"המפעל החכם משלב רובוטים, נתונים ו-IoT"

"מגזר התעשייה השתנה באופן דרמטי. האתגר כיום, בדרך לבניית המפעל החכם, המממש את תפישת תעשיה 4.0, הוא לשלב רובוטים, נתונים ורכיבי אינטרנט של הדברים", כך אמר ג'ף ניגארד, סגן נשיא בכיר לתפעול, מוצרים, איכות, והידוק הקשר עם לקוחות, סיגייט (Seagate).

ניגארד היה דובר המפתח בכנס Future of AI. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, התקיים היום (ג') ונערך באופן וירטואלי.

"התהליכים, האנשים והמערכות – התפתחו", אמר ניגארד, "אם נביט על מאה השנים האחרונות, נראה כי עברנו מעבודת ייצור מבוססת כוח אנושי לייצור מבוסס כוח מכני. ממאות אלפי פועלים המייצרים מוצרים בעבודת יד, לייצור ממוכן. השלב הבא הוא המפעל החכם. האתגרים בדרך אליו הם איך להביא יחד רובוטיקה, נתונים, ורכיבי IoT, לצד טכנולוגיות ייצור. המקום אליו כל ארבעת המימדים הללו מותכים ומתמזגים, יחד עם דפוס פעולה פרו-אקטיבי ולא תגובתי – הוא המפעל החכם. זה העתיד והוא ממומש בתפישת תעשיה 4.0".

"המעבר לדיגיטל מאפשר לערוך בקרה על הייצור שלנו"

"חברת סיגייט", אמר ניגארד, "פועלת בעולם פתרונות אחסון מידע וכוננים קשיחים מגנטיים. היא מייצרת מגוון כוננים ניידים למשתמשי הקצה וכוננים פנימיים לצרכי התעשייה, בהם כונני SSD ו-HDD, בנפחי אחסון שונים. החברה מונה 40,000 עובדים ומייצרת מדי יום מוצרים בנפח 1.3 אקסה בייט".

"המידע גדל", אמר, "והגידול האקספוננציאלי הזה של המידע הוא לא רק אתגר, אלא אף הזדמנות. המענה לאתגר הוא ייצור מבוסס בינה מלאכותית, וזה מה שאנו עושים באופן נרחב במפעלים שלנו, הפזורים בשבעה אתרים בעולם. במפעלים ישנם אלפי רובוטים, אשר פועלים על בסיס ניתוח נתונים. גודלם של חלק מהרכיבים המיוצרים הוא קטן מאד, הרבה פחות מגודלו של מטבע. בנוסף, מדובר ברכיבים רגישים מאד. אנו עוקבים באופן חזותי וממוחשב אחר כל התחנות בייצור שלהם. הם לא יכולים לעבור מתחנה לתחנה – בלי להעביר מידע לענן שלנו, שייתן את האישור להמשך הליך הייצור".

מרכיבים אלמנטריים במפעל החכם. רובוטיקה ובינה מלאכותית. צילום: Phonlamaiphoto/BigStock

"המעבר לדיגיטל", ציין ניגארד, "מאפשר לערוך בקרה על הייצור שלנו. המידע מנותח באופן עקבי, במדויק, והוא זה שמאפשר לנו להיות פרואקטיביים בהליכי הייצור. מהענן שלנו אנו מזינים נתונים לאורך כל התהליך, על מנת למטב אותו".

"שם המשחק הוא מהירות משולבת יכולות של בינה מלאכותית", סיכם ניגארד, "הן המספקות יכולת קבלת החלטות מושכלת יותר, ובזמן אמת. אנו עושים זאת עם חיבור טוב יותר בין מכונות לאנשים, כאשר בתווך נמצאת הבינה המלאכותית. תמיד פעלנו בהתבסס על ניתוח הנתונים, וכיום אנו עושים זאת עם תשתיות מבוססות בינה מלאכותית, טכנולוגיות קוברנטיס, מודלים של לימוד מכונה לניתוח הדימות, ובקרים מבוססי מצלמות. אנו מנתחים שלושה מיליון אימג'ים מדי יום. העבודה בדרך זו מניבה לנו החזר השקעה של לפחות 300% בתוך פחות משנה. הנתונים הם ב-DNA של הייצור, בעולם בו הנתונים צומחים בגדלים מעריכיים ובקצב מואץ. בעזרת בינה מלאכותית, אנו ממקסמים את הערך אותו ניתן להפיק מהמידע".