PAMETNA TEHNOLOGIJA OSIGURAVA DA PROIZVODNA LINIJA NIKADA NE STAJE

PAMETNA TEHNOLOGIJA OSIGURAVA DA PROIZVODNA LINIJA NIKADA NE STAJE

Budućnost ŠKODA proizvodnih linija je „predikativno održavanje“. Inovacija pod nazivom MAGIC EYE pomaže u sprečavanju zastoja na najprometnijoj proizvodnoj liniji u Mladoj Boleslav. Pogledajte.

14. 1. 2022 Škoda svet Inovacija i tehnologija

Linija za montažu u hali M13 u ŠKODA fabrici u Mladoj Boleslav jedna je od najprometnijih linija češkog proizvođača automobila. Ovde se proizvodi najprodavaniji model ŠKODA OCTAVIA, kao i električni SUV ŠKODA ENYAQ iV. Svaki minut zastoja na ovoj liniji znači gubitke u vidu neproizvedenih automobila.

Pored kvaliteta, koji je naravno najvažniji i za kompaniju i za kupca, efikasno korišćenje kapaciteta je ključni aspekt proizvodnje. Efikasna upotreba znači minimiziranje zastoja, što znači minimiziranje nedostataka koji uzrokuju zastoje. Defekti se mogu sprečiti pojačanim preventivnim merama, ali to je skupo, ili intenzivnijim održavanjem kada se kvarovi pojave, što je zahtevno u pogledu osoblja i njihovih kvalifikacija. „Optimalan oblik održavanja je korišćenje savremenih tehnologija, digitalizacije i prikupljanja podataka za procenu kada je određeni deo opreme na ivici da se pokvari, i da se popravka sprovede pre nego što dođe do kvara ili zastoja“, objašnjava Marek Jančak, direktor ŠKODA proizvodnje automobila.

Ovaj pristup se zove predikativno održavanje i jedan je od stubova ŠKODA strategije održavanja do 2025. Jedan od prvih projekata u ovoj oblasti je uvođenje predikativnog održavanja u hali M13. Ovde se rešenje pod nazivom MAGIC EYE koristi za praćenje stanja i otkrivanje kvarova na pokretnim nosačima na kojima su automobili okačeni dok idu niz liniju, a isto tako i za sporedne elemente, koji su u suštini interfejs za napajanje i podatke za opremu na liniji.

MAGIC EYE prati stanje transportera u proizvodnoj hali.

Sistem se sastoji od neophodnog hardvera, koji je instaliran na jednom od ramova koji se kreću niz liniju karoserije automobila, i naravno nekog naprednog softvera. Veštačka inteligencija je ključni deo softvera. Šest kamera je postavljeno na ram za praćenje stanja različitih elemenata. Sedma kamera se koristi za čitanje QR kodova koje sistem koristi da odredi gde se nalazi uređaj za skeniranje. Kamere su direktno povezane sa moćnim računarom na ramu, u kome deset veštačkih neuronskih mreža vrši paralelnu analizu prikupljenih fotografija. 

Šta mogu digitalni neuroni?

Veštačke neuronske mreže danas su jedan od osnovnih elemenata veštačke inteligencije. To je računarski model koji u suštini simulira ponašanje klasičnih neurona, odnosno bioloških mreža. Veštački neuroni prenose signale jedni drugima u mreži i obrađuju te signale koristeći funkcije prenosa. Neuronske mreže se koriste u prepoznavanju slike ili zvuka, na primer, za predviđanje kako će se razvijati vremenske serije, kao i u drugim AI aplikacijama.

Učenje veštačkom inteligencijom

Pre nego što je MAGIC EYE sistem mogao da se primeni u praksi, digitalne neuronske mreže su morale da nauče da prepoznaju defekte. Za to je bilo potrebno oko tri meseca rada i hiljade različitih fotografija. „Koristili smo fotografije snimljene tokom probnog rada, ali smo takođe morali da koristimo naprednu metodu matematičkog modeliranja da bismo modelirali neke od nedostataka u virtuelnom okruženju“, kaže Libor Šida, koji je osmislio projekat postavljanja trendova u hali M13. Modeliranje je bilo neophodno jer su neke od mogućih grešaka veoma retke u praksi i toliko su ozbiljne da bi njihovo učenje iz prakse u stvarnom životu predstavljalo komplikaciju za liniju. „Na primer, napukla greda je greška koja se u praksi ne može desiti“, objašnjava Šida.

Glavna svrha MAGIC EYE sistema je da promeni održavanje iz reaktivnog u predikativno.

MAGIC EYE mreže sada mogu da prepoznaju ukupno 14 vrsta defekata. „Možemo da otkrijemo nekoliko klasa za svaki defekt. Zamislite ovo kao razliku između zavrtnja koji ili nije pravilno zategnut ili nije ubačen. Ukupno sistem može da otkrije oko stotinu ovih različitih stanja“, kaže Šida. Jedna posebna vrsta veštačke neuronske mreže, poznata kao auto-encoder, takođe pomaže u analizi. „Ovo rešenje se koristi za otkrivanje nedostataka na koje još nismo naišli i stoga nismo imali priliku da ih simuliramo“, dodaje on. Može biti strani predmet poput metalnih strugotina na stazi.  

Analiza u realnom vremenu

MAGIC EYE kontinuirano prati stanje opreme proizvodne linije u hali M13. Tokom jednog kruga linije, što naravno traje sve dok jedan automobil ostane na liniji, kamere prikupljaju oko 450.000 fotografija, koje se odmah analiziraju i rezultati se šalju na cloud memoriju preko Wi-Fi mreže kompanije. 

Ako sistem otkrije neispravnost, on upozorava operatera održavanja, koji može da proveri u aplikaciji da li je to zaista kvar koji se pojavljuje ili lažni alarm. Zatim može da planira sledeće korake u skladu sa tim, da daje uputstva za hitne popravke, ili možda da zakaže popravku tokom jednog od zakazanih perioda zastoja ako problem koji se pojavljuje nije ozbiljan.

ŠKODA planira da ovu tehnologiju uvede i u druge fabrike.

„Svi otkriveni nedostaci nam pomažu da nastavimo da učimo i kontinuirano unapređujemo sistem“, kaže Filip Koljaš, menadžer Centralne tehničke službe. Ovo zapravo menja percepciju same profesije održavanja. Zaposleni u održavanju više nisu samo spretni i vešti tehničari i mehaničari. Oni su takođe stručnjaci koji dizajniraju i razvijaju metode predikativnog održavanja. ŠKODA planira da primeni MAGIC EYE i u drugim fabrikama, a ne samo u čisto proizvodnim pogonima, a Volkswagen Group u celini je zainteresovana za tehnologiju. ŠKODA je podnela i prijavu za patent za MAGIC EYE.