Современный подход в Индустрии 4.0 основывается на том, что машины работают автономно, используя данные в реальном времени, полученные с производственной линии. Однако в производстве бетонных тротуарных и стеновых блоков до сих пор преобладает традиционный подход, в котором операторы реагируют на события, полагаясь в основном на опыт и органы чувств.
В компании Quatromatic мы ставим перед собой цель — создавать заводы, управляемые данными, в индустрии строительных материалов.
Шаг первый: наблюдение за операторами и сбор данных
Для начала мы подробно проанализировали работу операторов на производственной линии, зафиксировали все их действия и решения. Цель: добиться, чтобы объём собираемых цифровых данных соответствовал тому объёму информации, который воспринимает человек. Это даёт возможность обучить модели ИИ работать с этими данными так же, как это делает оператор.
Мы разработали пошаговую методологию, которая позволяет достичь этой цели с помощью комплексного подхода на базе искусственного интеллекта.
Контроль готовой продукции: сбор данных о результате процесса
Мы начали с самого конца — с готовой продукции — и движемся по процессу назад. Такой подход позволяет извлекать ценную информацию на каждом этапе.
Первым продуктом стал QuatroPBC — система машинного зрения, которая анализирует и измеряет ключевые характеристики готовой продукции:
— геометрию,
— дефекты,
— стабильность цвета,
— плотность и др.
QuatroPBC выполняет автоматический визуальный контроль в реальном времени, заменяя функцию оператора, наблюдающего за лентой.
Контроль параметров вибрации и настроек пресса
Оценка параметров продукции показывает, всё ли в порядке — но этого недостаточно, чтобы понять почему возникли отклонения. Для этого требуется собирать данные о факторах, влияющих на процесс:
— настройки пресса,
— параметры вибрации.
В традиционных заводах онлайн доступны только настройки пресса. Параметры вибрации оператор определяет «на глаз», опираясь на субъективный опыт. В условиях завода, управляемого данными, это недопустимо.
Поэтому мы запустили проект по разработке сенсора виброанализа, который будет фиксировать как реальные параметры вибрации, так и настройки пресса, их вызывающие. Эти данные попадут в единую производственную базу.
Первая модель ИИ: управление прессом
Используя данные о параметрах продукции, вибрации и настройках, мы создаём первую модель Интеллектуального Цифрового Ассистента оператора — проект QuatroIDA.
На данном этапе объём данных уже позволяет реализовать эту задачу. Однако невозможно сразу обучить ИИ оптимизировать все параметры во всех условиях. Поэтому система будет учиться реагировать на конкретные производственные ситуации и поэтапно расширять свои возможности.
Как это будет выглядеть для оператора:
При появлении характерного паттерна вибрации система предлагает изменить конкретные настройки. Со временем таких паттернов станет больше. Когда роль оператора сведётся к нажатию кнопки «Подтвердить», можно будет перейти к автоматическому регулированию настроек оборудования.
Сбор данных с бетонносмесительного узла
Все предыдущие шаги предполагают, что бетонная смесь изначально хороша. Но в условиях цифрового завода полагаться на предположения нельзя. Оператор не должен проверять бетон руками или надеяться, что гранулометрия заполнителя осталась прежней.
Нужен прямой сбор данных о составе смеси. Для этого мы начали проект QuatroMAC, который включает:
— измерение влажности заполнителей,
— определение гранулометрического состава во время каждого цикла смешивания.
Это — единственный способ получить полное представление о производственном процессе.
Вторая модель ИИ: управление бетонной смесью
Теперь у нас будут данные обо всех ключевых характеристиках:
— составе бетонной смеси,
— настройках пресса,
— реальных параметрах вибрации,
— свойствах готовой продукции.
Это позволит отслеживать весь производственный процесс и принимать решения не на основе опыта, а на основе данных.
В предыдущем этапе мы обучили модель управлять процессом формования на основе виброанализа. Теперь обучим ИИ управлять приготовлением бетонной смеси, чтобы она была оптимальной для прессования.
Заключение: три источника данных для цифрового завода
Чтобы завод мог работать автономно на базе данных, нужно собирать данные из трёх ключевых источников:
Характеристики готовой продукции
Параметры вибрации и настройки пресса
Состав бетонной смеси (влажность, гранулометрия, дозировка)
Для этого потребуется обучение двух отдельных моделей ИИ:
Модель управления прессом
Модель управления бетонной смесью
Каждый из пяти проектов Quatromatic — это самостоятельное решение, приносящее реальную ценность. Вместе они составляют единую систему, позволяющую перейти от субъективного контроля к производству, управляемому данными.
Начать можно уже сегодня — с установки QuatroPBC. С каждым следующим продуктом ваша база данных будет обогащаться, а завод будет всё ближе к полной цифровой трансформации.