Tööstuslik Internet suudab ühendada kõik seadmed, andurid ja robotid, et saaksime paremini mõista seadmeid ennast ja mis veelgi olulisem, kuidas selle teabe abil tootmisprotsessi pidevalt täiustada. Tootmise elutsükli vaatenurgast võib tööstuslik Internet tuua muudatusi kolmes peamises aspektis, millele tehased tähelepanu pööravad: tootlikkuse efektiivsus, tööaeg ja toote kvalifitseerimise määr ning pakkuda uusi ideid kogu tootmise elutsükli kõigi lülide jaoks.
Näiteks kui elektroonikatehas paneb kokku mobiiltelefone, arvuteid ja muid tooteid, on tehase üldine tava, et töötajad toetuvad montaaži täpsuse tagamiseks täppistööriistadele. Iga koostelink peab testi läbima ja testi tulemused määravad, kas eelmine protsess saab läbida. Üldised tehased ei saa järge pidada eelmisest protsessist, kuid tööstuslik Internet saab kohandada montaažiprotsessis vajalikke parameetreid. Võttes näiteks mobiiltelefoni, eeldatakse, et sees olevate erinevate komponentide kokkupaneku täpsus on 30 mikronit. Lõplike katsetulemuste järgi on komponentide tolerants ühel küljel alati hälbinud 50 mikronini. Tööstuslikku Internetti kasutades saab neid tootmisandmeid tööstusliku Interneti kaudu disainikihile tagasi suunata. Eelmises protsessis teatud koostelüli parameetreid analüüsides, määrates ja kohandades saab süsteemseid vigu välistada. See näitab, et tööstusliku interneti kaudu saadud tegelikud andmed tootmisprotsessis võivad parandada lõpptoodangu kvaliteeti, mis peegeldab tööstusliku interneti väärtust nii võimeredeli kui ka elutsükli vaatenurgast.
Tehisintellekti rakendamine tootmises
Tehisintellekti kasutatakse tootmises laialdaselt. Tehas hindab igakülgselt robotiprobleemide võimalikkust tuhandete robotite ajalooliste andmete põhjal ning teeb ennetava diagnostika kogu seadme töö kohta. Süsteem kasutab masinõppe algoritme, et teha otsuseid suure hulga ajalooliste andmete põhjal ja teha seadmete tööolekule ennetavat hooldust. ABB alustas robotite ühendamist serveritega 2007. aastal, et jagada selliseid andmeid nagu võimalikud probleemid ja seadmete töö. Pärast enam kui kümme aastat kestnud andmete kogumist oleme omandanud suure hulga erinevate tehaste tegevusandmeid üle maailma. Edaspidi kasutame masinõpet pilveplatvormil põhinevate ennetavate diagnostika- ja hooldusteenuste käivitamiseks andmeanalüüsi kaudu. Tehisintellekt võib lisaks ennetavale hooldusele tuua ideid ka kogu tootmisprotsessi kitsaskohtade lahendamiseks, näiteks autotehase kere keevitusprotsessi tootmisliin. Kõige olulisem on see, et inimroboti interaktsiooni valdkonnas on tulevikus tehisintellektil suured saavutused. Praegu on tootmisseadmetel põhinev inimeste ja arvutite suhtlemine veel suhteliselt traditsioonilises staadiumis, mis nõuab interaktsiooniprotsessi realiseerimiseks juhiste sisestamist. Tehisintellekti tehnoloogia võib tulevikus muuta inimeste ja intelligentsete robotite vahelise suhtluse loomulikumaks.
Tulevikurobotite arengutrendid ja rakendusstsenaariumid
Seoses välistegurite muutumisega on tööstusrobotite arengukiirus viimase 10 aasta jooksul nii globaalselt kui ka Hiinas mõnevõrra üllatav. Ülemaailmselt säilitavad tööstusrobotid aastase kasvumäära 15–20 protsenti. Hiinas ületas abbi andmetel Hiina tööstusrobotite turu kasvumäär 2017. aastal 50 protsenti.
