Инновации

Может ли использование искусственного интеллекта (ИИ) стать следующим этапом эволюции систем управления? Попробуем ответить на этот вопрос в статье.

Искусственный интеллект (ИИ) — одно из важных направлений развития современной науки. Первые попытки его создания относятся еще к 1950-м гг., а с 1980-х гг. начала развиваться такая ветвь ИИ, как машинное обучение. Оно позволяет машинам не только имитировать поведение человека, но и совершенствоваться, используя накопленный опыт. Дальнейшее развитие математических и статистических методов машинного обучения сделало доступным его реализацию не только на мощных компьютерах, но и на таких относительно простых устройствах, как 32-битные микроконтроллеры, о чем и будет рассказано в данной статье.

В статье рассмотрим проект роботизации несерийного производства мостовых конструкций, благодаря которому предприятию удалось повысить производительность в два раза. Основой решения стали адаптивные роботы, не требующие программирования, — разработка российской компании Abagy Robotic Systems.

Компания Festo, как один из лидеров в области промышленной автоматизации и технического обучения, ставит своей целью развитие искусственного интеллекта (ИИ) в качестве ключевой технологии и основной компетенции, постоянно применяя полученные знания в реальных проектах. Уже сегодня Festo предлагает интеллектуальные решения и услуги, которые обеспечивают предиктивное обслуживание, прогнозируемые качество и потребление энергии.

Сегодня модельный ряд предприятий, выпускающих даже технически сложную продукцию, обновляется ежегодно. Это хорошо заметно на примере автомобилестроения. Такая частая смена модельных рядов стала возможной благодаря цифровизации производства, важнейший элемент которой — применение цифровых двойников.

Риск заразиться коронавирусной инфекцией COVID-19 на рабочем месте заставил всех по-новому взглянуть на преимущества автоматизации и внедрения роботов на производственном предприятии. Как именно роботы могут помочь людям справиться с пандемией?

Правильная модель интеллектуального («умного») производства может сделать предприятие более эффективным, поможет принимать более обоснованные решения, разработать схему, демонстрирующую, какое промышленное оборудование для чего используется, и понимать, как оно реально работает.

Двойственная природа киберфизических систем (КФС) порождает борьбу прикладных и компьютерных специалистов за лидерство в междисциплинарных проектах. Преодолеть эту проблему возможно за счет подготовки «системообразующих» ИТ-специалистов, готовых к погружению в самые разные прикладные области. Как формировать такого специалиста — тема данной статьи.

Когда другие методы бессильны и терпят неудачу, искусственный интеллект становится важным инструментом, незаменимым при поиске источников проблем и их решении. В нефтегазовой отрасли промышленности возможность выяснить и устранить причину сбоев может уберечь предприятия от очень крупных потерь.

Дистанционно управляемые летающие роботы могут работать в опасных условиях, поэтому идеально подходят для целого ряда специфических применений в нефтегазовой отрасли.