Innovative technologies for smart production
Authors: Κωνσταντινίδης Φώτιος 
Published: September 2023

Η Τέταρτη Βιομηχανική Επανάσταση, γνωστή επίσης ως Βιομηχανία 4.0, σημάδεψε την έναρξη του 21ου αιώνα με την ψηφιοποίηση των βιομηχανικών διαδικασιών και τον μετασχηματισμό των επιχειρήσεων. Πρόσφατα, η Ευρωπαική Επιτροπή παρουσίασε τις βάσεις της Βιομηχανίας 5.0, οι οποίες προωϑούν τη βιώσιμη, την ανϑρωποκεντρική και την προσαρμοστική έξυπνη βιομηχανία. Το νέο οικοσύστημα της Βιομηχανίας 5.0, χρησιμοποιεί τους τεχνολογικούς μετασχηματισμούς της Βιομηχανίας 4.0, για να δημιουργήσουν μία πράσινη και βιώσιμη βιομηχανική αλυσίδα αξιών με επίκεντρο τον άνϑρωπο και την αλληλεπίδραση με τις μηχανές. Το έξυπνο οικοσύστημα χαρακτηρίζεται από ρομπότ και μηχανές που συνεργάζονται με τους ανϑρώπους, επιτυγχάνοντας τη βιωσιμότητα μέσω καινοτόμων τεχνικών, μειώνοντας τα μηχανικά ελαττώματα και συνεπώς τα ελαττωματικά προιόντα κατά την παραγωγή, αλλά και την επαναχρησιμοποιήση των αποβλήτων στις παραγωγικές διαδικασίες. Στους παραπάνω τομείς, οι τεχνολογίες επαυξημένης πραγματικότητας, όρασης υπολογιστή και μηχανικής μάϑησης είναι ζωτικής σημασίας καϑώς βοηϑούν τους ανϑρώπους στις παραγωγικές διαδικασίες. Παράλληλα, προηγμένες τεχνολογίες αισϑητήρων σε συνδυασμό με τεχνητή νοημοσύνη μειώνουν τα ελαττώματα παραγωγής και βελτιώνουν τη διαλογή. Η τεχνολογία της επαυξημένης πραγματικότητας υιοϑετείται με ταχύς ρυϑμούς στους βιομηχανικούς χώρους. Περίπου το 25% των πρόσφατων εφαμογών αφορούν απομακρυσμένη υποστήριξη και συντήρηση, με το υπόλοιπο να επικεντρώνεται σε εφαρμογές οπτικοποίησης και προσομοίωσης, σε εφαρμογές που αφορούν τον προγραμματισμό ρομπότ και την αλληλεπίδραση ανϑρώπου-μηχανής.Η συντήρηση αποτελεί ένα από τα πιο ουσιαστικά στάδια του κύκλου ζωής της παραγωγής, αντιπροσωπεύοντας περίπου το 60-70% των συνολικών εξόδων. Ως εκ τούτου, η βελτίωση της αποτελεσματικότητας της συντήρησης αποτελεί προτεραιότητα, όπου τεχνολογία της επαυξημένης πραγματικότητας σε εφαρμογές συντήρησης στοχεύει στην βοήϑεια των εργαζομένων με σκοπό να επιλύουν πολύπλοκα απρογραμμάτιστα προβλήματα. Για την αξιολόγηση της ποιότητας των υπο-παραγωγή προιόντων χρησιμοποιούνται αυτόματα συστήματα μηχανικής όρασης ή χειροκίνητες διαδικασίες ελέγχου. Σε βιομηχανίες όπως η αυτοκινητοβιομηχανία όπου η ακρίβεια και η ασφάλεια των παραγώμενων προιόντων είναι κρίσιμης σημασίας, τα ποσοστά ελλαττωμάτων είναι χαμηλά, ενώ οι βιομηχανίες προιόντων ταχείας κατανάλωσης δίνουν προτεραιότητα στην ποιότητα του προιόντος, αλλά αντιμετωπίζουν συχνά ελαττώματα στην προτυποποίηση και την παραγωγή καυϑώς και σφάλματα στις συσκευασίες. Επομένως, η εφαρμογή αυτόματων συστημάτων όρασης με δυνατότητες μηχανικής μάϑησης σε διαδικασίες ελέγχου ποιότητας σε πραγματικό χρόνο, ελαχιστοποιούν τα ελαττώματα και εξασφαλίζουν την ικανοποίηση των πελατών.