În zilele noastre, digitalizarea transformă modul prin care inginerii, operatorii și managerii abordează complexitățile producției moderne într-un context industrial din ce în ce mai dinamic. Integrarea sistemelor de gestionare a cunoștințelor - cum ar fi grafurile de cunoștințe (eng. knowledge graphs) - combinate cu Inteligența Artificială (IA) și Internetul Industrial al Lucrurilor (IIoT) (eng. Industrial Internet of Things), redefinește practicile tradiționale, de la optimizarea proceselor de producție până la predicția defectării echipamentelor.
Aceste tehnologii nu se referă doar la îmbunătățirea mașinilor și a sistemelor, ci și la îmbunătățirea colaborării umane și a luării deciziilor, rezultând echipe mai agile, mai informate și mai eficiente.
În ciuda acestor progrese, mulți încă se întreabă: Cum ne putem adapta la schimbările rapide din domeniul ingineriei? Cum putem valorifica grafurile de cunoștințe și inteligența artificială în mediile industriale digitalizate pentru a oferi o perspectivă orientată spre oameni, care să transforme operațiunile zilnice, să încurajeze colaborarea și să îmbunătățească rezolvarea problemelor în întreaga industrie?
Trăim într-o eră în care normele sunt reprezentate de: dezvoltarea continuă și adaptarea la schimbare. A prospera în acest mediu necesită nu doar îmbrățișarea digitalizării în inginerie și producție, ci și înțelegerea modului în care indivizii și echipele pot valorifica această schimbare. În continuare, vom explora soluții care reinventează modul în care interacționăm cu datele - atât la nivel uman, cât și la nivelul mașinilor - pentru a atinge noi praguri de eficiență și inovație.
Ingineria industrială se baza în mare măsură pe cunoștințele umane, experiența practică și manipularea manuală a datelor. Inginerii petreceau multe ore studiind manualul cu instrucțiuni, foi de calcul și diferite sisteme. De exemplu, lucrul cu o Unitate de control electronică (eng. Electronic Control Unit) necesita adesea ca inginerii să răsfoiască 5 până la 6 pachete de documente printate pe hârtie A4, doar pentru a accesa specificațiile tehnice necesare și manualele de întreținere. Însă, în era modernă, digitalizarea extinde domeniul posibilităților. Combinația dintre IoT, IA, grafuri de cunoștințe și sisteme cibernetico-fizice (CPS) a produs ecosisteme inteligente, interconectate, care îmbunătățesc rolul muncitorilor umani și, în același timp, eficientizează operațiunile necesare.
Managementul cunoștințelor sau procesul de colectare, organizare și aplicare a cunoștințelor într-un mod care optimizează valoarea acestora este în centrul acestei schimbări. Odată cu adoptarea tot mai mare a practicilor Industry 4.0 de către diverse industrii, cunoștințele nu mai sunt limitate la baze de date izolate sau documente pe hârtie. Mai degrabă, acestea circulă prin rețele digitale complexe care ajută atât oamenii, cât și mașinile să ia decizii mai rapide și mai inteligente.
Un instrument relativ nou, dar puternic, numit grafuri de cunoștințe conectează date din diverse departamente, domenii și procese pentru a îmbunătăți colaborarea om-mașină și integrarea mașinilor.
Scopul fundamental al grafurilor de cunoștințe este de a conecta și reprezenta datele ca o rețea de entități și relațiile dintre acestea. Aceste entități pot fi orice element dintr-un cadru industrial, cum ar fi o piesă de mașină sau o specificație de design al produsului, iar relațiile dintre ele pot include lucruri precum programe de întreținere, date în timp real de la senzori sau cunoștințe ale operatorilor.
Cheia puterii grafurilor de cunoștințe este elementul uman. Inginerii experți și operatorii din multe domenii dețin cunoștințe esențiale, care sunt dificil de înregistrat în sistemele convenționale. Organizațiile pot codifica și conecta această expertiză cu date provenite din sisteme IA și IoT folosind grafuri de cunoștințe. Pe lângă faptul că ajută la păstrarea cunoștințelor instituționale importante, acest lucru stimulează rezolvarea cooperativă a problemelor și deschide posibilități de colaborare între ingineri și IA care înainte erau de neconceput.
