Hoe KI die vervaardigingsbedryf verander

Volgens die 2020 MIT Technology Review Insights-opname is vervaardiging die sektor met die tweede-hoogste aanvaarding van kunsmatige intelligensie. Dit kom as geen verrassing nie, aangesien KI die industrieparadigma kan verskuif en weer kan uitvind hoe maatskappye alle aspekte van die vervaardigingsproses hanteer.

KI is nie goed in alles nie, so strategiese implementering is die sleutel

Ten spyte van hoe dit byna elke aspek van ons lewens rewolusie, is daar baie dinge wat kunsmatige intelligensie nie so goed kan doen as mense nie. Byvoorbeeld, terwyl dit minder geneig is tot foute as die gemiddelde persoon, kan dit steeds foute maak.

Vooraf geprogrammeerde robotte is uitstekend in die voltooiing van herhalende take met feitlik geen toesig nie. Dit is egter belangrik om te onthou dat mense enige mate van outonomie streng moet beheer om potensiële probleme te versag. Dit is hoekom die motorbedryf sukkel om outonome voertuie te implementeer, hoewel bestuurderlose treine al 'n rukkie bestaan. Dit is baie makliker om 'n outonome trein te beheer wanneer dit deur spoorweë beperk word; die vergelykende vryheid van paaie laat tans te veel ruimte vir foute.

In die vervaardigingsbedryf is die toleransie vir foute uiters laag. Dit beteken dat hoewel KI aangewend kan word om die manier waarop die sektor funksioneer te verbeter, dit strategies saam met geskoolde menslike werkers gedoen moet word.

7 maniere waarop KI vervaardiging verander

1. Voorspellende instandhouding

Voor die koms van KI is masjienonderhoud op 'n streng skedule geplaas om die risiko van onverwagte onderbrekings te verminder. Nou kan maatskappye eerder voorspellende KI-stelsels gebruik wat die instandhoudingsbehoeftes van elke stuk toerusting kan aanpas, wat 'n geoptimaliseerde skedule vir individuele masjiene skep wat doeltreffendheid verhoog sonder om koste te verhoog.

Meulfasiliteite het dikwels 'n probleem van spilpunte wat gereeld breek, produksie vertraag en bedryfskoste opblaas. Deur KI-programme in die sagteware te integreer, kan hierdie fabrieke egter bygewerkte monitering handhaaf om potensiële foutpunte op te spoor voordat hulle probleme veroorsaak.

2. gehalteversekering

Die gebruik van KI om gehalteversekeringspraktyke aan te vul, lewer nie net 'n beter eindresultaat nie, maar help organisasies om die optimale bedryfstoestande vir die vloer te bepaal en te bepaal watter veranderlikes die belangrikste is om daardie doelwitte te bereik. Dit verlaag die koers van defekte en verminder ook die hoeveelheid afval wat gegenereer word drasties, wat tyd en geld bespaar.

McKinsey merk op dat die duurste aspek van die halfgeleierbedryf vervaardiging is as gevolg van die lang, multi-stap produksiesiklusse wat weke of maande kan neem. Baie van hierdie tydskoste word toegeskryf aan die QA-toetse wat by elke stap moet plaasvind en die vertragings wat deur defekte veroorsaak word.

KI stroomlyn nie net hierdie QA-stappe nie; dit verbeter ook algehele doeltreffendheid en opbrengsverliese deur data oor alle produksiefases saam te voeg.

3. Defekinspeksie

Dit is nou moontlik om die werk om onvolmaakthede op te spoor te “uitkontrakteer” danksy KI se vermoë om items baie vinniger en meer deeglik te inspekteer as wat mense kan.

Die regte stelsel kan opgelei word op 'n relatief klein aantal beelde en dan ontplooi word om dieselfde werk te doen wat gewoonlik tientalle of honderde werkers neem om te voltooi. Boonop kan dit hoofoorsake-ontledings uitvoer wat maatskappye in staat stel om onderliggende probleme aan te spreek wat andersins ongemerk kan bly, opbrengs verhoog en produksie optimaliseer.

