A svédországi Luleå Egyetem és az SKF közös kutatása azt vizsgálja, hogyan segíthet a generatív mesterséges intelligencia az ipari berendezések állapotfigyelésében. A cél: csökkenteni a szakértőkre nehezedő terhet, és hatékonyabbá tenni a gépek karbantartását.
Miért fontos az állapotfigyelés?
A modern iparban elengedhetetlen, hogy a gépek folyamatosan megbízhatóan működjenek. Ehhez olyan adatokat elemeznek, mint a rezgésszintek, hőmérséklet-ingadozások vagy energiafogyasztás. Ha időben észreveszik a problémákat, megelőzhetők a váratlan leállások és csökkenthetők a karbantartási költségek.
Azonban a gyakorlatban ez nem olyan egyszerű. A laboratóriumban jól ismert rezgésmintázatok és hibaösszefüggések az üzemi környezetben sokkal bonyolultabbá válnak. Egy nagy papírgyárban például több ezer szenzor gyűjti az adatokat, és ezek elemzése rengeteg időt és szaktudást igényel.
Hogyan segít az AI?
Karl Löwenmark, a Luleå Egyetem PhD-hallgatója azt kutatja, hogyan könnyítheti meg a mesterséges intelligencia a szakértők munkáját. A cél egy olyan rendszer fejlesztése, amely automatikusan felismeri a fontos jeleket az adathalmazokban, így az elemzőknek kevesebb időt kell eltölteniük az adatok manuális átvizsgálásával.
A legnagyobb kihívás az, hogy a hagyományos AI-modellek főként jól strukturált és címkézett adatokkal dolgoznak – például képekkel vagy szövegekkel –, míg az ipari állapotfigyelési adatok gyakran rendezetlenek és kontextusfüggőek. A kutatócsapat azonban talált egy megoldást: az évek során felhalmozott géphiba-jelentésekből és diagnosztikai adatokból építettek egy egyedi AI-modellt.
Gépi tanulás a hibák felismerésére
Löwenmark rendszere a szöveges és szenzoros adatokat egyszerre képes feldolgozni – hasonlóan ahhoz, ahogyan egy mesterséges intelligencia képeket és azok leírásait elemzi. Az első sikerek már megmutatták, hogy a modell képes felismerni az érzékelők vagy azok kábeleinek hibáit, amelyeket eddig manuálisan kellett átvizsgálni.
A következő lépés egy olyan interaktív AI-asszisztens fejlesztése, amely segíthet az elemzőknek az adatok értelmezésében. Ez a rendszer például automatikusan összehasonlítaná az aktuális jeleket korábbi hasonló esetekkel, így gyorsítva a diagnózist.
Merre tart az AI-alapú állapotfigyelés?
Bár a technológia még nem teljesen önálló, a kutatás azt mutatja, hogy az AI komoly segítséget nyújthat az ipari karbantartásban. Ahhoz, hogy a rendszerek igazán hatékonyak legyenek, a vállalatoknak saját adataikkal kell finomhangolniuk a modelleket, de a lehetőség óriási: az AI hosszú távon jelentősen csökkentheti a gépek állásidejét és a karbantartási költségeket.
Az SKF jelenleg azt vizsgálja, hogyan lehetne a módszert más ipari területeken is alkalmazni. A fejlődés ütemét látva valószínű, hogy a következő években az AI-alapú állapotfigyelés az ipar egyik alapvető technológiájává válik.
📩 Szeretnéd elsőként megkapni az ipari innovációk friss híreit? Iratkozz fel hírlevelünkre!