De exemplu, un operator de pe linia de producție poate detecta o vibrație neobișnuită care încă nu declanșează o alertă automată. Sistemul poate corela această observație cu datele de la senzori, jurnalele de întreținere din trecut și chiar manualele tehnice relevante prin introducerea acesteia în graful de cunoștințe. Acest lucru permite sistemului să ofere informații utile în timp real.
În termeni tehnici, un graf de cunoștințe conține noduri, care reprezintă entitățile, și muchii, care reprezintă relațiile. Nodurile pot fi persoane, utilaje sau alte obiecte, iar muchiile definesc relațiile dintre acestea. În industrie, acestea pot servi drept modele pentru:
Diagrame de flux de producție care conectează mașinile, operatorii și resursele materiale.
Istoricul de întreținere care arată cum sunt legate problemele echipamentelor de condițiile de funcționare.
Înțelegerea grafurilor crește în complexitate. Graful de cunoștințe încorporează dinamic noi mașini, date și personal pe măsură ce o unitate industrială se extinde în dimensiune și scop. Acest lucru duce la o hartă vie, în continuă evoluție, a întregii operațiuni.
Deși grafurile de cunoștințe au capabilități tehnice puternice, valoarea lor reală se găsește în modul în care ajută oamenii. Ele acționează, în esență, ca un liant care leagă cunoștințele umane de inteligența digitală, permițând operatorilor și inginerilor să ia decizii mai bune, bazate pe date.
Ca piatră de temelie a ingineriei industriale contemporane, considerând problema întreținerii predictive, inspecțiile regulate sau acțiunile de urgență întreprinse atunci când echipamentele se defectează sunt forme comune de întreținere în configurațiile convenționale. Utilizarea grafurilor de cunoștințe permite corelarea datelor istorice de performanță, jurnalelor de reparații și variabilelor de mediu cu datele în timp real ale senzorilor de la mașini.
Ca rezultat, inginerii vor fi echipați cu cunoștințele necesare pentru a lua măsuri preventive și a anticipa problemele înainte de a apărea. Eficiența forței de muncă este îmbunătățită de graful de cunoștințe, care creează o imagine de ansamblu completă și ușor de înțeles, legând împreună citirile senzorilor, incidentele istorice și observațiile operatorilor.
Pentru ingineri: Simplifică procesul de diagnosticare, eliminând nevoia de a petrece ore întregi căutând date izolate.
Pentru operatori: Oferă un sistem de avertizare timpurie, permițându-le să atenueze problemele în timp real, în loc să aștepte până la defecțiuni majore.
În ingineria industrială, lanțurile de aprovizionare sunt unele dintre cele mai complexe sisteme. Ele implică rețele extinse de furnizori, rute de transport și programe de producție, toate fiind susceptibile la întreruperi cauzate de circumstanțe neprevăzute. Prin fuzionarea diferitelor sisteme și surse de date într-un singur cadru în timp real, grafurile de cunoștințe oferă o metodă ușor de utilizat pentru modelarea întregului lanț de aprovizionare în această situație.
Colaborarea și aportul uman sunt esențiale în acest context. Pe lângă programele de producție și informațiile despre furnizori, operatorii pot înregistra întreruperi sau probleme de control al calității, care sunt apoi analizate instantaneu și integrate în graful de cunoștințe. Prin furnizarea de informații detaliate și în timp real despre posibilele întreruperi, acest lucru permite inginerilor și managerilor de lanțuri de aprovizionare să găsească materiale alternative, să redirecționeze livrările sau să modifice programele de producție înainte ca problemele să scape de sub control.
Mediile industriale utilizează din ce în ce mai mult așa numiții digital twins, care sunt duplicatele virtuale ale sistemelor fizice. Acești "copii" sunt construiți pe baza grafurilor de cunoștințe, care combină datele senzorilor cu istoricul performanțelor trecute, comentariile operatorilor și chiar analiza inteligentă realizată în timp real de inteligența artificială.
