Ipari automatizálás támogatása: Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a modern gyárakat?

A Mouser Electronics külön mesterségesintelligencia- és gépitanulás-tudásközpontot indít

A Mouser Electronics külön erőforrásközpontot indított az ipari mesterséges intelligencia és gépi tanulás témájában. Ez a digitális platform műszaki útmutatókkal, gyakorlati keretrendszerekkel és piaci elemzésekkel segíti az irányítástechnikai mérnököket. A tervezőcsapatok így könnyen bevezethetnek intelligens algoritmusokat, hogy hatékonyabbá és rugalmasabbá tegyék a gyári automatizálási rendszereket.

A gépi tanulás új alapokra helyezi a modern vezérlőrendszereket és PLC-munkafolyamatokat

A mesterséges intelligencia alapjaiban változtatja meg, ahogyan a mérnökök a hagyományos PLC-programozást és robotkonfigurálást megközelítik. A fejlesztők például ma már az OpenUSD keretrendszereit és a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) használják az automatizálási kód ellenőrzésére, még a hardveres bevezetés előtt. Emellett a fizikai mesterséges intelligencia lehetővé teszi a vezérlők számára, hogy valós időben dolgozzák fel az összetett környezeti adatokat, csökkentve a rendszerek kézi finomhangolásának szükségességét.

A legmodernebb hardvermegoldások a gyári automatizálás peremhálózati intelligenciáját szolgálják

A fizikai mesterséges intelligencia bevezetéséhez olyan speciális hardverre van szükség, amelyet kifejezetten a megterhelő ipari környezetekhez terveztek. A Mouser jelenleg olyan fejlett megoldásokat forgalmaz, mint a KUNBUS RevPi Connect 5 ipari számítógépek és az Arduino Opta mikro-PLC-k. Emellett a nagy teljesítményű látórendszer-komponensek - például az onsemi Acuros CQD SWIR kamerái és az Advantech AFE-360DVK robotikai készletei - akár 32 TOPS feldolgozási teljesítményt biztosítanak az automatizált irányítású járművek számára.

Szakértői betekintés: A digitális MI és a fizikai hardver közötti szakadék áthidalása

Bár a szoftvermodellek nagy figyelmet kapnak, a gyári automatizálás sikere végső soron a megbízható hardverintegráción múlik. A gépi tanulás peremhálózati bevezetése csökkenti a felhőalapú rendszerek késleltetését, és megelőzi a költséges hálózati leállásokat. Ezért a rendszertervezőknek olyan moduláris ipari számítógépeket és látórendszereket kell választaniuk, amelyek támogatják a nyílt forráskódú keretrendszereket, miközben megőrzik a robusztus elektromos leválasztást.

Alkalmazási példa: Önálló mobilrobotok nagy termékválasztékú gyártóüzemekben

A modern, rugalmas gyártóközpontokban az önálló mobilrobotoknak (AMR-eknek) biztonságosan kell közlekedniük a folyamatosan változó üzemi területeken. Egy mérnök egy Advantech látásalapú MI-készletet onsemi SWIR kamerával párosítva azonnal feldolgozhatja a több spektrumban készült felvételeket. Eközben egy Arduino Opta mikro-PLC kezeli az alacsony szintű motorhajtásokat és biztonsági reteszeléseket, így a gyártósorok leállítása nélkül biztosítja az anyagok pontos szállítását.