How can you design automation systems that require minimal supervision?

O mapeamento deve ser feito da forma mais detalhada possível, pois ira definir se a automação é uma automação assistida, com interação humana, ou uma automação totalmente independente. Vejo essa etapa como uma das etapas mais importantes no desenvolvimento de automações e também uma das, se não, a etapa mais complexa. Para que essa etapa flua de maneira ideal, é necessário muito engajamento entre o time que gere a equipe de desenvolvimento e a equipe que é responsável pelo processo.

Din experienta mea nivelul de automatizare trebuie ales astfel incat a se evita cat mai multe erori umane, daca este nevoie de interventia omului aceasta trebuie standardizata si daca se poate sa se ofere alegeri in loc de introducere manuala de om, astfel automatizarile vor rula fara probleme.

Clear Objective and Scope: Define precise goals for the automation system. Reliable Hardware/Software: Choose stable, compatible components. Advanced Sensors: Use reliable sensors for accurate data collection. AI & Machine Learning: Enable autonomous decision-making. Remote Monitoring: Implement remote oversight and intervention. Fault Detection & Recovery: Self-diagnosis and automatic recovery. Predictive Maintenance: Proactive upkeep to minimize downtime. User-Friendly Interface: Intuitive dashboards for easy monitoring. Continuous Testing: Regular checks and updates for optimization. Safety Compliance: Ensure adherence to safety standards.

Existem técnicas e estudos para cada situação e ambiente de trabalho e resposta rápida, difícil definir isso, não há limites para automação, tudo Muda o tempo todo, de acordo com as necessidades e respostas.

O ciclo de feedback é vital na melhoria contínua de processos automatizados. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) capacitam sistemas adaptativos que aprendem a cada execução. Apesar da eficiência dessas inovações, é crucial reconhecer o papel do acompanhamento humano, especialmente em processos críticos. A colaboração estreita com equipes de negócios é essencial para avaliar a eficácia das execuções. A combinação de supervisão humana e ferramentas analíticas proporciona uma visão abrangente, agilizando a identificação de erros e a implementação de correções. Essa abordagem integrada garante não apenas eficácia operacional, mas também adaptação contínua para superar desafios em evolução constante.

A aplicação de design modular e hierárquico é fundamental no desenvolvimento de automações, reconhecida pela eficiência na execução de processos. Essa metodologia oferece vantagens notáveis, facilitando a escalabilidade, identificação rápida de erros e aplicação eficiente de correções. A fragmentação das etapas em módulos independentes simplifica a manutenção e promove a autossutentabilidade do sistema. Essa estratégia não apenas melhora o desempenho da automação, mas também estabelece uma base sólida para a evolução contínua, garantindo flexibilidade e agilidade na adaptação a novos requisitos e desafios.

A implementação de tolerância a falhas e recuperação em automação é um tema sensível, centrado na necessidade de um mapeamento de processo preciso. A automação ideal se baseia em processos bem definidos, minimizando erros. Ao considerar políticas de tolerância a falhas e recuperação, é crucial entender a raiz dos erros, explorar formas de prevenção e questionar a viabilidade da automação. Se a implementação for necessária, um estudo detalhado das melhores práticas para detecção e adaptação é essencial. Essa abordagem assegura um desenvolvimento assertivo, resultando em automações robustas capazes de lidar eficientemente com adversidades.

Considerar fatores humanos e éticos na automação é crucial para uma implementação bem-sucedida. Concordo que a automação não deve substituir diretamente as habilidades humanas, mas atuar como uma ferramenta poderosa para auxiliar e potencializar o trabalho existente. A colaboração entre máquinas e seres humanos pode aumentar a eficiência, permitindo que os profissionais se concentrem em tarefas de maior valor agregado. Além disso, manter uma abordagem ética é crucial, garantindo que a automação seja implementada de maneira responsável, considerando o impacto social, transparência e equidade. Ao incorporar esses fatores, podemos criar sistemas que não apenas otimizam processos, mas também promovem um ambiente de trabalho colaborativo e ético

From my experiences, I assert what is said here about the modularity but would like to detail other areas that could minimise supervision. Intuitively designed HMI systems can be something to be started with. Self-diagnostic systems that detects anomalies, and cloud control systems for remote access minimise physical supervision to a great extent. Employing machine learning algorithms for predictive analyses, and utilising reinforcement learning to optimise on-demand actions can proactively address issues. Rigorous testing and comprehensive simulation of systems are crucial before deployment.

High quality reliable components and robots. Look for items that are bulletproof. Over design the mechanical system. Things will take abuse. Design to allow more tolerances where possible for misalignment. Design for more forces on the system than what is expected (large factor of safety). Simply code. Less is more, figure out what needs to be done and find the simplest logic possible to accomplish those task even if it's a slightly less efficient way to do it. Minimize necessary interactions. If it just works and people don't have to change things they are less likely to adjust or change anything, because usually they won't fully understand the whole system and don't know that changes have other unintented effects.

Automation has an intrinsic meaning of little to no supervision, so this question is more about project execution rather than the design itself. Usually supervision is only needed in human operations due to the lack of precision and repeatability, thus reducing human stations along with the use of Poka-yoke systems is very helpful. Also focus on delivering a debugged program is crucial so that minium supervision after start of production is needed.