Inteligencja otoczenia (ang. Ambient Intelligence, AmI) to koncepcja, w której technologia staje się wszechobecna, niewidoczna i intuicyjnie integruje się z otoczeniem człowieka. Systemy te mają na celu poprawę jakości życia użytkowników poprzez reagowanie na ich potrzeby w sposób kontekstowy i proaktywny.
Fundamentem Ambient Intelligence jest IoT, który łączy urządzenia takie jak termostaty, kamery, czujniki, oświetlenie, sprzęt AGD, czy asystenci głosowi, w jedną wspólnie dzieloną sieć. Dzięki temu sprzęty mogą nawiązywać ze sobą połączenie oraz wymieniać się informacjami. Użytkownicy mogą kontrolować je zdalnie za pomocą aplikacji mobilnych lub komend głosowych.1
Cechy inteligencji otoczenia
- Kontekstowość – systemy potrafią rozpoznawać kontekst sytuacji, np. lokalizację, czas, preferencje użytkownika.
- Proaktywność – reagują zanim użytkownik podejmie działanie, np. sugerując rozwiązania problemu.
- Integracja z otoczeniem – wykorzystują różnorodne urządzenia, takie jak czujniki, inteligentne urządzenia IoT, kamery i systemy komunikacji.
- Interaktywność – umożliwiają intuicyjną komunikację z użytkownikiem, np. głosem, gestami czy za pomocą aplikacji.
- Personalizacja – systemy dostosowują swoje działanie do indywidualnych preferencji użytkownika.
Zastosowanie inteligencji otoczenia w przemyśle 4.0
W kontekście Przemysłu 4.0, który skupia się na integracji cyfrowych i fizycznych systemów, inteligencja otoczenia może odegrać kluczową rolę w następujących obszarach:
- Smart Factory (Inteligentne Fabryki)
W fabrykach systemy Aml wykorzystuje się do monitorowania pracy maszyn i środowiska produkcyjnego. Czujniki IoT mogą np. analizować temperaturę, wilgotność czy wibracje maszyn, automatycznie zgłaszając anomalie. Można w ten sposób zminimalizować błędy w produkcji poprzez wykrywanie odchyleń w produkcie na wczesnym etapie. Ponadto algorytmy mogą wykrywać wzorce wskazujące na zbliżającą się awarię. To pozwala na proaktywną konserwację, czyli wymianę części zanim dojdzie do uszkodzenia, co minimalizuje przestoje w produkcji. - Poprawa bezpieczeństwa w miejscu pracy
Inteligentne otoczenie może wykrywać zagrożenia, np. osoby w niebezpiecznej strefie produkcyjnej, i automatycznie podejmować działania, takie jak wyłączanie maszyn czy wysyłanie ostrzeżeń. Czujniki w ubiorach pracowników mogą monitorować ich stan zdrowia (np. tętno, zmęczenie) i zapobiegać wypadkom. W momencie, gdy pracownik zbliża się do maszyny lub wykonuje konkretne zadanie, system może przypominać o zasadach bezpieczeństwa lub sugerować najlepsze praktyki. - Personalizacja procesów produkcyjnych
Systemy AmI mogą dostosowywać środowisko pracy do preferencji pracownika, np. automatycznie ustawiając odpowiednie oświetlenie czy temperaturę w danym miejscu produkcji. W przypadku montażu na zamówienie, systemy mogą prowadzić pracowników krok po kroku przez proces, wyświetlając informacje na inteligentnych ekranach lub przez AR (Augmented Reality). - Zarządzanie zasobami w czasie rzeczywistym
Inteligencja otoczenia może optymalizować wykorzystanie energii i surowców, automatycznie dostosowując procesy do aktualnych potrzeb tak aby optymalizować koszty. Na przykład w magazynach AmI może monitorować stan zapasów i przewidywać potrzeby produkcyjne. - Wsparcie w szkoleniu pracowników
Dzięki inteligentnym systemom, nowi pracownicy w fabryce mogą być wprowadzeni w swoje obowiązki i procesy produkcyjne w sposób bardziej intuicyjny, np. za pomocą interakcji głosowych lub holograficznych przewodników. Dzięki czujnikom IoT i systemom AI, nowe osoby mogą otrzymywać na bieżąco wskazówki, np. komunikaty na ekranie czy w aplikacji, które pomogą im w obsłudze maszyn lub w wykonywaniu zadań zgodnie z procedurami. - Logistyka i zarządzanie łańcuchem dostaw
Systemy AmI mogą monitorować warunki transportu (np. temperatura w chłodniach) oraz optymalizować trasy dostaw w czasie rzeczywistym w oparciu o dane z otoczenia. - Optymalizacja procesów decyzyjnych
AmI w połączeniu z technologiami sztucznej inteligencji i Big Data wspiera menedżerów, dostarczając im precyzyjne prognozy i rekomendacje, co przyspiesza podejmowanie decyzji.
Przykłady technologii wspierających inteligencję otoczenia w przemyśle 4.0:
- IoT (Internet of Things) – inteligentne czujniki, urządzenia i maszyny połączone w sieć.
- AI (Artificial Intelligence) – algorytmy do analizy danych i podejmowania decyzji.
- AR/VR – technologie rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej wspierające interakcję z otoczeniem.
- Big Data – analiza dużych zbiorów danych w celu optymalizacji procesów.
- Digital Twins – cyfrowe bliźniaki maszyn i procesów pozwalające na symulacje i predykcję.
Inteligencja otoczenia jest zatem jednym z filarów realizacji wizji Przemysłu 4.0, gdzie kluczową rolę odgrywa integracja technologii i ludzi w celu stworzenia efektywniejszych, bezpieczniejszych i bardziej zrównoważonych procesów.