التحكم في الحركة المدفوع بالذكاء الاصطناعي: إنجاز ثوري في كفاءة الطاقة الصناعية

دفع عجلة الأتمتة الصناعية من خلال التحكم الذكي في الحركة

تواجه أتمتة المصانع الحديثة ضغطًا مستمرًا: زيادة الإنتاجية إلى أقصى حد مع تقليل استهلاك الطاقة. تعتمد أنظمة التحكم التقليدية على نماذج رياضية معقدة لتحسين الأداء. ومع ذلك، غالبًا ما تفشل هذه النماذج في حساب فقدان الطاقة غير المتوقع في بيئات العالم الحقيقي. قدمت شركة ABB، قسم أتمتة الآلات (B&R)، وجامعة سالزبورغ للعلوم التطبيقية مؤخرًا براءة اختراع مشتركة لمعالجة هذا التحدي. وهما يقومان بدمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في مجموعة التحكم في الحركة للروبوتات والآلات عالية السرعة.

التغلب على الحواجز التقنية بالتعلم المعزز

تاريخيًا، واجه التعلم المعزز (RL) في البيئات الصناعية عقبات كبيرة. تتطلب هذه الخوارزميات عادة مجموعات بيانات ضخمة ووقت تدريب مفرط، مما يجعلها غير عملية للمهام عالية الدقة مثل تحديد المواقع المدفوعة بواسطة PLC. يقدم هذا البحث صيغة رياضية جديدة تقلل بشكل كبير من متطلبات البيانات. لذلك، يمكن لوكيل التعلم الآن التكيف مع سلوك النظام في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى توأم رقمي مثالي. تسد هذه الابتكارات الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي النظرية والأتمتة الصناعية العملية عالية الأداء.

تحسين أنظمة القيادة من أجل الاستدامة

تستهدف هذه التقنية جوهر الحركة الصناعية: أنظمة القيادة. من خلال التعلم الذاتي لملف تعريف الطاقة للتسارع والتباطؤ والحركات الدورية، يقوم النظام بضبط استراتيجيات التحكم ببراعة. خلال خمسة عشر عامًا من خبرتي في هياكل DCS و PLC، رأيت العديد من المحاولات لتحسين كفاءة الطاقة من خلال المعلمات الثابتة. ومع ذلك، يمثل هذا النهج الديناميكي القائم على الذكاء الاصطناعي تحولًا كبيرًا. فهو يسمح للآلات "بتعلم" المسار الأكثر كفاءة، مما يقلل بشكل فعال من الهدر في خطوط الإنتاج الدورية دون المساس بأوقات الدورات.

سد الفجوة بين الأوساط الأكاديمية والتطبيقات الصناعية

يسلط التعاون، الذي يتم استضافته داخل مركز جوزيف ريسيل للأتمتة الصناعية الذكية والآمنة (JRZ ISIA)، الضوء على اتجاه صناعي حيوي. يتطلب الابتكار الصناعي الناجح تدفقًا سلسًا بين البحث الأكاديمي والنشر التجاري. منذ بدء المشروع في عام 2020 من خلال مبادرة KI-Net، قام الفريق بتطوير مفاهيم الذكاء الاصطناعي هذه للتكامل في العالم الحقيقي. يضمن مشاركة B&R أن هذه الإنجازات ستؤثر في النهاية على الجيل القادم من أجهزة الأتمتة، متجاوزة بكثير إعدادات المختبر.

تطبيق عملي: تطبيق الذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج

كيف سيؤثر هذا على منشأتك؟ تخيل خط تجميع آلي حيث كل ملف تعريف للحركة يتم تحسينه ذاتيًا.

• موازنة الحمل الديناميكية: يتعلم النظام ضبط استهلاك الطاقة بناءً على التآكل المادي والحمولة الحاليين، وليس فقط المواصفات الاسمية.
• تقليل الإجهاد الحراري: من خلال تحسين منحنيات التسارع، تعمل المحركات بشكل أكثر برودة، مما قد يطيل عمر المكونات الإلكترونية الحساسة.

• التكامل السلس: نظرًا لأن هذا الذكاء الاصطناعي يعمل ضمن منطق التحكم في الحركة، فإنه يكمل هياكل PLC و DCS الحالية بدلاً من استبدالها.

  لا تقتصر هذه التقنية على توفير الطاقة فحسب، بل تتعلق بأتمتة المصانع الأكثر ذكاءً ومرونة.