Zvýšení efektivity výroby
Dynamický systém inteligentního řízení umožňuje automaticky reagovat na změny stavu výrobního systému a převzít rozhodování od lidských operátorů. Tím je možné řadu procesů urychlit a zefektivnit, a to i v provozech, které tradičními způsoby řízení už nebylo možné dále optimalizovat.
Rozpoznání opotřebených trysek a signalizace jejich včasné výměny
Přínos: Úspora práce obsluhy, maximální využití nákladů na trysky, protože není nutné je měnit preventivně
Stroj pro laserové řezání plechu používá trysky, které se opotřebovávají průtokem plazmatu. Stroj má v sobě kameru a po každém řezání k ní tryska zajede a kamera pořídí fotografii. Zákazník má databázi anotovaných fotek vadných a funkčních trysek. Z těchto dat jsme naučili klasifikátor, který pak rozpoznával opotřebení trysek a podle toho odhadoval, kdy je potřeba ji vyměnit. Údržba nemusí trysku kontrolovat ručně po každém řezání a stroj automaticky ohlásí nutnou výměnu trysky pouze tehdy, je-li to třeba.
Automatizace tvorby řezacího plánu
Přínos: Náhrada lidské síly a maximalizace výrobní kapacity, protože stroje nemusí čekat na tvorbu řezacího plánu
Při řezání plechu laserem se v případě tenkého plechu vyrobky tzv. sklopí (zespoda jsou podepřeny jen v několika bodech). Pokud se řezací hlava přesune přes takto sklopený výrobek, může se poškodit. Zákazník používal software pro optimalizaci řezacího plánu tak, aby se řezací hlava vyhnula vyřezaným výrobkům, ale tvorba tohoto plánu trvá mnoho minut a je třeba ho připravit v kanceláři na PC. Tento proces jsme nahradili optimalizačním algoritmem, který při běhu na výkonných GPU přímo na stroji tento plán vytvoří automatizovaně. Plán bylo tak možné vytvořit v době výměny plechu v řezacím stroju (20 s), a nedocházelo tak k přerušení výroby.
Predikce vzpříčení výrobku v manipulátoru
Přínos: Zvýšení výrobní kapacity, protože nedochází k zastavení strojů při nenadálé události. Minimalizace ruční obsluhy.
Po řezání odstraňuje výrobky robot s přísavkami. Je možné, že vyřezaný plech se vzpříčí a nejde vyjmout. To je způsobeno řezaným tvarem. Zde jsme vytvořili model “odebratelnosti“ a ten pak používali k predikci toho, jak dobře půjde výrobek odebrat. Odebratelnost měříme z kamery, instalované přímo v řezacím stroji, která obsahuje natrénovaný algoritmus, který umí detekovat, zda k odebrání došlo. Výrobky, jejichž odebrání by způsobilo problémy, vyvolaly předem signál pro obsluhu, která je odebrala ručně.
Hledání orientace textilního materiálu
Přínos: Automatizace výrobního procesu, odstranění lidského pracoviště a zefektivnění výroby.
Pro firmu vyrábějící potahy autosedaček jsme implementovali prototyp rozpoznávače, který pozná hlavní směr orientace látky tak, aby byla správně použita při výrobě.
Řízení procesu výroby skla
Přínos: Automatizace, odstranění lidských chyb, úspora nákladů, odstranění klíčové závislosti provozu na zaměstnancích
Bubliny ve skle vznikají ve výrobním procesu, který závisí na konfiguračních parametrech. Proces lze pozorovat měřením, například teplot ve skleněné lázni apod. Z konfiguračních parametrů a změřených parametrů jsme sestavili model sklárny, který predikuje kvalitu skla (zjednodušeně počet bublin). Konfigurační parametry lze pak optimalizovat tak, aby se v modelu sklárny počet bublin ve skle minimalizoval. Výsledkem je kontrolér, který dynamicky reaguje na směny měřených parametrů a konfigurační parametry upravuje za běhu tak, aby maximalizoval kvalitu skla. Pomocí tohoto modelu pak bylo možné sklárnu automaticky řídit bez lidských zásahů.
Optimalizace výroby počítačových čipů
Přínos: Zvýšení efektivity výroby, snížení nákladů, odstranění čekání, přímé zvýšení zisku.
V továrně na výrobu počítačových čipů prochází materiál jednotlivými stanovišti výroby. Stanoviště se využívají v závislosti na receptu výroby daného výrobku. Efektivita výroby je závislá nejen na parametrech jednotlivých pracovišť, ale je dynamicky ovlivňována vnějšími vlivy, jako je např. nedostatek surovin, administrativní kroky, součinnost s dodavateli, apod. Navrhli jsme tedy řešení, kde figuruje tzv. agent, který dynamicky reaguje na aktuální stav výrobního procesu a v reálném čase optimalizuje cesty jednotlivých výrobků továrnou tak, aby maximalizoval její průchodnost.
Efektivní distribuce vodní páry v chemické výrobě
Přínos: Automatizace obsluhy, odstranění lidských chyb a čekání, úspora energie a nákladů na nákup páry
Zákazník disponoval simulací managementu páry v chemické továrně. Podobně jako v optimalizaci průchodu výrobou potřeboval zajistit dostatek páry na jednotlivých pracovištích, které se mohly měnit z konzumenty na producenty páry. Výsledkem bylo řízení simulace tak, aby byl všude dostatek páry a minimalizovaly se její přenosy.