Combinația dintre grafurile de cunoștințe și digital twins permite inginerilor să:
Simuleze scenarii într-un mediu virtual, testând modul în care noile setări ale mașinilor sau schimbările de procese vor afecta linia de producție.
Colaboreze în timp real, reunind ingineri, operatori și sisteme IA pentru a rezolva probleme complexe înainte ca acestea să afecteze operațiunile reale.
De exemplu, dacă o piesă importantă de echipament funcționează în condiții neobișnuite, inginerii pot folosi componenta în format digital pentru a simula problema în cadrul grafului de cunoștințe. Acest sistem se bazează pe date în timp real și cunoștințe istorice, oferind sugestii imediate pentru depanare sau ajustări.
Un beneficiu major al integrării IA cu grafurile de cunoștințe este că aceasta poate îmbunătăți capacitatea de decizie umană. Cu mii de puncte de date provenind de la senzori IoT, jurnale de întreținere și metrici de producție, inginerii din domeniul ingineriei industriale se confruntă frecvent cu o supraîncărcare de informații. Aceste date sunt procesate și prioritizate de IA, grafurile de cunoștințe oferindu-le contextul necesar pentru a avea sens.
Procesele decizionale de rutină, cum ar fi identificarea unor mici probleme de întreținere sau modificarea setărilor mașinilor pot fi automatizate de algoritmi IA. Datorită acestei automatizări, inginerii nu mai trebuie să se preocupe de sarcinile zilnice repetitive, permițându-le să se concentreze pe rezolvarea problemelor mai complexe și pe gândirea strategică. De exemplu, într-o fabrică, IA poate fi utilizat pentru a monitoriza continuu performanța mașinilor și, atunci când este combinată cu un graf de cunoștințe, poate notifica automat operatorii umani despre eventualele probleme, sugera soluții sau oferi îmbunătățiri în modul de operare. Cu ajutorul acestor perspective, echipa umană poate acționa rapid, asigurându-se că analiza IA susține eficient experiența lor practică.
În plus, deși inginerii posedă o înțelegere profundă a domeniului lor, IA și grafurile de cunoștințe oferă scalabilitate și viteză în analizarea unor seturi mari de date. Aceste instrumente pot identifica tipare, relații și anomalii care nu ar fi evidente imediat. De exemplu, în controlul calității, IA poate analiza datele produselor pentru a detecta defecte subtile, bazându-se pe înregistrările istorice de producție, în timp ce graful de cunoștințe leagă aceste probleme de cauze potențiale, fie că este vorba de o mașină defectă, variații ale materialelor brute sau erori ale operatorilor. Acest lucru le permite inginerilor să ajusteze procesul de producție în timp real, asigurând o calitate constantă și ridicată a produselor.
Succesul ingineriei industriale depinde în mare măsură de expertiza umană, chiar și pe măsură ce digitalizarea avansează. Potențialul colaborării dintre muncitorii umani și mașini va fi sporit de grafurile de cunoștințe, IA și IoT. Aceste tehnologii vor crea medii în care oamenii vor fi împuterniciți de perspective bazate pe date și eliberați de sarcini manuale, repetitive și laborioase.
Sistemele de management al cunoștințelor și expertiza umană, lucrând împreună vor reprezenta cheia viitorului ingineriei industriale. Organizațiile pot promova inovația, eficiența și sustenabilitatea în sectorul industrial utilizând grafurile de cunoștințe pentru a asigura că datele și personalul lor sunt complet interconectate.
Inginerii nu vor mai supraveghea doar utilajele în acest viitor conturat pe cunoștințe, ci vor organiza, analiza și îmbunătăți fluxul de informații în cadrul companiilor lor. Cu ajutorul unei infrastructuri de cunoștințe îmbunătățită de IA, ei vor putea să se concentreze pe gândirea strategică, rezolvarea inovativă a problemelor și perfecționarea continuă.
de Cornel Spînu
de Mihai Ureche
de Bianca Moga