4. Pakhuisoutomatisering

Verbruikers verskuif hul koopgewoontes na e-handel, wat beteken dat pakhuisdoeltreffendheid 'n topprioriteit word vir besighede wat uitstekende logistiek benodig om mededingend te bly.

Pakhuisoutomatisering strek oor alles van die implementering van KI-oplossings wat fakture, produketikette en verskafferdokumente verwerk tot die gebruik van algoritmes om rakspasie te optimaliseer, wat kan lei tot massiewe ROI's in pakhuisbedrywighede.

5. Montagelyn-integrasie en -optimalisering

Dit verg meer as bloot die insameling van data vanaf die vervaardigingsvloer om werklik produksie te optimaliseer en koste te verlaag. Die inligting moet geskandeer, skoongemaak en gestruktureer word op 'n manier wat funksionele analise moontlik maak. KI kan vinnig en maklik die hele fasiliteit se saamgestelde data sorteer en struktureer om personeel 'n uitvoerbare, praktiese oorsig te gee van wat in elke stadium van die produksieproses gebeur.

Dit maak ook voorsiening vir 'n sekere vlak van monteerlyn-outomatisering, soos om produksielyne te herorganiseer as 'n stuk masjinerie onklaar raak.

6. KI-gebaseerde produkontwikkeling en -ontwerp

Soos die tegnologie voortgaan om te bevorder en te verbeter, kunsmatige intelligensie word verwag om binne die volgende vyf jaar die grootste impak op produkontwikkeling en -ontwerp te hê. Vervaardigers gebruik dit reeds vir generatiewe ontwerp om innoverende prototipes te skep en tydrowende take soos meshing en meetkunde voorbereiding te bespoedig.

Rekenaargesteunde ontwikkeling en ontwerp help ook ingenieurs om oplossings te skep wat buite konvensionele denke is, danksy die opleiding van KI-programme. Hulle is nie net in staat om nuwe idees te skep nie, maar hulle kan ook verminder die aantal simulasies en prototipes nodig voordat 'n lewensvatbare produk gemaak word.

7. KMO-benutting

Die robotika-industrie ontwikkel in 'n vinnige tempo, so KI-aangedrewe robotte word minder van 'n nuwigheid en meer van 'n alledaagse deel van die lewe vir baie sektore. Dit is goeie nuus vir klein besighede, want dit beteken daar is 'n groter poel van beskikbare opsies teen meer haalbare pryspunte. Voorheen kon slegs reuse-korporasies met die begrotings om in R&D en voorpunt-tegnologie te sink, bekostig om robotte deel van hul bedrywighede te maak.

Onderrig van robots het ook 'n eenvoudiger proses geword wat nie 'n span ingenieurs vir opstelling en instandhouding vereis nie. Dit beteken dat klein maatskappye nie 'n tegnologiespan hoef te huur om robotte op te lei en te onderhou nie.

Nou kan kleiner vervaardigers redelikerwys in net 'n paar klein robotte belê sonder om hul hele jaarlikse begroting op te gebruik. Dit beteken dat hul skaalvermoë dramaties sal toeneem, wat vinniger uitbreiding, meer inkomstegroei en 'n meer mededingende voordeel teen groter spelers moontlik maak.

Die toekoms van KI in vervaardiging

KI het die potensiaal om die vervaardigingsbedryf aansienlik te beïnvloed. Alhoewel daar nog uitdagings is om te oorkom, soos die foutvrye integrasie van KI-tegnologie in bestaande stelsels en die behoefte aan gespesialiseerde kundigheid, is die potensiële voordele van KI in vervaardiging beduidend en sal waarskynlik die voortgesette aanvaarding daarvan in die komende jare aandryf.

Kunsmatige intelligensie sal nie tradisionele robotte vervang of die behoefte aan menslike werkers uitskakel nie. Dit kan egter saam met mense werk om operasionele prosesse vinniger en doeltreffender te skaal, wat die onderste lyn verbeter.