De combinatie van robotica en AI maakt het nu mogelijk om routinematige visuele inspecties in fabrieken en magazijnen volledig te automatiseren. Robots zoals de Spot van Boston Dynamics kunnen dankzij Google’s nieuwe AI-model zelfstandig analoge meters en thermometers aflezen, wat een belangrijke stap is naar betaalbare, autonome inspectie.

Wat er aan de hand is

Google DeepMind heeft op 14 april een nieuw robotica-AI-model aangekondigd: Gemini Robotics-ER 1.6. Dit model is speciaal ontworpen voor ’embodied reasoning’, oftewel het vermogen van een robot om te redeneren en taken uit te voeren in een fysieke omgeving. Een van de concrete verbeteringen is dat robots nu instrumenten zoals complexe meters kunnen aflezen en visuele inspecties kunnen doen via kijkglazen in tanks en leidingen. Deze ontwikkeling is het resultaat van een doorlopende samenwerking tussen Google DeepMind en het robotica-bedrijf Boston Dynamics. Boston Dynamics test haar viervoetige Spot-robot actief als inspectierobot in industriële faciliteiten, waaronder fabrieken van haar moederbedrijf Hyundai Motor Group. De inspectietaken vereisen complex visueel redeneervermogen om meerdere wijzers, vloeistofniveaus en schaalverdelingen te interpreteren.

Wat dit betekent

Dit betekent een verschuiving van dure, op maat gemaakte automatisering naar flexibele, algemene inspectierobots. Vooral voor de procesindustrie, logistiek en utiliteitssector wordt visuele inspectie nu toegankelijker. Waar je voorheen dure, vaste camerasystemen of menselijke inspecteurs nodig had voor het controleren van druk, temperatuur of vloeistofniveaus, kan een enkele mobiele robot nu verschillende soorten analoge instrumenten aflezen. Dit is relevant voor sectoren waar veel van dit type meetinstrumenten nog in gebruik zijn, zoals in oude fabrieken, waterzuiveringsinstallaties, energiecentrales en distributiecentra. Het belangrijkste voordeel is niet per se snelheid, maar betrouwbaarheid en het vermogen om inspecties uit te voeren op moeilijk bereikbare of gevaarlijke plekken, 24 uur per dag.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt sterk af van jouw specifieke situatie en de aanwezigheid van analoge meetinstrumenten. De kern van deze ontwikkeling is dat een robot zelf kan beslissen wat hij ziet en daar actie op kan ondernemen, zonder dat elk instrument vooraf gedigitaliseerd of aangesloten hoeft te worden.

Als je een productie- of procesfaciliteit beheert… kun je onderzoeken of repetitieve visuele rondes geautomatiseerd kunnen worden. Denk aan het dagelijks controleren van keteldruk, het niveau in voorraadtanks of de temperatuur van koelinstallaties. Een mogelijkheid is om te beginnen met een pilot, waarbij je een specifieke, tijdrovende inspectieronde identificeert en onderzoekt of een mobiele robot die kan overnemen. De robot kan de data direct vastleggen en doorsturen, waardoor je een gedigitaliseerd logboek krijgt zonder manuele invoer.

Als je verantwoordelijk bent voor technisch onderhoud… biedt dit een manier om preventief onderhoud slimmer in te richten. In plaats van op vaste tijden alle meters af te lopen, kan een robot dit continu doen en alleen een melding geven bij afwijkingen. Je zou kunnen overwegen om eerst een inventarisatie te maken van alle analoge meters en kijkglazen in je bedrijf. Vervolgens kun je beoordelen welke controle het meest arbeidsintensief is of het grootste risico met zich meedraagt als hij wordt gemist.

Als je in de logistiek of bij een utility werkt… ligt de toepassing vaak in het monitoren van grote, uitgestrekte terreinen. Denk aan het controleren van transformatorhuisjes, waterpompen of de conditie van externe opslagtanks. Een mobiele robot kan deze inspecties uitvoeren onder alle weersomstandigheden, ’s nachts en in gebieden met beperkte toegankelijkheid. Een optie is om te kijken naar het uitbesteden van een dergelijke inspectiedienst, in plaats van direct te investeren in robot-hardware, om de haalbaarheid en ROI eerst te testen.

Bron: Arstechnica