشین آلات و اتوماسیون فرآیندها در صنایع مختلف طراحی شده اند که عملکرد و قابلیت اطمینان بالایی را ارائه می دهند.

کاربردهای خلاقانه هوش مصنوعی در Omron PLC

PLC های Omron سری NX/NY دارای قابلیت های هوش مصنوعی (AI) یکپارچه هستند که آنها را قادر می سازد تا داده ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و به سرعت با شرایط در حال تغییر سازگار شوند. این فناوری هوش مصنوعی امکان نگهداری پیش‌بینی، تشخیص ناهنجاری را فراهم می کند.

مطالعه بیشتر در راهنمای جامع هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

در این مقاله به بررسی و شناخت کلی الگوریتم های به کار گرفته شده در اتوماسیون صنعتی می پردازیم که عبارتند از:

1. الگوریتم های یادگیری ماشینی: این الگوریتم ها برای نگهداری پیش بین(predictive maintanance) و کنترل کیفیت استفاده می شوند. به عنوان مثال، الگوریتم جنگل های تصادفی (random forest) و ماشین های بردار پشتیبانی SVM.

2. الگوریتم های بهینه سازی : برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می شود. برای مثال برنامه ریزی خطی و الگوریتم ژنتیک.

3. سیستم عامل روبات (ROS): برای کنترل ربات ها استفاده می شود.

4. ابزار بینایی کامپیوتری: این ابزارها برای کنترل کیفیت و روباتیک استفاده می شوند. به عنوان مثال، OpenCV و TensorFlow.

دسته بندی الگوریتم ها بر اساس هوش مصنوعی مورد استفاده:

الگوریتم های  مورد استفاده در اتوماسیون صنعتی را می توان بر اساس نوع هوش مصنوعی مورد استفاده طبقه بندی کرد:

آشنایی با رویکردهای مورد استفاده در یادگیری ماشینی

1. ابزارهای یادگیری نظارت شده: این ابزارها شامل الگوریتم های یادگیری ماشینی است که برای نگهداری پیش بین و کنترل کیفیت استفاده می شود. به عنوان مثال می‌توان به الگوریتم جنگل‌های تصادفی(random forest) و SVM اشاره کرد.

محصولاتی مانند IBM's Watson از یادگیری نظارت شده برای نگهداری پیش بینی شده استفاده می کنند.واتسون IBM نمونه بارز محصولی است که از یادگیری نظارت شده برای نگهداری پیش بینی شده استفاده می کند. واتسون می‌تواند داده‌های حسگرهای ماشین را تجزیه و تحلیل کند تا خرابی‌های تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهد. دستیار تعمیر و نگهداری تجهیزات IBM که قبلاً با نام IBM Equipment Insights شناخته می‌شد، به تکنسین‌های میدانی راهنمایی‌های تجویزی در مورد روش‌های صحیح تعمیر و سرویس ارائه می‌دهد و به کاهش میانگین زمان تعمیر کمک می‌کند.

2. ابزارهای یادگیری بدون نظارت: این ابزارها شامل الگوریتم های بهینه سازی مورد استفاده برای بهینه سازی زنجیره تامین است. به عنوان مثال می توان به برنامه ریزی خطی و الگوریتم ژنتیک اشاره کرد.

محصولاتی مانند Llamasoft's Supply Chain Guru از یادگیری بدون نظارت برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می کنند.گورو زنجیره تامین Llamasoft محصولی است که از یادگیری بدون نظارت برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می کند. این به شرکت‌ها امکان می‌دهد زنجیره تامین خود را تجسم، بهینه‌سازی، تجزیه و تحلیل و شبیه‌سازی کنند، که منجر به بهبودهای عمده در هزینه، خدمات، پایداری و کاهش ریسک می‌شود.

3. ابزارهای آموزشی تقویتی: این ابزارها شامل ROS مورد استفاده برای کنترل روبات ها می شود.

محصولاتی مانند Boston Dynamics' Spot از یادگیری تقویتی برای کنترل ربات استفاده می کنند.Boston Dynamics' Spot محصولی است که از یادگیری تقویتی برای کنترل ربات استفاده می کند. Spot یک ربات متحرک است که با استفاده از یک پلتفرم مبتنی بر مرورگر وب به نام Scout از راه دور از هر نقطه در جهان قابل کنترل است. این می تواند کارهای پیچیده را با دقت و سرعت بالا انجام دهد که آن را برای اتوماسیون صنعتی ایده آل می کند.

4. ابزارهای یادگیری عمیق: این ابزارها شامل ابزارهای بینایی کامپیوتری است که برای کنترل کیفیت و روباتیک استفاده می شود. به عنوان مثال می توان به OpenCV و TensorFlow اشاره کرد.

محصولاتی مانند Google's AutoML Vision از یادگیری عمیق برای کارهای بینایی رایانه استفاده می کنند.Google's AutoML Vision محصولی است که از یادگیری عمیق برای وظایف بینایی رایانه استفاده می کند. این به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشینی را آموزش دهید تا تصاویر خود را بر اساس برچسب‌های تعریف‌شده خودتان طبقه‌بندی کنید. این می تواند به ویژه در کنترل کیفیت و کاربردهای روباتیک در اتوماسیون صنعتی مفید باشد.

مطالعه بیشتر در راهنمای جامع هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

مقدمه

اتوماسیون صنعتی نحوه عملکرد صنایع را به شدت تغییر داده است و باعث افزایش بهره وری، افزایش ایمنی و کاهش هزینه‌های عملیاتی شده است. با ادغام هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی، ما شاهد طلوع عصر جدید فناوری هستیم. هوش مصنوعی چیزی بیش از یک اصطلاح مرسوم است و نشان دهنده یک تحول عمیق در نحوه تعامل ماشین‌ها و سیستم‌ها با محیط خود و تصمیم گیری مستقل است.

چه یک حرفه ای با تجربه و چه تازه وارد در این زمینه باشید، این راهنمای جامع بینش‌های ارزشمندی را در مورد دنیای به سرعت در حال تکامل ارائه می دهد.

آشنایی با اتوماسیون صنعتی

اتوماسیون صنعتی شامل استفاده از سیستم‌های کنترلی مانند کامپیوترها، ربات‌ها و سایر فناوری‌های اطلاعاتی برای مدیریت ماشین آلات و فرآیندها در یک صنعت است. با جایگزینی مداخلات انسانی با سیستم‌های خودکار، عملیات ساده‌تر می‌شوند و به حداقل ورودی انسانی نیاز دارند. این تحول در تکامل صنایع، به ویژه در بخش‌هایی مانند تولید، خودرو و داروسازی بسیار مهم بوده است.

سیستم های اتوماسیون ستون فقرات عملیات صنعتی مدرن هستند. به عنوان مثال، کنترل‌کننده‌های منطقی قابل برنامه‌ریزی با هوش مصنوعی (PLC) در خودکارسازی فرآیندهای تولید، بهبود کارایی و قابلیت اطمینان حیاتی هستند.

هوش مصنوعی(AI) چیست؟

هوش مصنوعی به توسعه ماشین‌هایی اشاره دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و تطبیق با اطلاعات جدید.طیف وسیعی از فناوری‌ها از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی و بینایی رایانه آن را در بر می‌گیرد.

مقاله کاربرد یادگیری ماشینی در صنعت، اطلاعاتی در مورد انواع الگوریتم‌هایی که این پیشرفت‌ها را ایجاد می‌کنند، ارائه می‌نماید.

نقش هوشمندسازی

هوش مصنوعی انقلابی در اتوماسیون ایجاد می کند و سیستم‌ها را قادر می سازد هوشمندتر، پاسخگوتر و بسیار کارآمدتر شوند. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی در این زمینه آورده شده است:

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوشمند داده‌های حسگرها و ماشین‌آلات را برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی تجهیزات تجزیه و تحلیل می‌کنند. این بررسی اجازه می دهد تا تعمیر و نگهداری به طور فعال برنامه ریزی شود، زمان خرابی و هزینه‌ها کاهش یابد.

کنترل کیفیت: سیستم‌های مجهز هوشمند محصولات را در مراحل مختلف تولید با دقت و ثبات بی نظیری بازرسی می کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند عیوب و ناهنجاری‌ها را در زمان واقعی شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا در فرآیند تولید ایجاد شوند.

