Как AI променя производствената индустрия

Според проучването на MIT Technology Review Insights от 2020 г., производството е секторът с второто най-голямо внедряване на изкуствен интелект. Това не е изненадващо, тъй като AI може да промени парадигмата на индустрията и да преоткрие как компаниите се справят с всички аспекти на производствения процес.

AI не е добър във всичко, така че стратегическото внедряване е от ключово значение

Въпреки че революционизира почти всеки аспект от живота ни, има много неща, които изкуственият интелект не може да направи толкова добре, колкото хората. Например, въпреки че е по-малко склонен към грешки от обикновения човек, той все пак може да прави грешки.

Предварително програмираните роботи са отлични при изпълнението на повтарящи се задачи практически без надзор. Въпреки това е важно да запомните, че хората трябва строго да контролират всяка степен на автономност, за да смекчат потенциалните проблеми. Ето защо, въпреки че влаковете без шофьори съществуват от известно време, автомобилната индустрия се бори да внедри автономни превозни средства. Много по-лесно е да се управлява автономен влак, когато е ограничен от железниците; сравнителната свобода на пътищата в момента оставя твърде много място за грешки.

В производствената индустрия толерантността към грешки е изключително ниска. Това означава, че докато AI може да се използва за подобряване на начина, по който функционира секторът, това трябва да се направи стратегически заедно с квалифицирани човешки работници.

7 начина, по които AI променя производството

1. Прогнозна поддръжка

Преди появата на AI поддръжката на машината беше поставена по строг график, за да се сведе до минимум рискът от неочаквани повреди. Сега компаниите могат вместо това да използват предсказуеми AI системи, които могат да персонализират нуждите от поддръжка на всяка част от оборудването, създавайки оптимизиран график за отделните машини, който повишава ефективността без увеличаване на разходите.

Съоръженията за фрезоване често имат проблем с честото счупване на шпиндели, което забавя производството и увеличава оперативните разходи. Въпреки това, чрез интегриране на AI програми в софтуера, тези фабрики могат да поддържат актуален мониторинг, за да открият потенциални точки на повреда, преди да причинят проблеми.

2. осигуряване на качеството

Използването на AI за разширяване на практиките за осигуряване на качество не само води до по-добър краен резултат, но помага на организациите да определят оптималните работни условия за пода и да определят кои променливи са най-важни за постигането на тези цели. Това намалява процента на дефектите и драстично минимизира количеството генерирани отпадъци, спестявайки време и пари.

McKinsey отбелязва, че най-скъпият аспект на полупроводниковата индустрия е производството поради дългите, многоетапни производствени цикли, които могат да отнемат седмици или месеци. Голяма част от тези времеви разходи се приписват на QA тестовете, които трябва да се извършват на всяка стъпка, и закъсненията, причинени от дефекти.

AI не само рационализира тези стъпки за QA; също така подобрява общата ефективност и загубите на добив чрез обобщаване на данни във всички производствени фази.

3. Проверка на дефекти

Вече е възможно да се „възложи“ работата по намирането на несъвършенства благодарение на способността на AI да инспектира визуално предмети много по-бързо и по-задълбочено, отколкото хората могат.

Правилната система може да бъде обучена на сравнително малък брой изображения и след това да бъде разгърната, за да върши същата работа, която обикновено отнема десетки или стотици работници. Освен това, той може да извършва анализи на първопричините, които позволяват на компаниите да се справят с основните проблеми, които иначе биха могли да останат незабелязани, увеличавайки добива и оптимизирайки производството.

4. Складова автоматизация

Потребителите пренасочват навиците си за покупка към електронната търговия, което означава, че ефективността на складовете се превръща в основен приоритет за фирми, които се нуждаят от отлична логистика, за да останат конкурентоспособни.

Автоматизацията на складовете обхваща всичко от внедряване на AI решения, които обработват фактури, продуктови етикети и документи на доставчици до използване на алгоритми за оптимизиране на рафтовото пространство, което може да доведе до масивни ROI в складовата дейност.

5. Интегриране и оптимизиране на поточна линия

Отнема повече от просто събиране на данни от производствения етаж, за да се оптимизира наистина производството и да се намалят разходите. Информацията трябва да бъде сканирана, изчистена и структурирана по начин, който позволява функционален анализ. AI може бързо и лесно да сортира и структурира обобщените данни на цялото съоръжение, за да даде на персонала практичен преглед на това, което се случва на всеки етап от производствения процес.

Това също така позволява определено ниво на автоматизация на поточната линия, като например реорганизиране на производствени линии, ако дадена машина се повреди.

6. Разработка и дизайн на продукти, базирани на AI

Тъй като технологията продължава да напредва и да се подобрява, изкуственият интелект се очаква да има най-значително въздействие върху разработването и дизайна на продукта през следващите пет години. Производителите вече го използват за генеративен дизайн, за да създават иновативни прототипи и да ускоряват отнемащи време задачи като подготовка на мрежа и геометрия.

Компютърно подпомогнато разработване и проектиране също помагат на инженерите да създават решения, които са извън конвенционалното мислене, благодарение на обучението на програми за изкуствен интелект. Те не само са способни да създават нови идеи, но и могат намаляване на броя на симулациите и прототипите необходими, преди да се направи жизнеспособен продукт.

7. Използване на МСП

Индустрията на роботиката се развива с бързи темпове, така че работещите с изкуствен интелект роботи стават все по-малко новост и по-скоро ежедневна част от живота за много сектори. Това е страхотна новина за малкия бизнес, защото означава, че има по-широк набор от налични опции на по-достъпни ценови точки. Преди това само гигантски корпорации с бюджети, които да потънат в научноизследователска и развойна дейност и авангардни технологии, можеха да си позволят да направят роботите част от своите операции.

Освен това обучението на роботи се превърна в по-прост процес, който не изисква екип от инженери за настройка и поддръжка. Това означава, че малките компании не трябва да наемат технически екип, който да обучава и поддържа роботи.

Сега по-малките производители могат разумно да инвестират само в няколко малки робота, без да изразходват целия си годишен бюджет. Това означава, че техните възможности за мащабиране драстично ще се увеличат, позволявайки по-бързо разширяване, по-голям ръст на приходите и по-конкурентно предимство спрямо по-големите играчи.

Бъдещето на ИИ в производството

AI има потенциала да повлияе значително на производствената индустрия. Въпреки че все още има предизвикателства за преодоляване, като безпроблемното интегриране на AI технологията в съществуващите системи и необходимостта от специализиран експертен опит, потенциалните ползи от AI в производството са значителни и вероятно ще стимулират продължаващото му приемане през следващите години.

Изкуственият интелект няма да замени традиционните роботи или да премахне нуждата от човешки работници. Въпреки това, той може да работи заедно с хората, за да мащабира оперативните процеси по-бързо и по-ефективно, подобрявайки крайния резултат.