Umělá inteligence se učí vyhodnocováním parkování

Škoda FabLab - laboratoř pro technologie Průmyslu 4.0 - pracuje na inovativním regulačním a diagnostickém systému na bázi umělé inteligence (AI). V této laboratoři pro Průmysl 4.0 realizují pracovníci centrálního technického servisu automobilky konkrétní projekty z oblasti umělé inteligence. Aktuální projekty se zaměřují zejména na Predictive Maintenance, tedy předvídání údržby strojů a zařízení.

V areálu závodu Škoda Auto v Mladé Boleslavi technologii testuje na zdánlivě jednoduchém případu: FabLab zprovoznil systém, který pomocí kamer sleduje parkoviště a analyzuje jeho obsazenost. Za tímto účelem systém porovnává aktuální záběry s dříve uloženými obrazy podle určitých vzorů. Tímto způsobem rozpozná a automaticky vyhodnotí odchylky mezi aktuálním skutečným stavem a „naučeným“ požadovaným stavem. Tuto technologii, která pracuje na bázi umělé inteligence a vyhodnocování obrazu, lze přitom využít v řadě dalších oblastí.

Vedoucí řízení značky ve Škoda Auto Miroslav Kroupa zdůrazňuje: „Technologie porovnání obrazu, založená na umělé inteligenci, mimo jiné umožňuje najít na strojích odchylky ještě předtím, než budou znatelné. Díky tomu můžeme potřebné servisní práce flexibilně skloubit s výrobními procesy a vyhnout se tak nákladným přerušením výrobního toku. Projekt monitorování parkovacích kapacit, který je založen na bázi umělé inteligence, nám umožňuje vyhodnocování obrazu dál vyvíjet a připravit k nasazení v každodenním provozu na různých místech ve firmě.“

Po úspěšném dokončení testovací fáze má tato aplikace pomáhat i při koordinaci provozu nákladních vozů na bráně č. 13 hlavního výrobního závodu Škoda Auto v Mladé Boleslavi. K té denně přijede zhruba 2200 kamionů, které čekají na parkovišti než jim bude povolen vjezd do závodu. Společnost Škoda Auto je současně z důvodu výroby just-in-time odkázána na přesné doručení dodávek. Technologie vyvinutá na bázi AI zde může přispět k efektivnější regulaci postupů.

Ve výrobě Škoda Auto se kromě toho také testuje, jak lze vyhodnocování obrazu využít v prediktivní údržbě různých zařízení ve výrobě.