Εκτός από τα ελαττώματα στην παραγωγή, ο κόσμος παράγει διπλάσιες ποσότητες πλαστικών αποβλήτων σε σχέση με τις προηγούμενες δύο δεκαετίες, με εκτιμώμενη παραγωγή 3,4 δισεκατομμυρίων τόνων αποβλήτων έως το 2050. Η συντριπτική πλειονότητα καταλήγει σε χωματερές, καίγεται ή διοχετεύεται στο περιβάλλον, ενώ μόνο το 9% ανακυκλώνεται. Η ύπαρξη διαφορετικών υλικών στις ροές ανακυκλώσεων αποβλήτων έχουν ως αποτέλεσμα την μη αποδοτική επαναξιοποίηση τους. Για τον λόγο αυτό, υπάρχει μια απαραίτητη ανάγκη για τεχνολογίες διαχώρισης υλικών με την χρήση μηχανικής όρασης και μηχανικής μάϑησης που έχουν ως στόχο την αναγνώριση του είδους του υλικού σε μίγματα αποβλήτων χωρίς την ανϑρώπινη παρέμβαση. Επομένως, σε όλο τον κύκλο ζωής της παραγωγής υπάρχει ανάγκη για προηγμένα συστήματα μηχανικής όρασης με δυνατότητες μηχανικής μάϑησης που ϑα μπορούν να αντιληφϑούν και να κατάνοούν το περιβάλλον, επιτρέποντάς του να λαμβάνουν αυτόνομες αποφάσεις. Ο κύριος στόχος της διατριβής είναι η ανάδειξη του ρόλου της μηχανικής όρασης στο έξυπνο περιβάλλον, βελτιώνοντας την τρέχουσα κατάσταση στους τομείς της ανϑρωποκεντρικότητας, της ευεληξίας και της βιωσιμότητας, παράλληλα με την πρόταση ενός πλαισίου αξιολόγησης της τεχνολογικής ωριμότητας τους. Συνοπτικά, παρουσιάζετε μια οπτική μέϑοδο για τον εντοπισμό προιόντων μέσα σε κινούμενες γραμμές παραγωγής, ένα βοηϑό συντήρησης επαυξημένης πραγματικότητας για μη εξειδικευμένους χειριστές που αναγνωρίζει τις μηχανές και προτείνει βήματα συντήρησης, καϑώς και μια πολυτροπική μεϑοδολογία βαϑιάς μάϑησης ικανή να εκμεταλλεύεται χωρικές και φασματικές πληροφορίες από διάφορες τεχνολογίες μηχανικής όρασης. Παράλληλα παρουσιάζεται ένα καινοτόμο σύστημα διαλογής αποβλήτων που βελτιώνει τον διαχωρισμό αποβλήτων. Στο κεφάλαιο 1, αρχικά αξιολογείται η συνολική επίδραση της Βιομηχανία 4.0 στο παραδοσιακό οικοσύστημα παραγωγής, όπου επισημαίνονται τα ερευνητικά κενά και οι επιχειρηματικές ευκαιρίες. Ακολουϑώντας το ερευνητικό κενό πως ο ρόλος της τεχνολογίας της μηχανικής όρασης στην έξυπνη παραγωγή δεν έχει εξεταστεί λεπτομερώς, διεξήχϑη μια δεύτερη συστηματική ανασκόπηση βιβλιογραφίας στο κεφάλαιο. Καϑώς ο τομέας της αυτοκινητοβιομηχανίας είναι η κορυφαία βιομηχανία στα αυτοματοποιημένα συστήματα όρασης, έγινε ανασκόπηση του κύκλου ζωής της αυτοκινητοβιομηχανίας από τους προμηϑευτές μέχρι και την ανακύκλωση, εντοπίζοντας 59 διαφορετικές εφαρμογές όρασης. Η ανάλυση έδειξε πως τα αρχιτεκτονικά στοιχεία των συστημάτων όρασης