5Robotika a inteligentní stroje v podnicích

Chytré stroje jsou podmnožinou umělé inteligence, která je schopná sama se učit (jak dělat věci a plnit úkoly). Tyto stroje se postupně digitalizují, používají umělou inteligenci a strojové učení k využití plného potenciálu. Umělá inteligence (AI) je to, co činí tyto stroje inteligentní a poskytuje rámec pro fungování inteligentních strojů. Inteligentní stroje zahrnují roboty, autonomní auta a další systémy, které jsou navrženy tak, aby plnily úkoly bez lidského zásahu. V obchodně-technologické oblasti se predikuje, že tyto technologie přinesou vyšší zisky a povedou k efektivnějším výrobním procesům. Od inteligentních strojů se očekává, že nahradí zaměstnance a dramaticky změní povahu práce a společenské normy. Z dnešního pohledu se inteligentní stroje mohou zdát revoluční, obdobně jako ve sci-fi filmech (jako C-3PO ve Star Wars). Inteligentní stroje jsou dalším krokem v dlouhé historii pokroku v oblasti strojů a výpočetní techniky. Předchůdce inteligentních strojů můžeme pozorovat už od první průmyslové revoluce (v 18. století), kdy se používaly primitivní stroje k automatizaci některých lidských úkonů. Příchod počítačů ve 20. století spolu se vzestupem internetu věcí, systémů pro ukládání dat a senzorů umožnily sběr a analýzu obrovských datových objemů, čímž se urychlil vzestup inteligentních strojů. Tak velké objemy dat lze efektivně zpracovávat různými metodami analýz dat. Big data analýza definuje metodu pro shromažďování a porozumění velkých datových sad. Dnes je známá jako „3V“, tj. rychlost (velocity), rozmanitost (variety) a objem (volume). Rychlost informuje o frekvenci získávání dat a zpracování záznamů. Rozmanitost popisuje různé typy dat, které mohou být zpracovány. Objem představuje množství dat. Údaje mohou být využívány také pomocí Business Intelligence (BI)pokročilé analýzy, kdy počítače vykonávají výpočty na základě algoritmu pro analýzu dat za účelem identifikace vzorů (patterns). Poté užívají tyto vzory k vytváření pohledů na minulé a aktuální události a poskytnutí své závěry/poznatky o tom, co se stane a co by se mohlo stát, kdyby byly v budoucnosti podniknuty určité akce. Tato analytická schopnost vedla ke strojovému učení a hlubokému učení, při kterém se počítače sami skutečně učí z dalších dat. Inteligentní stroje používají své nové znalosti k přizpůsobení svých výstupů a chování.

V oblasti medicíny řada odborníků přemýšlí nad tím, jak získat algoritmus AI / počítač, kde by byly zaznamenány algoritmy pro strojové učení diagnostikování problému pacienta nebo zastoupení lékaře ve smyslu rozšíření péče, tj. spíše užívání počítače jako nástroje než výměny. Např. při experimentech [31], kdy je pacient ošetřován sestrou, se zachycená data hodnotí pomocí prediktivního analytického stroje, který určuje pět nejvíc pravděpodobných potíží pacienta. Zmíněný experiment výrazně zvedl četnost sběru nejpravděpodobnějších potíží - z 25% na 95%.

Robotika je typ inženýrství, který stojí za návrhem konstrukce průmyslových a servisních robotů, kteří mohou provádět úkoly bez pomoci člověka. Podle společnosti Gartner musí být:

Vlastnost učit sami sebe v různých prostředích označila roboty za klíčové nástroje v některých předních odvětvích. Mezi ně patří:

image
Fig. 13Baxter robot, Rethink Robotics

Při nasazení robotů v průmyslu se objevuje jeden závažný problém - bariéra člověka a robota. Ve většině případů jsou roboti, kteří pracují na výrobní lince, odděleni v klecích, protože představují pro člověka nebezpečí, což způsobuje, že pracovní proces člověka je zcela oddělen od pracovního postupu robotů.

Stále se pokračuje ve snaze, aby se člověk a robot společně učili, spolupracovali a byli efektivnější. Prvním příkladem je robot Baxter, který postavil Rethink Robotics. Baxter, vzhledem odpovídá lidské podobě, může pracovat hned vedle řady zaměstnanců na továrně - bez klece. Několik továren nasadilo robota Baxter k provádění "nudných úkolů" - vysoce opakovaných úkolů, jako je přesné balení. Baxter je vybaven senzory, které umožňují robotovi "cítit" a "vidět", aby se mohl přizpůsobit svému prostředí. Není třeba mu říkat, jak rychle se pohybuje dopravní pás - vidí to. Jak se roboti stále více integrují do pracovních postupů, tak je výhodné, aby začínali sdílet obchodní procesy s lidmi, protože data, která obsahují a vytvářejí, jsou pro podnik důležitá.

Nový výkonný prvek v oblasti robotiky a inteligentních strojů je Cognitive Computing. Je zřejmé, že se technologie v oblasti robotiky pohybuje směrem k inovativním nástrojům, které využívají techniky samostudia za účelem provádění úkolů. Cognitive computing patří k těm nástrojům, které jsou převratnou silou v průmyslovém odvětví inteligentních strojů. "Cognitive computing je založený na systémech samoučení, které používá techniky strojového učení k provádění inteligentních úkolů specifických pro člověka." Cognitive computing zůstává věrný tomu, z čeho sestávají inteligentní stroje - forma umělé inteligence, která umožňuje dát smysl datům, které jsou zpracovávány prostřednictvím systémů. Prochází velké množství dat, které by člověku zabralo obrovské množství času. Místo surových dat najde a vytvoří zpracovatelné údaje, které podniky mohou využívat pro prezentaci v reálném čase. Tento nástroj usnadňuje organizacím provádět rozhodování/operace, protože dává datům smysl. V předních průmyslových odvětvích se shromažďuje velké množství dat a pomocí tohoto nástroje jsou informace skutečně užitečné, což dává těmto systémům vyniknout.

Dalším důležitým pojmem je inteligentní výroba (Smart manufacturing). Jedná se o obsáhlou/širokou kategorii výroby s cílem optimalizovat koncepci, výrobu a transakci s produkty. Zatímco výrobu můžeme definovat jako vícefázový proces tvorby produktu ze surového materiálu, inteligentní výroba je podmnožinou, která využívá počítačové řízení a vysokou úroveň přizpůsobivosti. Cílem inteligentní výroby je využívat pokročilé informační a výrobní technologie za účelem flexibility v procesech, pro oslovování dynamického a globálního trhu. Můžeme pozorovat spíše zvýšenou úroveň školení pracovní síly na výše zmíněnou flexibilitu a použití technologie než rozdávání specifických úkolů, jak je obvyklé v tradiční výrobě.