Toodete ja tehnoloogiate vaatenurgast ei ole tööstusrobotite struktuur ja rakendustehnoloogia alates 1970. aastatest palju muutunud. Enamikku tööstusroboteid kasutatakse korduvate, lihtsate, igavate ja isegi ohtlike tööde tegemiseks. Praegu kasutatakse tööstusroboteid peamiselt tootmisvõimsuse ja toodangunõudlusega suuremahulises tootmises, näiteks auto-, elektroonika-, toidu- ja joogitööstuses ning muudes tööstusharudes. Autotööstuse ilmse mastaabiefekti tõttu on autotööstus alati olnud tööstusrobotite jaoks kõige laialdasemalt kasutatav tööstusharu. Eelmisest aastast on elektroonikatööstus tõusnud Hiina turu nõudluse kasvu tõttu suurimaks tööstusrobotite kasutajaks. Samas kasutatakse roboteid ka traditsioonilistes tööstusharudes nagu toiduained ja joogid, metalltooted ja plasttooted.
Kasutusalalt saab logistika- ja jaetööstusest tulevikus uus robotite rakendusvaldkond seoses suure inimressursinõudluse ja tööstusliku mastaabi kiire arenguga. Sorteerimistööd, mida nõuavad nii ladu kui ka logistikatööstus; Olgu see laadimine, täiendamine või jaemüügiriiulite haldamine, sobib see robotirakenduste jaoks. Seetõttu on logistika- ja jaemüügitööstus järgmine arenev tööstusharu ning ühtlasi robotite tungimise algus tööstusest teenindussektorisse.
Vananemise ja kasvavate tööjõukulude tõttu on nõudlus robotite järele Euroopas järk-järgult tunginud suurtest tehastest kuni väikeste ja keskmise suurusega tehastesse ning isegi väikestesse töökodadesse. Väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks on tootmist iseloomustavad väikesed partiid ja mitu sorti ning tootmisprotsess on pidevas vahetuses. Traditsiooniliste tööstusrobotite kasutamine võtab liiga palju lülitusaega. Seetõttu vajavad väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted väikeseid ja paindlikke tooteid ning võtmeks on robotite kasutusmugavus.
Arvutitööstuse arenguga võrreldes on tööstusrobotid endiselt "superarvutite" staadiumis ja robotite "personaalarvutite" ajastu pole veel saabunud. Vaadates tagasi arvuti ajaloole leiutamisest kuni populariseerimiseni, selgub, et hindade alandamine, mahu vähendamine, rakenduse lihtne käsitsemine ja kasutajasõbralik graafiline liides on kolm olulist tegurit, mis lõpuks panevad arvuti tuhandetesse majapidamised laborist. Samamoodi on kulud, inimese ja masina koostöö ohutus ja kasutuslihtsus robotite tööstusest teistesse valdkondadesse tungimist piiravad tegurid. Robotite jõudmise protsessis tööstusest tarbimisse on inimese ja arvuti interaktsioon üks robotite arengut piiravaid tegureid. Kas tööstuse või muude stsenaariumide puhul saavad masinad inimestega paremini suhelda? Kuidas aidata inimestel töö- ja tootmisprotsessis paremini tööd lõpetada? Tehisintellekt annab võimaluse neid probleeme lahendada. Inimese ja arvuti interaktsiooni usaldusväärsuse osas on tehnoloogias veel läbimurret teha. Tööstusrobotite osas suudavad tehastes olevad robotid nüüd juhiseid täpselt ilma vigadeta täita, sest insener-projekteerimine, paigaldus ja kasutuselevõtt peavad tootmisliinil toimima juhiste kaudu. Ideaalne olukord tulevikus on see, et robotid saavad inimestega suhelda loomulikumal viisil nagu praktikandid ja võivad inimeste juhendamisel muutuda praktikantidest küpseteks töötajateks.