μπορούν να ταξινομηϑούν σε εννέα λειτουργικές και τέσσερις υποστηρικτηκές κατηγορίες, ενώ οι τεχνικές επεξεργασίας κατηγοροποιούνται σε οκτώ επίπεδα (από αναγνώριση γραμμών έως ενισχυτική μάϑηση). Επιπλέον, αναλύεται η σχέση μεταξύ της τεχνολογίας της μηχανικής όρασης και των τεχνολογικών πυλώνων της Βιομηχανία 4.0 , όπως και ο ρόλος της τεχνολογίας στην Βιομηχανία 5.0. Σύμφωνα με την ανάλυση που πραγματοποιήϑηκε στο κεφάλαιο 1, η τεχνολογία της μηχανικής όρασης συμβαδίζει με τον πυλώνα της ανϑεκτικότητας και ευεληξίας της Βιομηχανία 4.0, προσφέροντας λύσεις βασισμένες στην όραση για τον εντοπισμό προιόντων και βλαβών σε συνεχείς γραμμές παραγωγής. Ωστόσο, οι περισσότερες τρέχουσες γραμμές παραγωγής είναι παλαιές και δεν έχουν εξοπλισμό για το έλεγχο της ποιότητας σε πραγματικό χρόνο.Για την δημιουργία μεϑόδου για την αναβάϑμιση των μηχανών και την διασύνδεση τους με συστήματα διαχείρισης έξυπνων εργοστασίων, στο κεφάλαιο 2, αναπτύχϑηκε μια αρχιτεκτονική βασισμένη στη στρατηγική Zero-Defect Manufacturing (ZDM), καϑώς και μια μέϑοδος βασισμένη στην όραση για τον εντοπισμό προιόντων σε συνεχείς γραμμές παραγωγής γαλακτοκομικών προιόντων, όπου οι προηγμένες αρχιτεκτονικές βαϑιάς μάϑησης (YOLO & RCNN) συγκρίϑηκαν στο YoGO dataset.΄Οσον αφορά τον πυλώνα της ανϑρωποκεντρικότητας, στο κεφάλαιο 3, προτείνεται σύστημα επαυξημένης πραγματικότητας που εντοπίζει μηχανές σε βιομηχανικό χώρο και οπτικοποιεί οδηγίες συντήρησης σε κινητή συσκευή του χειριστή. Το σύστημα εντοπίζει το επιϑυμητό στοιχείο στην εικόνα, χρησιμοποιεί αλγόριϑμο παρακολούϑησης για την παρατήρηση της ϑέση και το μέγεϑος του στοιχείου σε συνεχόμενα καρέ. Με βάση την ϑέση του στοιχείου στο χώρο, το σύστημα παρέχει σταδιακές οδηγίες διαδικασιών συντήρησης καϑώς ο χειριστής πλησιάζει τη μηχανή, επιτρέποντας εύκολη πλοήγηση μέσω των βημάτων συντήρησης. Στο τέταρτο κεφάλαιο που αναφέρεται στον πυλώνα της βιωσιμότητας, παρουσιάζεται ένα καινοτόμο κυβερνο-φυσικό σύστημα διαλογής που είναι ικανό να χαρακτηρίζει και ταξινομεί υλικά χωρίς ανϑρώπινη παρέμβαση. Για τον διαχωρισμό των αποβλήτων, προτείνεται μια νέα αρχιτεκτονική με την ονομασία Multi-modal ικανή να κατηγοριοποιεί απόβλητα, ενώ χρησιμοποιείται αλγόριϑμος ανίχνευσης (Yolo v8) για την αναγνώριση των αντικειμένων σε συνεχείς ταινιόδρομους. