Промышленная инженерия

«Северсталь» представила на ЦИПР прототип открытого программного ПЛК  

«Северсталь» представила прототип открытого программного программируемого логического контроллера (ОППЛК) собственной разработки на ежегодной конференции «ЦИПР-2025», которая проходит в Нижнем Новгороде со 2 по 5 июня. Мы продемонстрировали импортонезависимое решение на макете конвейера, который управлялся контроллером.

Программный, или виртуальный ПЛК — это один из ключевых узлов открытой АСУТП. Программный контроллер позволяет обрабатывать сигналы с датчиков и управлять производственным процессом. Решение имеет открытый исходный код, который будет доступен производителям бесплатно. Для тестирования прототипа используются готовые аппаратные платформы, разработанные отечественными вендорами, а также собственная платформа «Северстали». В контроллере используется плата российской компании. Информацию по решению смотрите на сайте. Поскольку наше решение будет иметь открытый исходный код, приглашаем разработчиков и вендоров к совместной работе (open.soft.plc@severstal.com).

Кроме того, в рамках работ по импортозамещению контроллера Siemens мы разработали прототип коммуникационного модуля Profibus на отечественном микроконтроллере «Амур». Его использование позволит предприятиям сократить затраты и время при переходе на отечественные программно-аппаратные комплексы.

«Пилотное внедрение ОППЛК на собственных площадках компании начнется в 2026 году. Мы стремимся сделать открытую платформу и готовы к сотрудничеству с другими вендорами  для тестирования нашего контроллера на их платформах. Мы также изучаем возможность выпуска аппаратной платформы или коробочных решений как для внутреннего использования, так и для внешних продаж в будущем», — говорит руководитель кластера «Индустриальные процессы» Евгений Маслов.

Bentley Motors рассказали о внедрении AI-модели Hide Inspection, которая следит за качеством кожи. На производство Bentayga SUV нужно около девяти шкур, но на деле используется больше, потому что часть отбраковывается — укусы насекомых, шрамы, царапины не могут оказаться в люксовом салоне авто. Модель Hide Inspection использует компьютерное зрение и AI для обработки изображений, чтобы детектировать мельчайшие дефекты. Модель не только обнаруживает повреждения, но и составляет выкройку так, чтобы избежать проблемных мест и при этом как можно эффективнее использовать всю шкуру. В результате удаётся сократить объём выбрасываемой кожи. Сама модель, вероятно, не является эксклюзивной — аналогичную или ту же самую технологию ранее внедрили на производстве Volkswagen Group. Но случай Bentley интересен тем, что это, пожалуй, первый или один из первых кейсов внедрения автоматизации на производстве люксового сектора. Ручная обработка, живые мастера — для этого сегмента экономики это не сдерживающий фактор, а, наоборот, повод для гордости и часть ценности продукта. Поэтому внедрение новых технологий может восприниматься не как необходимость, а как угроза традициям и статусу продукта. За объёмами производства или скоростью компании этого сегмента тоже вроде бы не слишком гонятся. Выходит, мы наблюдаем редкий случай, когда автоматизация вводится не ради экономии или ускорения, а исключительно ради повышения качества.

Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале

Компактная упаковка продукции в паллеты или корзины — задача, с которой сталкивается большинство производств. Если известно, что и куда нужно сложить, то найти оптимальный способ укладки — задача понятная, описанная (в математике она называется “задача о рюкзаке”) и решаемая вполне классическими методами. Нам она хорошо знакома — мы как раз недавно закончили разрабатывать подобное решение для одного из наших заказчиков.

Тем интереснее было наткнуться на разработку от коллег из AmbiRibotics. Их система AmbiStack решает всю ту же задачу о рюкзаке — размещает коробки разных размеров на паллеты так, чтобы занять как можно меньше места. Но вот ключевое отличие — заранее неизвестно сколько и какие коробки нужно будет уложить. То есть решение о том, куда положить очередную коробку приходится принимать в условиях неопределенности, угадывать. Такую задачу, наверное, можно в каком-то смысле назвать задачей о рюкзаке, но вот решить её классическими методами уже точно не получится.

AmbiStack использует компьютерное зрение и модель, обученную в симуляции по методу reinforcement learning. В процессе обучения системе предлагали коробки случайных размеров и предлагали уложить их в контейнер. Чем рациональнее было использовано пространство, тем выше было полученное вознаграждение. В результате получилось хорошо масштабируемое решение, подходящее для совершенно разных сценариев. Хороший пример того, как AI решает задачи там, где классические методы не работают. Кстати, вполне возможно, что подобная система окажется полезной и для кого-то из наших читателей — мы с удовольствием взялись бы за подобный проект.

Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале

Роботам дали осязание

В Немецком исследовательском центре DLR придумали, как дать роботам осязание. Это не искусственная кожа и не какие-то хитрые сенсоры. Всё выглядит максимально естественно — роборука из обычных материалов, ничем не примечательная внешне, но чувствующая место и силу прикосновений по всей поверхности, без специальных датчиков.

На самом деле, специальные сенсоры, конечно, есть, но они спрятаны в “суставах” робота. Разработчики заметили, что люди чувствуют прикосновения не только самой кожей, но и косвенно — суставами. Например, если надавить на пальцы рук, возникнет напряжение в запястье. На этом наблюдении и основана разработка. Уловить возникающий при прикосновении крутящий момент, даже очень слабый, — задача совершенно не сложная для современных сенсоров. Научиться их безошибочно распознавать уже тоже вполне реально с помощью AI. Авторы обучили модель определять силу прикосновения, понимать движение человеческой руки, распознавать “написанные” на теле робота цифры и буквы. Главное, что этот подход применим не только для этой конкретной роборуки, его легко перенести на любого робота.

Таким образом, мы имеем новый способ взаимодействия человек-робот. В промышленной роботике это означает, например, возможность интуитивно управлять роботом, “писать” команды на любой части корпуса, нажимать на виртуальные кнопки и так далее. А при обучении робособак, наверное, можно будет их погладить в знак хорошего выполнения задачи. В общем, у роботов теперь тоже есть чувства.

Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале

К2Тех поздравляет с наступающим Днем химика!

Химия — это не просто формулы, а основа прогресса. Благодаря работникам отрасли создаются умные материалы, чистые технологии и решения, которые меняют мир. 

Мы превратили классическую Таблицу Менделеева в интерактивную карту технологий: нажимайте на элементы и узнавайте, как предиктивная аналитика спасает оборудование, а 3D-печать ускоряет разработку деталей.

Давайте праздновать прогресс вместе!

Урожай есть — собирать некому

Как автономная сельхоз техника помогает решить дефицит кадров в АПК

На CES 2025 среди прочего было много автономной сельскохозяйственной техники. Своих роботов-фермеров показали японская Kubota, американская John Deere и южнокорейская Kioti. Интересно уже и то, что сельскохозяйственная техника всё активнее занимает свое место на CES, которая совсем не позиционирует себя как промышленную или сельхоз выставку. В 2019 году это был единственный производитель, а теперь их как минимум три. Выходит, что достижения аграрной робототехники в соединении с AI настолько замечательны, что интересны не только профильным специалистам, а в целом могут подаваться как “чудо техники” и быть уместными на выставке потребительской электроники.

Kubota показали автономного полевого робота-грузчика KATR. Он может перевозить до 240 кг и не боится холмов, оврагов и склонов. KATR был отмечен наградой CES Innovation Award 2025. Но мы отметим другие “чуда техники”. Автономный трактор от Kioti оборудован AI, который может по ходу работы анализировать почву, диагностировать состояние растений. Трактор от John Deere не такой интеллектуальный но очень функциональный — может вспахивать, удобрять и обрабатывать без участия тракториста, а к 2030 году компания планирует полностью автоматизировать все процессы цикла выращивания кукурузы и сои.

Робот-грузчик от Kubota не заменяет уже имеющуюся технику — он даёт новый инструмент, который облегчит труд фермеров, а вот автономные тракторы наоборот, выполняют классические и даже многовековые функции, просто делают это без человека. Здесь как раз самое, на наш взгляд, интересное — автоматическая сельхозтехника на самом деле призвана решить проблему недостатка рабочих. Дополнительные интеллектуальные функции — бонус, но не самоцель. В США, например, не хватает 2,4 миллиона работников, более 80% фермерских хозяйств не закрывают потребность в рабочей силе. В России дефицит кадров в АПК составляет от 30% до 50%, в динамике ситуация только усугубляется, в 2024 за год АПК потерял еще 3,2% сотрудников.

Так что автономные тракторы и другая сельскохозяйственная техника — неожиданный пример того, как роботы не прогонят людей с рабочих мест, а займут те места, которые люди занимать не хотят.

Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале