Интеллектуальная строительная техника с искусственным интеллектом от Hyundai

Hyundai возглавляет инновации в строительной технике, разрабатывая интеллектуальную строительную технику с искусственным интеллектом

Максимальное увеличение времени работы оборудования с помощью диагностики отказов с помощью ИИ, что представляет собой первый шаг к созданию строительной техники с искусственным интеллектом.

HCE и AWS объявили о «презентации результатов сотрудничества в области технологий искусственного интеллекта», чтобы представить решение с поддержкой искусственного интеллекта для диагностики сбоев в строительной технике. Ожидается, что решение резко сократит время простоя (время приостановленных операций).

Технология диагностики отказов строительного оборудования с поддержкой искусственного интеллекта, разработанная HCE в сотрудничестве с AWS, играет ключевую роль в дорожной карте интеллектуального строительства, построенной на основе интеллектуального строительного оборудования с использованием искусственного интеллекта, облегчая техническое обслуживание с удаленной диагностикой отказов для значительного повышения долговечности, жизненного цикла и безопасности оборудования.

Обе компании внедрили модули AIoT для использования удаленных данных. Используя технологию AIoT, которая объединяет AI и IoT, HCE собирает данные о рабочем состоянии от многочисленных единиц оборудования, работающего на платформах IoT, и применяет технику неконтролируемого обучения (метод машинного обучения, который находит закономерности и особенности определенных наборов данных) к массивным данным, собранным таким способом. В результате HCE защищает данные о нормальном состоянии. Эти данные о нормальном состоянии передаются в операции обучения модели ИИ для разработки метода, который может обнаруживать аномалии, выходящие за пределы диапазона нормального состояния.

Решение для обнаружения аномалий с поддержкой ИИ, совместно разработанное HCE и AWS, помогает эффективно реагировать на потенциальные проблемы с ошибками на ранней стадии, которые было трудно обнаружить с помощью устаревших решений. Это предотвращает более серьезные аварии или простои в работе. 

С этой целью для сбора данных об отказах используется облачные технологии. Облако играет важную роль в сборе больших объемов данных и повышении производительности искусственного интеллекта. Чтобы разработать решение искусственного интеллекта, которое может различать типы отказов оборудования, определять основные причины таких отказов и прогнозировать будущие отказы, HCE проводит обучение машин с использованием различных данных диагностики отказов на облачной платформе.

Во время презентации HCE продемонстрировала модель искусственного интеллекта, которая обнаруживает отказы в гидравлических компонентах. Модель AI была обучена на основе данных штатных гидравлических операций. HCE обучила модель AI, используя данные испытаний на холостом ходу в различных режимах для демонстрации технологий, и смонтировала модель AI на соответствующем оборудовании в качестве модуля AIoT. Во время демонстрации технологии, которая проходила в сотрудничестве с Yongin Technology Innovation Center, модуль AIoT обнаружил нерегулярные модели давления регулятора насоса в оборудовании и передал данные в систему мониторинга по сети LTE.

Впоследствии HCE продолжит модернизацию облачной службы AIoT, чтобы обеспечить оптимальный режим энергопотребления, защиту рабочих и пешеходов, интеллектуальный интерфейс на основе распознавания голоса и удаленного управления, автономную работу и функции профилактического обслуживания.