Изкуственият интелект (AI) е катализатор на дигиталната трансформация и на прехода към интелигентна индустрия. AI се интегрира с промишлените процеси, създавайки по-ефективна, гъвкава и проактивна производствена среда.
Интеграцията на изкуствен интелект в SCADA системи може да бъде изключително полезна в различни индустриални области. SCADA се използва за наблюдение и контрол на процеси, като например генерация на енергия, производство, водоснабдяване и др. AI в SCADA системата позволява да се създадат нови функционалности (напр. прогнозната поддръжка, анализи и създаване на модели, образен анализ (vision)), да се подобрят съществуващите алгоритми и да се улесни вземането на решения.
С AI да се разработват системи за изпълнение на задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като например разсъждаване, решаване на задачи, разпознаване на образи, разбиране на естествен език, визуално възприятие, самообучение и вземане на решения.
Предимства на внедряването на изкуствен интелект в SCADA системите
Прогнозен анализ: AI може да анализира исторически модели на данни, събрани от SCADA системата, за да предвиди потенциални повреди или проблеми с оборудването. Това позволява прилагането на прогнозна поддръжка, което намалява времето за престой.
Оптимизиране на процесите: Алгоритмите за машинно обучение могат да анализират данните в реално време от SCADA системата, за да оптимизират промишлените процеси. Това включва автоматични корекции на параметрите за постигане на максимална ефективност и минимизиране на загубите.
Откриване на аномалии: AI може да идентифицира аномалии в данните от SCADA системата, като по този начин помага за откриването на намеси в системата. Това е от решаващо значение за киберсигурността и безопасността в индустриална среда.
Усъвършенствана автоматизация: Изкуственият интелект може да подобри възможностите на индустриалната автоматизация, чрез автономно вземане на решения. AI е полезен в ситуации, изискващи бързо и комплексно вземане на решения.
Усъвършенстван потребителски интерфейс: AI може да подобри потребителския интерфейс на SCADA системите, като осигури по-интуитивни визуализации, персонализирани отчети и усъвършенстван анализ, за да улесни вземането на решения от оперативния персонал.
Адаптивност към промените: Системите с AI могат да се адаптират към промените в индустриалния процес по-ефективно от традиционните системи. Това повишава гъвкавостта и бързината на реакция.
Примери за AI приложения в индустриалния сектор
Ето някои приложения на изкуствен интелект в индустрията:
Контрол на качеството, визуална инспекция
Контролирано обучение на алгоритми с маркирани набори данни за идентификация на дефекти в продукти или разпределяне на компоненти в производствена линия.
Анализ на данни, откриване на модели
Използва се за откриване на модели и взаимосвързани събития в немаркирани данни. В индустрията може да се прилага за идентифициране на сложни зависимости в големи масиви от данни.
Оптимизиране на процеси, управление на роботи
AI се учи, като взема решения в дадена среда и получава награди или наказания въз основа на тези решения. Използва се за максимизиране на възнаграждението с течение на времето, полезно при оптимизиране на промишлени процеси.
Обработка на естествен език (NLP)
Взаимодействие между човека и машината, анализ на текст. Позволява на машините да разбират, тълкуват и генерират човешки език. В промишлеността може да се прилага за автоматизиране на отчети, анализ на технически документи и подобряване на комуникацията между системите и операторите.
Интернет на нещата (IoT) с AI
Съчетава свързаността, осигурена от IoT, с аналитичната интелигентност на AI. Устройствата на IoT събират данни в реално време, а AI ги анализира, за да получи ценна информация за работата и състоянието на оборудването. Може да се използва и за прогнозна/превантивна поддръжка.
Компютърно зрение
Визуална проверка, контрол на качеството. Използва алгоритми за интерпретиране на визуална информация, например изображения или видеоклипове. В промишлеността може да се използва за проверка на продукти, идентифициране на дефекти и проследяване на обекти в реално време.
SCADA системите, задвижвани от алгоритми за машинно обучение, ще могат да регулират параметрите и процесите автономно, оптимизирайки оперативната ефективност в реално време.