AR w przemyśle - trzy przykłady zastosowań

 

Według najnowszych prognoz IDC, światowe wydatki na AR i VR w 2020 roku wyniosą 18,8 mld USD, co stanowi wzrost o 78,5% w stosunku do 10,5 mld USD jakie planowano wydać do końca 2019 roku. Na wykorzystanie AR w handlu przypadnie niemal połowa tegorocznych wydatków, następne w kolejności będą szkolenia (2,6 mld USD) oraz zastosowania przemysłowe (914 mln USD). To właśnie te trzy obszary odpowiadają za szybki rozwój technologii AR.

Rozszerzona rzeczywistość dla przemysłu

Rozszerzona rzeczywistość umożliwia prezentowanie dodatkowych treści w formie tekstowych adnotacji, obrazów, filmów czy animowanych modeli 3D w kontekście rzeczywistego otoczenia i istniejących w nim obiektów. Rozwój aplikacji AR w ostatnich latach skupiał się głównie na marketingu i na rozwiązaniach, które pozwalają na skrócenie cyklu sprzedaży oraz zwiększenie liczby zawartych transakcji. Ten kierunek nadal będzie dominował na rynku AR. Jednak w miarę dojrzewania technologii AR, firmy zmieniają obszar jej zastosowania i zaczynają ją wykorzystywać w celu optymalizacji krytycznych procesów wewnętrznych, jak na przykład produkcja czy szkolenia. I to właśnie w przemyśle AR ma dopiero szansę pokazać swoje pełne możliwości i zrewolucjonizować branżę.

Obecnie głównym trendem rozwoju AR w przemyśle jest użycie tej technologii w celu zwiększenia wydajności i ograniczenia kosztów operacyjnych. Według badań przeprowadzonych przez PTC, prawie 70% przedsiębiorstw przemysłowych, oferujących doświadczenia AR w celu usprawnienia pracy personelu, koncentruje się na wsparciu procesów projektowania, produkcji, serwisowania, oraz szkoleń. Jak pokazują doświadczenia firm, które wdrożyły pilotażowe rozwiązania AR, zastosowanie rozszerzonej rzeczywistości pozwoliło znacząco podwyższyć wydajność i jakość pracy, jednocześnie redukując koszty szkolenia, dzięki skuteczniejszemu procesowi przekazywania wiedzy nowym pracownikom.

Przykład #1: Szkolenia z montażu dla branży motoryzacyjnej

Producenci samochodów, wypuszczając na rynek nowy model, muszą odpowiednio wcześnie przeszkolić kadrę w zakresie jego montażu. Szkolenie pracowników w rzeczywistym kontekście tradycyjnymi metodami jest kosztowne i nieefektywne, ponieważ wymaga dużego zaangażowania doświadczonych pracowników, o których dyspozycyjność jest bardzo trudno. Proces ten może zostać z powodzeniem zoptymalizowany, dzięki zastosowaniu systemów szkoleniowych korzystających z technologii AR.


Przykład #2: Rozszerzona logistyka

Klient Capgemini jest producentem i dostawcą części wysyłanych do dużej liczby kontrahentów. Posiada kilkadziesiąt centrów dystrybucyjnych, z których prowadzi wysyłkę części. Wyzwaniem jest fakt, że kontrahenci mają specyficzne i różniące się od siebie wymagania, co do tego, w jaki sposób mają być pakowane przesyłki, które otrzymują. Wcześniej pracownicy klienta polegali na swoim doświadczeniu, przyklejając etykiety na paczkach i umieszczając paczki na paletach. Niestety człowiek jest istotą omylną i sporadycznie pojawiały się podczas procesu pakowania błędy.

Źle spakowana paczka może opóźnić procesy produkcyjne, ponieważ są one, włącznie z przyjmowaniem podzespołów, wysoko zautomatyzowane. Kiedy paczka jest nieprawidłowo oznaczona, niezbędna jest interwencja człowieka, co spowalnia procesy w fabryce, ponieważ łańcuch dostaw materiałów oraz podzespołów „just in time” ulega zakłóceniu. Co więcej, błędy w oznaczeniach przesyłek generują duże kary umowne dla dostawców.



Przykład #3: AR w laboratorium

Rozszerzona rzeczywistość umożliwia także szkolenie z obsługi specjalistycznego sprzętu laboratoryjnego, czy z zakresu realizacji procedur laboratoryjnych.


Okulary kluczem do sukcesu AR

Przed technologią AR w przemyśle stoją dwa główne wyzwania. Pierwszym jest integracja rozwiązań rozszerzonej rzeczywistości z istniejącymi systemami zaplecza, które są często zamknięte i mają ograniczone możliwości integracji, przez co zawarte w nich dane ciężko wykorzystać w kontekście AR. Drugim wyzwaniem jest dostępność odpowiednich urządzeń do wizualizacji AR.



Źródło: Capgemini