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιούνται πολλαπλοί παράλληλοι Auto-coders για την εξαγωγή χωροφασματικών πληροφοριών από αισϑητήρες RGB, VIS και NIR και την προβολή τους σε ένα κοινό διακριτό χώρο, ώστε να μπορούν να αποκωδικοποιηϑούν και να προβλεφϑεί η κλάση κάϑε αντικειμένου. Για την εφαρμογή της αρχιτεκτονικής σε πρόβλημα διαλογής αποβλήτων, δημιουργήϑηκε το σύνολο δεδομένων Multispectral Mixed Waste Dataset (MMWD), το οποίο περιλαμβάνει οπτικά και πολυφασματικά δεδομένα από τρες αισϑητήρες όρασης (RGB:3, VIS:16, NIR:25) για τα υλικά: πολυπροπυλένιο, πολυαιϑυλένιο τερεφϑαλικό, πολυαιϑυλένιο χαμηλής πυκνότητας, πολυαιϑυλένιο υψηλής πυκνότητας, μέσης πυκνότητας ξύλινες ίνες, επικαλυμμένα σανίδια με μελαμίνη και ξύλο βελανιδιάς Η διατριβή καταλήγει στο κεφάλαιο 5, στο οποίο προτείνετε ένα πλαίσιο αξιολόγησης τεχνολογικής ωριμότητας των συστημάτων μηχανικής όραση για την έξυπνη παραγωγή. Το πλαίσιο αξιολόγησης συνεισφέρει στον καϑορισμό του τεχνολογικού επιπέδου και υποδικνυεί τα βήματα αναβάϑμισης, ώστε να ενσωατωϑεί σε ένα έξυπνο εργοστάσιο. Τέλος, έπειτα από σύντομη ανάλυση των αποτελεσμάτων, παρουσιάζονται μελλοντικές προτάσεις, οι οποίες στοχεύουν στην επέκταση της παρούσας έρευνας. Η συμβολή αυτής της διατριβής στην πρόοδο της επιστήμης είναι ξεκάϑαρη και αποδεικνύεται από τη λίστα των δημοσιεύσεών μας. Συνοπτικά πραγματοποιήϑηκε: •Ανασκόπηση για τον ρόλο της μηχανικής όρασης στο έξυπνο οικοσύστημα, η οποία συνοψίζει 59 διακριτές εφαρμογές όρασης ενώ ορίζει τα αρχιτεκτονικά στοιχεία των συστημάτων μηχανικής όρασης. •Ανάπτυξη εφαρμογής χαμηλού κόστους για τη συντήρηση μηχανών με την χρήση επαυξημένης πραγματικότητας η οποία εντοπίζει και παρακολουϑεί το προς συντήρηση μηχάνημα χρησιμοποιώντας τεχνικές αντιστοίχισης χαρακτηριστικών και παρακολούϑησης. •Ανάπτυξη οπτικής μεϑόδου για τον εντοπισμό γαλακτοβιομηχανικών προιόντων μέσα σε κινούμενες γραμμές παραγωγής και δημιουργία συνόλου δεδομένων με την ονομασια YoGOdataset το οποίο περιλαμβάνει κύπελλα γιαούρτης με αριϑμούς ΛΟΤ.•Σχεδιασμός επεκτάσιμου πολυαισϑητηριακού κυβερνο-φυσικού συστήματος διαλογής, το οποίο είναι ικανό να διαχωρίζει διάφορα απόβλητα βασιζόμενο σε μοντέλα βαϑιάς μάϑησης. Δημιουργία συνόλου δεδομένων με την ονομασια MMWD όπου με την χρήση υπερφασματικού και οπτικών αισϑητήρων, συλλέχϑηκαν δεδομένα ορατού και υπέρυϑρου φασματος (RGB:3, VIS:16, NIR:25) απο 7 διαφορετικές κατηγορίες αποβλήτων (πλαστικών και ξυλείας). •Ανάπτυξη multi-modal αρχιτεκτονικής βαϑιάς μάϑησης που χρησιμοποιεί πληροφορίες διαφορετικού τύπου για την πρόβλευψη σωστής κλάσης σε προλήματα κατηγοροποίησης. Στην περίπτωση της διαλογής αποβλήτων, για πρώτη φορά, χρησιμοποιούνται Auto-coders για τη σύνϑεση φασματικών και χωρικών πληροφοριών από τις RGB, VIS και NIR αισϑητήρες. •Ανάπτυξη πλαισίου αξιολόγησης τεχνολογικής ωριμότητας για συστήματα μηχανικής όρασης για την ενσωμάτωση τους στην έξυπνη παραγωγή. Το πλαίσιο συνεισφέρει στον καϑορισμό του τεχνολογικού επιπέδου και στο να υποδικνυεί τα βήματα αναβάϑμισης