بهینه سازی زنجیره تامین: هوش مصنوعی می تواند زنجیره‌های تامین را با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد موجودی، برنامه‌های تولید و پیش بینی‌های تقاضا بهینه کند. این امر شرکت‌ها را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد سفارشات مواد، حجم تولید و توزیع بگیرند و در نهایت ضایعات را به حداقل رسانده و کارایی را افزایش دهند.

رباتیک و اتوماسیون: الگوریتم‌های هوشمند، قابلیت‌های روبات‌های صنعتی را افزایش می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را انجام دهند و با محیط‌های در حال تغییر سازگار شوند. این ربات‌ها می‌توانند در کنار انسان‌ها به صورت مشترک کار کنند و اقدامات خود را بر اساس شرایط زمان واقعی تنظیم کنند.

بهینه سازی فرآیند: هوش مصنوعی به طور مداوم فرآیندهای صنعتی را تجزیه و تحلیل و بهینه می کند، ناکارآمدی‌ها را شناسایی می کند و بهبودهایی را پیشنهاد می‌کند. بهینه سازی می‌تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه‌ها و افزایش بهره وری در طول زمان شود.

برای نگاهی دقیق‌تر به اینکه چگونه بخش‌های مختلف صنعت از آن تأثیر می‌پذیرد، کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی و  کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را مطالعه نمایید.

مزایای یکپارچه سازی 

 ادغام هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی مزایای زیادی به همراه دارد:

افزایش بهره وری: وظایف پیچیده ای را که نیازمند تلاش انسانی قابل توجهی است، خودکار می‌کند و زمان و منابع مورد نیاز برای تکمیل آنها را کاهش دهد.

کاهش زمان خاموشی: تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر داده‌ها با رفع مشکلات قبل از اینکه منجر به خرابی تجهیزات شود، خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده را به حداقل می‌رساند.

صرفه جویی در هزینه: فرآیندها بهینه می‌شود و ضایعات کاهش می‌یابد که منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه تولید و عملیات می شود.

تصمیم‌گیری پیشرفته: بینش‌های عملیاتی ارائه خواهد شد و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را با دقت بیشتر و نتایج بهبودیافته اتخاذ کنند.

ایمنی بهبود یافته: هوش مصنوعی داده های ایمنی را نظارت و تجزیه و تحلیل می کند و به جلوگیری از حوادث و اطمینان از رعایت مقررات ایمنی کمک می کند.

اگر علاقه مند به بررسی تأثیر این ادغام بر تجهیزات مختلف اتوماسیون هستید، مقالات هوش مصنوعی در سرو درایو، هوش مصنوعی در تاچ پنل(HMI)، هوش مصنوعی در کنتاکتور به این موضوع می پردازد که چگونه هوش مصنوعی دقت و کارایی این تجهیزات حیاتی کنترلی را افزایش می دهد.

چالش ها و ملاحظات:

علیرغم مزایای واضح، ادغام هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی چندین چالش را به همراه دارد:

الزامات داده: سیستم‌های هوشمند برای عملکرد مؤثر به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. جمع آوری، ذخیره و مدیریت این داده‌ها می تواند چالش برانگیز باشد، به ویژه برای شرکت‌هایی که سیستم‌های قدیمی دارند.

پیچیدگی: پیاده‌سازی در فرآیندهای صنعتی می تواند پیچیده باشد و به دانش و تخصص نیاز دارد. این پیچیدگی می تواند مانعی برای پذیرش، به ویژه برای شرکت‌های کوچکتر با منابع محدود باشد.

اثرات برنیروی کار: این ادغام می تواند منجر به نگرانی در مورد جابجایی شغل شود زیرا ماشین‌ها وظایفی را که قبلا توسط انسان انجام می شد بر عهده می گیرند. در حالی که هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی ایجاد می‌کند، شرکت‌ها باید به دقت تأثیر آن را بر نیروی کار خود در نظر بگیرند.

با مطالعه مقاله هوش مصنوعی و مهارت نیروی کارصنعت می توانید با مهارت‌های مورد نیاز در محیط صنعتی جدید آشنا شوید.

ملاحظات اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی سوالات اخلاقی را به ویژه در مورد حریم خصوصی و شفافیت تصمیم گیری ایجاد می کند. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های آنها پاسخگو و شفاف هستند.