Współczesne centra obróbkowe to coraz częściej kompleksowe ekosystemy, które, poza samą obrabiarką, współtworzą sieci czujników, interfejsy IoT, lokalne chmury obliczeniowe i moduły, które potrafią diagnozować stan narzędzia, optymalizować parametry cięcia czy wykrywać oznaki nadchodzącego uszkodzenia.

Inteligentna fabryka to jedno z tych pojęć, które w ostatnich latach zdominowały branżową narrację. Pojawia się na konferencjach, w strategiach zarządów i ofertach dostawców technologii. Ale co tak naprawdę kryje się za tym terminem?

Inteligentna konserwacja, ekonomiczna robotyka, narzędzia online oparte na AI: firma igus przedstawia pionierskie rozwiązania dla przemysłu wolnego od CO2 oraz automatyzacji jutra na Targach Hanowerskich

Firma HP przedstawia innowacyjne workstacje: HP Z6 G5 A, Zbook Firefly G10 A, Zbook Power G10 A do projektowania, wirtualnej produkcji, renderowania 3D, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja znajduje powszechne zastosowanie w projektach badawczo-rozwojowych. Wykorzystanie nowoczesnych technologii do tworzenia innowacyjnych rozwiązań pozwala budować konkurencyjność firm, tworzyć nowe trendy i zmieniać oblicze znanego nam świata. Techniką, która rewolucjonizuje branżę R&D, jest między innymi uczenie maszynowe, umożliwiające inteligentnym systemom podejmowanie decyzji na podstawie rezultatów badań.

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) wykorzystuje mechanizmy sztucznej inteligencji do przeprowadzania analizy dużych zbiorów danych zbieranych z maszyn i urządzeń. To jednak nie jedyna technologia, która w ostatnim czasie rozpala serca i umysły producentów maszyn. Coraz większego znaczenia nabiera także jej najnowszy wariant – zautomatyzowane uczenie maszynowe.

Naukowcy z Departamentu Energii w Oak Ridge National Laboratory i na Uniwersytecie Tennessee automatyzują poszukiwania nowych materiałów, które mogłyby posłużyć m.in. do rozwoju technologii pozyskiwania i wykorzystania energii słonecznej.

Stosowanie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i technologii wizyjnych w Przemyśle 4.0 to tematyka trzeciego odcinka ITM_talks, w którym o swoich doświadczeniach będą opowiadać przedstawiciele firm Europa Systems, FANUC Polska oraz TIDK.

Biznes przechodzi cyfrową transformację. Dla firm ważnym jej elementem są systemy ERP – cyfrowa baza, która ułatwia zarządzanie przedsiębiorstwem. Jednymi z najpowszechniej wykorzystywanych są systemy SAP, jednak firma w 2025 r. zakończy wspieranie starszych wersji systemu ERP. 

Tempo rozwoju techniki, do jakiego doszło w ostatnim dziesięcioleciu, zapiera dech w piersiach. Od urządzeń mobilnych, big data, sztucznej inteligencji (SI) i internetu rzeczy po robotykę, blockchain, druk 3D i widzenie maszynowe – przemysł przebojem wkroczył w erę transformacji.

W cyfowej fabryce w Kangqiao koło Szanghaju roboty będą produkowć roboty. Zajmujący powierzchnię 67 000 m² budynek  będzie wykorzystywany do najnowszych procesów produkcyjnych. Pod tym samym dachem znajdzie się również miejsce dla ośrodka badawczo-rozwojowego, skupiającego się na technologiach wykorzystujących sztuczną inteligencję. Otwarcie placówki zaplanowano na 2021 r.

Firma Siemens ogłosiła, że platforma innowacji cyfrowych zostanie rozbudowana o najnowszą wersję oprogramowania NX wzbogaconą o funkcje uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. Pozwalają one przewidzieć kolejne kroki i zaktualizować interfejs użytkownika w celu efektywniejszego korzystania z oprogramowania. 

W prognozach na 2019 rok eksperci z firmy Red Hat przedstawiają technologie przyszłości, które stają się nieodłącznym elementem dzisiejszego świata biznesu. Do najważniejszych nowych rozwiązań będą należeć blockchain, Edge computing, Internet rzeczy, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Podczas konferencji IFSEC 2018 miał miejsce europejski debiut opracowanej przez Panasonic technologii rozpoznawania twarzy opartej na algorytmach uczenia głębokiego.

Uczenie maszynowe jest coraz częściej wykorzystywane przez firmy w wielu sektorach gospodarki w procesach podejmowania decyzji biznesowych. Mimo oczywistych korzyści, wynikających ze stosowania uczenia maszynowego, jedynie 20% przedsiębiorstw rozumie, w jaki sposób ta technologia może wpłynąć na ich rozwój.