Биткойн

Как ASUS IoT Преобразует Производство с Помощью Искусственного Интеллекта и Индустрии 4.0

Биткойн
Unlocking Efficiency: Asus IoT Drives Smart Factory Development Through AI

Обзор инновационного подхода ASUS IoT к развитию умных фабрик с применением искусственного интеллекта и технологий Интернета вещей, который меняет производственные процессы, повышая эффективность и качество продукции в эпоху Индустрии 4. 0.

В последние годы мир промышленности переживает масштабные трансформации, связанные с внедрением передовых технологий. Понятие Индустрии 4.0 стало символом новой эры, в которой традиционные заводы и фабрики преобразуются в высокотехнологичные, автоматизированные и интеллектуальные производства. В основе этих изменений лежат интеграция Интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI), больших данных и робототехники. Компания ASUS, известная своими инновациями в сфере электроники, с 2018 года активно инвестирует в развитие умных производств, создавая собственное подразделение ASUS IoT.

Цель этого подразделения — предоставить комплексные аппаратные и программные решения, а также индивидуальные разработки искусственного интеллекта и IoT для различных отраслей, включая производство, здравоохранение и розничную торговлю. Путь к созданию умной фабрики начинается с цифровизации. Она предполагает компьютеризацию оборудования и его подключение к сети, что позволяет собирать важные данные о состоянии и работе производственных линий. Только имея комплексную информацию об оборудовании, можно переходить к более продвинутым этапам повышения эффективности. ASUS IoT в своем подходе описывает шесть ключевых стадий трансформации фабрики от традиционной к интеллектуальной: компьютеризация, подключение, визуализация данных, прозрачность, предиктивность и адаптивность.

Переходя через эти стадии, предприятие не просто собирает данные, но и учится использовать их для принятия обоснованных управленческих решений и саморегуляции процессов. Компания выделяет два основных этапа формирования умных фабрик. Первый, или Smart Factory 1.0, фокусируется на автоматизации и оцифровке, что достигается за счет подключения оборудования к системам управления производством и мониторинга. Создается базовая инфраструктура для сбора данных с производственного оборудования и контроля производства.

Второй этап, Smart Factory 2.0, связан с более глубокой интеграцией IT и OT (операционных технологий), введением искусственного интеллекта и аналитических инструментов, которые позволяют прогнозировать состояние оборудования и адаптировать процессы в режиме реального времени. В этом этапе разрабатывается архитектура данных и платформа для создания цифровых двойников — виртуальных моделей производственных линий, отражающих все нюансы работы реальных машин. В качестве площадки для испытаний и разработки таких технологий ASUS в 2021 году открыла демонстрационную фабрику в районе Шулинь, Новый Тайбэй, Тайвань. Она служит живым примером применения комплексных AIoT-решений — соединения ИИ и Интернета вещей — для производства промышленных компьютеров, отличающихся малым объемом выпуска и высоким уровнем кастомизации.

В этой фабрике интегрированы различные слои системы управления: уровень контроля оборудования, уровень управления на площадке и уровень корпоративных операций. Важной инновацией является плотное взаимодействие этих слоев, которое обеспечивает непрерывный обмен данными, а значит, высокую прозрачность и управляемость процессов. На уровне контроля оборудования используются современные сенсоры, программируемые логические контроллеры (PLC) и шлюзы, которые собирают сведения о работе станков, систем складирования, систем распознавания лиц, автономных мобильных роботов и энергопотреблении. Эти данные передаются на уровень управления площадкой, где работают системы мониторинга и центральная платформа управления, обеспечивающая визуализацию и анализ в реальном времени. Завершающий этап — интеграция с корпоративными системами, создание единого пространства для анализа и принятия решений, основанных на искусственном интеллекте и предиктивной аналитике.

Одним из ярких примеров применения AI является система умного обнаружения дефектов на этапе пайки волной припоя. Традиционно проверка материнских плат происходила уже после завершения процесса, что приводило к большому количеству брака и необходимости сложного ручного ремонта. Новая система ASUS IoT позволяет обнаруживать дефекты еще до пайки — искусственный интеллект анализирует изображения и моментально указывает на проблемные участки, такие как отсутствие компонентов, неправильная полярность или неправильное размещение. Это снижает количество отходов, сокращает время на переналадку и уменьшает необходимость в ручном труде. Подобные системы обнаружения дефектов используются и на этапах упаковки продукции.

Анализ с помощью искусственного интеллекта значительно повышает качество и надежность конечного продукта, позволяя уменьшить количество брака и увеличить индекс первого успешного прохождения контроля. Кроме того, интеграция AI в процесс инспекции позволяет создавать подробные истории производства каждой единицы продукции, что улучшает опыт конечных потребителей и упрощает обработку гарантийных случаев. Использование дополненной реальности (AR) с помощью интеллектуальных очков сотрудниками фабрики значительно повышает эффектность и удобство взаимодействия с оборудованием. Такие очки позволяют, например, проводить удаленное сотрудничество: эксперты могут видеть через камеру оборудование и процессы, давать рекомендации и даже управлять некоторыми функциями. Кроме того, сотрудники на производстве могут получать всю необходимую информацию прямо на дисплее очков, что избавляет от необходимости носить с собой ноутбуки и искать нужные данные вручную.

