A Bosch nevű német alkatrészszállító vállalat egy új félvezető gyárát, amelyet Drezdában hoztak létre, okos üzemként definiálja, amelyben erősen automatizált, teljes mértékben összekapcsolt gépek és integrált folyamatok, valamint mesterséges intelligencia és az internet of things (IoT) technológiák segítik az adatalapú gyártást. Önállóan gondolkodó gépekkel és beépített kamerás szemüvegekkel, a gyár karbantartási munkáit akár 9 000 kilométerről is el lehet végezni.

Nem meglepő módon a Bosch ezt a gyárat az "Ipar 4.0" megvalósulásának tekinti, ami azt jelenti, hogy a termelő egységek intelligens feldolgozási képességekkel rendelkeznek és emberi segítség nélkül kommunikálnak, miközben áthidalják a fizikai és a virtuális világot.

"A mesterséges intelligencia segítségével a félvezető gyártást a következő szintre emeljük" – nyilatkozta Volkmar Denner, a Robert Bosch GmbH vezérigazgatójának tanácsadó testületének elnöke.

z Az AI-algoritmusok által engedélyezett intelligens folyamatok a félvezető lapkák legapróbb anomáliáit is képesek észlelni. (Forrás: Bosch)

Az Ipar 4.0 felöleli az intelligens gyártás széles körű követelményeit az autóiparban és számos elektronikai iparágban. Itt az Ipar 4.0 megoldások automatizált gyártósor-felügyeletet támogatnak érzékelő alapú rendszerekkel valós idejű monitoringgal és irányíthatósággal bármely gyártási folyamatban.

Fontos megjegyezni, hogy az Ipar 4.0 fogalma, amely mintegy tíz évvel ezelőtt jelent meg, folyamatosan fejlődik a beágyazott rendszerek, az internetes kapcsolódás és az adatelemzés fejlődése közben. Az Ipar 4.0 világában az érzékelő alapú eszközök folyamatosan átalakítják az ipar, az autóipar és a robotika szegmenseit, ideértve az ipari nyomásérzékelőket, HVAC érzékelőket, súlymérlegeket, gyártásirányítási eszközöket és okos mérőket.

Az intelligens gyártás fejlődése

Az egész az 1980-as években kezdődött, amikor a vállalatok számítógépeket csatlakoztattak az irányító berendezésekhez, és megkezdték a robotok használatát az automatizált anyagmozgatásban. Az ipari automatizálás követte az ismétlődő gyártási folyamatok automatizálását, például az anyagmozgatást.

Aztán eljött az intelligens gyártás ötlete, amely az IoT-t, az adatalapú analitikát és az AI-t használta. Ha hatékonyan alkalmazzák, ez folyamatos folyamatoptimalizálást, rugalmas gyártást, rövidített szállítási időt, magas minőségű munkaerőt és növelt hatékonyságot eredményez.

Ez azonban több számítási teljesítményt, fejlett motorvezérlési algoritmusokat, megbízható kapcsolatot és stabil képernyőfelismerést igényel. Hasonlóképpen, az intelligens érzékelők kulcsfontosságúak a gyártási folyamatok átalakításában. Az intelligens érzékelők analóg bemenetet vesznek a fizikai környezetből, és speciális technológiákat alkalmaznak az adatok digitális világban történő felhasználásához.

Vegyük például az intelligens gyártáshoz használt önvezető rover példáját, amely navigációs algoritmusokat használ a Time-of-Flight (ToF) érzékelőkkel együtt, hogy ütközés nélkül mozoghasson. Emellett AI és gépi látás technológiákat alkalmaz az adott színű objektumok azonosításához, felvételéhez és az azok megfelelő kosarakba helyezéséhez, miközben robotkarjával a terület-orientált vezérlés (FOC) segítségével dolgozik.

