Hvordan AI ændrer fremstillingsindustrien

Ifølge en undersøgelse fra MIT Technology Review Insights fra 2020 er fremstilling den sektor med den næsthøjeste implementering af kunstig intelligens. Dette kommer ikke som en overraskelse, da AI kan ændre branchens paradigme og genopfinde, hvordan virksomheder håndterer alle aspekter af fremstillingsprocessen.

AI er ikke god til alt, så strategisk implementering er nøgle

Trods det, at det revolutionerer næsten alle aspekter af vores liv, er der mange ting, som kunstig intelligens ikke kan gøre så godt som mennesker. For eksempel kan det, selv om det er mindre tilbøjeligt til fejl end den gennemsnitlige person, stadig begå fejl.

Forudprogrammerede robotter er fremragende til at udføre gentagne opgaver med næsten ingen tilsyn. Det er dog vigtigt at huske, at mennesker må have tæt kontrol over enhver grad af autonomi for at minimere potentielle problemer. Dette er årsagen til, at selv om der har eksisteret selvstyrende tog i længe, kæmper bilindustrien med at implementere selvstyrende køretøjer. Det er meget lettere at kontrollere et selvstyrende tog, når det er begrænset af jernbanespor; den relative frihed på veje efterlader for meget plads til fejl.

I fremstillingindustrien er tolerancen for fejl ekstremt lav. Dette betyder, at selv om AI kan udnyttes til at forbedre, hvordan sektoren fungerer, skal det gøres strategisk sammen med dygtige menneskelige arbejdere.

7 måder, hvorpå AI ændrer fremstilling

1. Prædictivt vedligehold

Før AI’s opkomst blev maskinvedligehold sat på en fast tidsplan for at minimere risikoen for uventede nedbrud. Nu kan virksomheder i stedet udnytte prædictive AI-systemer, som kan tilpasse vedligeholdelsesbehovene for hvert enkelt stykke udstyr, og oprette en optimeret tidsplan for individuelle maskiner, der øger effektiviteten uden at øge omkostningerne.

Fræsemaskiner har ofte et problem med, at spindlerne ofte går i stykker, hvilket langsommere produktion og forhøjer driftsomkostningerne. Dog kan disse fabrikker, ved at integrere AI-programmer i softwaren, opretholde en opdateret overvågning for at opdage potentielle fejlpunkter, før de forårsager problemer.

2. Kvalitetskontrol

At bruge AI til at supplere kvalitetskontrolpraksis ikke kun producerer et bedre slutresultat, men hjælper også organisationer med at bestemme de optimale driftsforhold for gulvet og fastlægge, hvilke variable er mest vigtige for at opnå disse mål. Dette reducerer fejlratens og minimiserer også mængden af affald, der genereres, hvilket sparer tid og penge.

McKinsey bemærker, at den dyreste del af halvlederindustrien er fremstilling på grund af de lange, multi-trins produktionsskemaer, der kan tage uger eller måneder. Meget af denne tidskost skyldes QA-testerne, der skal ske ved hver fase, og forsinkelserne forårsaget af fejl.

AI strømliner ikke kun disse QA-trin, men forbedrer også den overordnede effektivitet og yield-tab ved at aggregere data på tværs af alle produktionsfaser.

3. Fejlfund

Det er nu muligt at “outsourcere” arbejdet med at finde fejl takket være AI’s evne til at visuelt inspicere genstande meget hurtigere og mere omfattende end mennesker kan.

Det rette system kan trænes på et relativt lille antal billeder og derefter anvendes til at udføre det samme arbejde, som normalt kræver dusinvis eller hundredvis af arbejdere for at gennemføre. Derudover kan det udføre rodårsagsanalyser, der giver virksomheder mulighed for at tackle underliggende problemer, der ellers ville være gået ubemærket hen, hvilket øger udbyttet og optimerer produktionen.

4. Lagerautomatisering

Forbrugere skifter deres købsvaner til e-handel, hvilket betyder, at lager-effektivitet bliver en top-prioritet for virksomheder, der har brug for fremragende logistik for at blive konkurrencedygtige.

Lagerautomatisering omfatter alt fra implementering af AI-løsninger, der behandler fakturaer, produktmærker og leverandørdokumenter, til at udnytte algoritmer til at optimere hyldespace, hvilket kan føre til massive avkastninger i lagerdrift.

5. Integrering og optimering af samlebånd

Det kræver mere end bare at indsamle data fra fremstillingsgulvet for at optimere produktionen og reducere omkostningerne. Informationerne skal scannes, ryddes op og struktureres på en måde, der tillader en funktionsanalyse. AI kan hurtigt og let sortere og strukturere den samlede facilities aggregerte data for at give personale en handlebar, praktisk oversigt over, hvad der sker på hvert trin af produktionsprocessen.

Dette tillader også en vis grad af automatisering af samlebånd, såsom omorganisering af produktionslinjer, hvis et stykke maskineri går i stykker.

6. AI-baseret produktudvikling og design

Da teknologien fortsætter med at avancere og forbedre sig, forventes kunstig intelligens at have den mest betydningsfulde indvirkning på produktudvikling og design inden for de næste fem år. Fabrikanter bruger allerede AI til generativ design til at skabe innovative prototyper og accelerere tidskrævende opgaver som meshing og geometri-forberedelse.

Computer-aided udvikling og design hjælper også ingeniører med at skabe løsninger, der ligger uden for konventionel tænkning, takket være AI-programmernes træning. De er ikke kun i stand til at skabe nye ideer, men kan også reducere antallet af simulationer og prototyper, der er nødvendige, før et brugbart produkt er lavet.

7. SME-udnyttelse

Robotindustrien udvikler sig i hurtigt tempo, så AI-drevne robotter bliver mindre og mindre en nymodenshed og mere en del af hverdagslivet for mange sektorer. Dette er gode nyheder for små virksomheder, da det betyder, at der er en større pulje af tilgængelige muligheder til mere overkommelige priser. Tidligere kunne kun gigantiske koncerner med budgetter til at investere i forskning og udvikling og avanceret teknologi købe robotter til deres drift.

Læring af robotter er også blevet en mere simpel proces, der ikke kræver et hold af ingeniører til opsætning og vedligeholdelse. Dette betyder, at små virksomheder ikke behøver at ansætte et teknisk team til at træne og vedligeholde robotter.

Nu kan mindre fabrikanter rimeligt investere i blot et par små robotter uden at bruge hele deres årlige budget. Dette betyder, at deres skalamuligheder vil øge dramatisk, hvilket tillader en hurtigere udvidelse, mere indtægtsvækst og en mere konkurrencedygtig kant mod større spillere.

Fremtiden for AI i fremstilling

AI har potentialet til at have en betydelig indvirkning på fremstillingindustrien. Selv om der stadig er udfordringer at overvinde, såsom fejlfri integration af AI-teknologi i eksisterende systemer og behov for specialiseret ekspertise, er AI’s potentielle fordele i fremstilling betydelige og sandsynligvis vil drive dens fortsatte adoption i de kommende år.

Kunstig intelligens vil ikke erstatte traditionelle robotter eller eliminere behovet for menneskelige arbejdere. Dog kan det arbejde sammen med mennesker for at skale operationelle processer hurtigere og mere effektivt, hvilket forbedrer bundlinjen.