Это значительно ускоряет обслуживание оборудования, инспекцию и ремонт. Еще одним направлением развития умных фабрик является автоматизация внутреннего логистического процесса с применением автономных мобильных роботов (AMR). Они управляются через интегрированную систему, связывающую складские процессы и производственные заказы, что сокращает время на доставку компонентов, минимизирует ошибки при транспортировке и освобождает персонал от рутинных задач. Благодаря этому повышается общая производительность производственной линии и снижается время переналадки. Преимущества от внедрения решений ASUS IoT ярко проявляются в снижении издержек и повышении качества продукции.

Сокращение времени на устранение дефектов, уменьшение брака, автоматизация ручных процессов и введение аналитики на базе ИИ позволяют фабрикам быстрее адаптироваться к изменяющимся потребностям рынка, сохранять устойчивость цепочек поставок и ускорять внесение изменений в производство. В совокупности это открывает путь к созданию действительно саморегулирующихся, динамичных и интеллектуальных производственных предприятий будущего. Компания ASUS объединяет опыт и ресурсы, накопленные за годы в области потребительской электроники и промышленного производства, создавая экосистему партнеров и укрепляя внешние альянсы для продвижения инноваций в смарт-фабриках. Использование AIoT-технологий и создание демонстрационной фабрики демонстрируют стратегический подход ASUS к реализации концепции Индустрии 4.0 — максимальному использованию цифровых технологий для повышения эффективности и устойчивости производства.

Таким образом, подход ASUS IoT к развитию умных фабрик с помощью искусственного интеллекта и интернета вещей представляет собой комплексное решение задач цифровой трансформации производства. Это помогает предприятиям выйти на новый уровень управления качеством, производительностью и гибкостью, что особенно важно в современных условиях высокой конкуренции и быстрых изменений на рынке. Инвестиции в подобные технологии становятся неотъемлемой частью стратегии успешного развития любой компании, стремящейся к лидерству в эпоху Индустрии 4.0.

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах Покупайте и продавайте криптовалюты по лучшим курсам Privatejetfinder.com (RU)

Далее
Compressing for the Browser in Go
Среда, 17 Сентябрь 2025 Эффективное сжатие данных для браузера на Go: сравнение gzip, Brotli и Zstandard

Подробное руководство по выбору и применению алгоритмов сжатия gzip, Brotli и Zstandard для веб-серверов на Go. Анализ производительности и компромиссы между скоростью и степенью сжатия для оптимизации передачи данных в современных браузерах.

Converting Sourcemaps to Original JavaScript/TypeScript Sourcecode
Среда, 17 Сентябрь 2025 Как преобразовать Sourcemaps в оригинальный JavaScript и TypeScript код

Подробное руководство по работе с sourcemap файлами для восстановления оригинального исходного кода JavaScript и TypeScript с помощью инструментов Mitmproxy и Sourcemapper, что позволяет эффективно получать развернутые исходники из минифицированных веб-приложений.

Product Management: The Good, the Hard, and How to Know If It's Right for You
Среда, 17 Сентябрь 2025 Управление продуктом: преимущества, сложности и как понять, подходит ли вам эта профессия

Узнайте о важных аспектах профессии продуктового менеджера, о том, какие преимущества и трудности встречаются на этом пути, и как определить, подходит ли вам роль продуктового менеджера. Полезные советы и глубокий анализ для тех, кто рассматривает карьеру в этой динамичной сфере.

FedEx founder Fred Smith dies at 80
Среда, 17 Сентябрь 2025 Фред Смит — основатель FedEx и революционер в сфере экспресс-доставки скончался в возрасте 80 лет

Фред Смит, основатель компании FedEx, оставил огромный след в мире логистики и экспресс-доставки. Его инновационные идеи и упорство помогли создать глобального гиганта, который изменил бизнес по всему миру.

What I learned recording hours of teens on their phones
Среда, 17 Сентябрь 2025 Что я узнала, записывая часы жизни подростков через экраны их телефонов

Глубокое погружение в жизнь современных подростков через призму их поведения в смартфонах раскрывает тревожные тенденции взаимодействия с социальными сетями и влияние цифровой среды на психическое и эмоциональное здоровье.

Implicit is better than explicit
Среда, 17 Сентябрь 2025 Почему неявное лучше явного: уроки отказоустойчивости в распределённых системах

Разбор ключевых причин, почему неявные механизмы часто превосходят явные настройки в сложных программных системах, с примерами из практики Google Cloud и современных технологий распределённых вычислений.

Bitcoin Holds Key Support; Oil Disappoints 'Doomers' as Brent and WTI Erase Early Price Gains
Среда, 17 Сентябрь 2025 Биткоин удерживает ключевые позиции: нефть разочаровывает скептиков, Брент и WTI отыгрывают утренние прибавки

Анализ актуальных тенденций рынка криптовалют и нефти, где биткоин демонстрирует устойчивость на важных уровнях поддержки, а цены на нефть Brent и WTI корректируются после утренних приростов, не оправдывая ожиданий пессимистичных инвесторов.