Varovanje obrata: varnost in zanesljivost z robotskimi psi

Sodelovanje: Več kot le vsota posameznih delov

Avtonomni mobilni robot (AMR), ki je postal rešitev, je bil že od samega začetka plod skupnih prizadevanj. „Siemens je skupaj s kolegi iz podjetij ANYbotics in Roboverse Reply opravil nekaj raziskav,“ pripoveduje produktni vodja COMOS Mobile Worker Guido Schimmang, „in ugotovil, da nam ni treba ponovno izumljati kolesa.“ Razvoj umetne inteligence je povečal zmogljivosti mobilnih robotov, ki so postali bolj avtonomni, sodelovalni in dovolj inteligentni, da lahko opravljajo več kot le relativno preproste, ponavljajoče se naloge.

Robot z ustreznim imenom ANYmal je zasnoval in izdelal proizvajalec originalne opreme ANYbotics. Siemens uporablja COMOS Mobile Worker za upravljanje in konsolidacijo podatkov iz sistemov ERP, inženiringa in CMS v tovarnah in objektih. IT-svetovalno podjetje Roboverse Reply pa je povezava med tema dvema; njegova platforma integrira robotiko in združuje podatke iz realnega sveta z okolji virtualne in razširjene resničnosti.

Inšpekcija na ukaz: avtonomni mobilni roboti (AMR) olajšujejo zbiranje podatkov in izboljšujejo trajnost

Tri podjetja so razvila različico robota ANYmal, ki je posebej prilagojena za olajšanje vzdrževanja in inšpekcij v zahtevnih industrijskih okoljih. Na ukaz ANYmal samostojno zbira natančne in visokokakovostne podatke iz več sto inšpekcijskih točk. Opremljen s tehnologijo Light Detection and Ranging (LiDAR) – ki ustvarja natančne 3D-modele objektov z visoko ločljivostjo – in v kombinaciji z mobilnostjo, ki jo poganja umetna inteligenca, se robot lahko brez težav giblje po večnadstropnih obratih, tudi brez svetlobe.

Tako kot njegov resnični vzor ima robotski pes odličen vid ter lahko »sliši« in »vonja«. ANYmal je opremljen z infrardečo kamero, ki meri temperature črpalk in motorjev. Njegovi akustični senzorji merijo slišne in neslišne frekvence do 15.000 Hz, kar omogoča ANYmalu, da zazna tudi uhajanje plina – kar ima velik vpliv na stroške energije in trajnost, saj se zaradi uhajanja izgubi do 30 % plina.

Podatki v realnem času omogočajo vpogled in zmanjšujejo zaostanke.

Med pregledovanjem, zajemanjem in merjenjem avtonomni mobilni robot (AMR) ustvari veliko podatkov. »In tu pride v igro naša platforma, ki zajete podatke integrira v sisteme naših strank,« pravi Cornelius Heim, poslovni razvijalec in inženir rešitev pri podjetju Roboverse Reply. Platforma Roboverse Reply filtrira podatke, ki jih zajame COMOS Mobile Worker, tako da sistem prikaže le tiste podatke, ki so za vas relevantni, dodaja. Roboti in sistemi uporabljajo umetno inteligenco za interpretacijo zajetih podatkov, tako da upravljavci objektov vidijo ključne informacije o obratu, ki jim pomagajo pri sprejemanju naslednjih ukrepov.

»Dobite veliko globlji vpogled v svoje trenutne objekte in tekoče procese, kar vam omogoča prehod z reaktivnega na predvidljivo vzdrževanje,« nadaljuje Cornelius Heim. »Poleg tega povečate produktivnost, saj imate boljši vpogled v dejansko stanje vašega obrata ali objekta.«

Robotski psi opravljajo monotono, nevarno in umazano delo.

Avtonomni mobilni roboti opravljajo ponavljajoče se naloge, tako da se operaterji lahko osredotočijo na dejavnosti z dodano vrednostjo. »Avtomatiziramo inšpekcijske naloge, ki so pogosto monotone, nevarne in umazane,« pravi Purnendu Kushwaha, višji vodja za trženje pri podjetju ANYbotics.

Človekov najboljši robotski prijatelj lahko opravlja tudi druge naloge. »Naš ANYmal je sposoben vstopiti v skoraj vse cone: zunaj v dežju, v snegu, v eksplozivna območja,« dodaja vodja. To delavcem prihrani, da se ne bi izpostavljali potencialno nevarnim situacijam.

Z vsako misijo roboti razširjajo svoje zmogljivosti: integrirani algoritmi globokega učenja jim omogočajo, da postanejo bolj vsestranski, izboljšajo svojo prilagodljivost pri odzivanju na okolje in omogočajo večjo zanesljivost pri prepoznavanju, razvrščanju in zaznavanju predmetov.

Prihodnost inšpekcij je tu že danes. Robotski psi zmanjšujejo tveganje, izboljšujejo varnost delavcev in pomagajo spodbujati trajnost v predelovalnih industrijah.