2Az intelligens érzékelők kulcsfontosságú összetevőivé váltak a mesterséges intelligencia által hajtott ipar 4.0 alkalmazásokban. (Forrás: STMicro)

Érzékelő építőblokkok: régi és új

Az intelligens érzékelők működéséhez, amelyek elsősorban nemlineáris és nagyon kis jeleken alapulnak, és speciális technológiákat igényelnek az érzékelőjel átalakításához linearizált kimenetté, továbbra is fontosak a jelkondicionálók. Az jelkondicionálók megerősítik az érzékelőfelületeket, programozhatóak, magas pontosságúak, széles erősítést és kvantálást kínálnak, kombinálva erős, magas rendű digitális korrekciós és linearizációs algoritmusokkal.

Mellettük ott vannak az képérzékelők; bár nem új technológia, kritikus szerepet játszanak az intelligens gyártási alkalmazásokban a magas teljesítményű ipari ellenőrzési automatizációban. Az előrehaladott CMOS képérzékelők most már alapvetőek a 3D gépi látásban és a spektrális elemzésben, amelyek gyakran előfordulnak az intelligens gyártási környezetekben.

Ezen kipróbált és tesztelt érzékelő építőelemek mellett új technológiák is előtérbe kerülnek az intelligens gyártás terén a még igényesebb alkalmazások kiszolgálására. Vegyük például a 3D képeket gyakran rögzítő Time-of-Flight (ToF) érzékelőket az ipari műveletek során. Az ilyen érzékelő kamerák lehetővé teszik a gépi látást és a karbantartás előrejelzését a robotikában, az Ipar 4.0-ban és az autóipari gyárakban.

Egy másik érdekes technológiát, amely magában foglalja a nagyon miniatürizált MEMS szkennereket, egyre gyakrabban alkalmaznak képszkennelésre az ipari gyártásban. Ezek az eszközök - 1D és 2D mikroszkennerek - nagy szögsebességet és magas szkennelési frekvenciát kínálnak a gyártási környezetekben megbízható vezérlőrendszerek kialakításához.

Az AI találkozik a MEMS érzékelőkkel

A miniatürizált, intelligens és hálózatba kapcsolt érzékelők és aktuátorok képezik az alapját az IoT, az Ipar 4.0 és az intelligens gyártási alkalmazásoknak, amelyek AI funkciókat alkalmaznak - és ezek az intelligens érzékelők egyre inkább helyet kapnak az ipari és IoT szegmensben.

Például a STMicroelectronics (STMicro) intelligens szenzor feldolgozó egységet (ISPU) hozott létre, amely számítási teljesítményt ad a szenzorhoz. Egyesíti az AI algoritmusok futtatására alkalmas DSP-t és a MEMS-érzékelőt ugyanazon a chipen. Az érzékelők és a mesterséges intelligencia egyesülése az elektronikus döntéshozatalt az élre állítja, miközben lehetővé teszi az intelligens érzékelők számára, hogy érzékeljék, feldolgozzák és cselekedjenek, áthidalva a technológiai és a fizikai világ fúzióját.

fAz intelligens szenzorfeldolgozó egység (jobbra) kiegészíti az érzékelést a DSP-működtető mesterséges intelligencia és a MEMS érzékelők kombinálásával. (Forrás: STMicro)

Az STMicro továbbá felkészíti az STM32 processzorait az ipari és IoT szegmenshez, az AI gyorsítás, valamint időzítésérzékeny hálózat (TSN) támogatás és PCIe, USB 3.0 és CAN-FD perifériák hozzáadásával. Ricardo De Sa Earp, az STMicro General-Purpose Microcontrollers Sub-Group GM elnöke szerint ennek eredményeként ezek az AI által vezérelt processzorok készen állnak az Ipar 4.0, az IoT és a gazdag felhasználói felület alkalmazásaiban rejlő lehetőségekre.

A fenti példák megmutatják, hogy a gyártás hogyan fejlődik az intelligens szenzorok és az AI és neurális hálózatok megsokszorozódó számítási kapacitása mellett. Az intelligens érzékelők egyre inkább megtalálják helyüket az intelligens gyárkörnyezetekben, az AI, a felhőszámítás és az IIoT mellett már kulcsfontosságúak az Ipar 4.0 alkotóelemei között.