Πώς το AI αλλάζει τη βιομηχανία κατασκευής

Σύμφωνα με την έρευνα του MIT Technology Review Insights του 2020, η βιομηχανία κατασκευής είναι ο τομέας με τη δεύτερη υψηλότερη υιοθέτηση τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό δεν προκαλεί έκπληξη, поскольку το AI μπορεί να αλλάξει το паραδίγμα της βιομηχανίας και να ανακαινίσει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες χειρίζονται tous τους аспектους της διαδικασίας κατασκευής.

Το AI δεν είναι καλό σε όλα, οπότε η στρατηγική εφαρμογή είναι κλειδί

Παρά το γεγονός ότι επαναδιαμορφώνει σχεδόν κάθε аспект της ζωής μας, υπάρχουν πολλά πράγματα που η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να κάνει τόσο καλά όσο οι άνθρωποι. Για παράδειγμα, ενώ είναι λιγότερο προβληματική από τον μέσο άνθρωπο, μπορεί ακόμα να κάνει λάθη.

Οι προγραμματισμένοι ρομπότ είναι εξαιρετικοί στην ολοκλήρωση επαναλαμβανόμενων εργασιών με σχεδόν keine εποπτεία. Ωστόσο, είναι σημαντικό να θυμόμαστε ότι οι άνθρωποι πρέπει να ελέγχουν στενά οποιοδήποτε βαθμό αυτονομίας για να μετριάσουν πιθανά προβλήματα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο, αν και τα αυτονομικά τρένα υπάρχουν για καιρό, η αυτοκινητοβιομηχανία αγωνίζεται να εφαρμόσει αυτονομικά οχήματα. Είναι πολύ πιο εύκολο να ελέγχεται ένα αυτονομικό τρένο όταν είναι περιορισμένο από σιδηροδρόμους· η συγκριτική ελευθερία των δρόμων αφήνει ακόμα πολύ χώρο για λάθη.

Στη βιομηχανία κατασκευής, η ανεκτικότητα για λάθη είναι εξαιρετικά χαμηλή. Αυτό σημαίνει ότι ενώ το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βελτιώσει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί ο τομέας, πρέπει να γίνει στρατηγικά μαζί με εξειδικευμένους ανθρώπινους εργαζόμενους.

7 Τρόποι με τους οποίους το AI αλλάζει την κατασκευή

1. Προβλεπτική συντήρηση

Πριν από την έλευση του AI, η συντήρηση των μηχανημάτων γινόταν με ένα αυστηρό πρόγραμμα για να ελαχιστοποιηθεί ο κίνδυνος απροσδόκητων βλαβών. Τώρα, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν προβλεπτικά συστήματα AI που μπορούν να προσαρμόσουν τις ανάγκες συντήρησης κάθε τεμαχίου εξοπλισμού, δημιουργώντας ένα βελτιωμένο πρόγραμμα για κάθε μηχάνημα που αυξάνει την απόδοση χωρίς να αυξάνει τα κόστη.

Τα εργοστάσια κατεργασίας συχνά έχουν ένα πρόβλημα με τις σπίντες που σπάζουν συχνά, επιβραδύνοντας την παραγωγή και αυξάνοντας τα λειτουργικά κόστη. Ωστόσο, με την ενσωμάτωση προγραμμάτων AI στο λογισμικό, αυτά τα εργοστάσια μπορούν να διατηρήσουν μια συνεχή παρακολούθηση για να ανιχνεύσουν πιθανές σημείες αποτυχίας πριν προκαλέσουν προβλήματα.

2. Εγγύηση ποιότητας

Η χρήση του AI για να ενισχύσει τις πρακτικές εγγύησης ποιότητας δεν μόνο παράγει ένα καλύτερο τελικό αποτέλεσμα, αλλά βοηθά επίσης τις οργανώσεις να καθορίσουν τις ιδανικές συνθήκες λειτουργίας για το πάτωμα και να καθορίσουν ποιες μεταβλητές είναι πιο σημαντικές για την επίτευξη αυτών των στόχων. Αυτό μειώνει το ποσοστό ελαττωμάτων και μειώνει επίσης δραστικά την ποσότητα των αποβλήτων που παράγονται, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα.

McKinsey σημειώνει ότι ο πιο ακριβός τομέας της βιομηχανίας ημιαγωγών είναι η κατασκευή λόγω των μακρών, πολυστάθμιων κύκλων παραγωγής που possono να διαρκέσουν εβδομάδες ή μήνες. Πολύ από αυτό το κόστος οφείλεται στους ελέγχους ποιότητας που πρέπει να γίνουν σε κάθε βήμα και τις καθυστερήσεις που προκαλούνται από ελαττώματα.

Το AI όχι μόνο βελτιώνει αυτούς τους ελέγχους ποιότητας, αλλά cũng βελτιώνει την συνολική απόδοση και τις απώλειες απόδοσης με την συσσώρευση δεδομένων σε όλα τα στάδια παραγωγής.

3. Έλεγχος ελαττωμάτων

Τώρα είναι δυνατό να “εξαγοράσετε” το έργο της ανίχνευσης ατελειών χάρη στην ικανότητα του AI να ελέγχει οπτικά αντικείμενα πολύ πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά από τους ανθρώπους.

Το σωστό σύστημα μπορεί να προγραμματιστεί με ένα σχετικά μικρό αριθμό εικόνων και στη συνέχεια να αναπτυχθεί για να κάνει το ίδιο έργο που συνήθως απαιτεί δεκάδες ή εκατοντάδες εργαζόμενους για να ολοκληρώσουν. Επιπλέον, μπορεί να διεξάγει αναλύσεις αιτίας που επιτρέπουν στις εταιρείες να αντιμετωπίσουν υποκείμενα προβλήματα που μπορεί να παραμείνουν ανεπίσημα, αυξάνοντας την απόδοση και βελτιώνοντας την παραγωγή.

4. Αυτοματοποίηση αποθήκης

Οι καταναλωτές μετατοπίζουν τις αγοραστικές τους συνήθειες στο εμπόριο, το οποίο σημαίνει ότι η αποθήκη αποτελεί προτεραιότητα για τις επιχειρήσεις που χρειάζονται εξαιρετική λογιστική για να παραμείνουν ανταγωνιστικές.

Η αυτοματοποίηση αποθήκης περιλαμβάνει όλα, από την εφαρμογή λύσεων AI που επεξεργάζονται τιμολόγια, ετικέτες προϊόντων και έγγραφα προμηθευτών έως την αξιοποίηση αλγορίθμων για να βελτιώσουν τον χώρο αποθήκευσης, το οποίο μπορεί να οδηγήσει σε μεγάλες επενδύσεις στις εργασίες αποθήκης.

5. Ολοκλήρωση και βελτίωση της γραμμής συναρμολόγησης

Χρειάζεται περισσότερο από το να συλλέγουμε δεδομένα από το πάτωμα κατασκευής για να βελτιώσουμε πραγματικά την παραγωγή και να μειώσουμε τα κόστη. Τα δεδομένα πρέπει να σαρωθούν, να καθαριστούν και να δοθούν σε μια μορφή που επιτρέπει μια λειτουργική ανάλυση. Το AI μπορεί να ταξινομήσει και να δομήσει τα δεδομένα του ολόκληρου εργοστασίου για να δώσει στους υπαλλήλους μια πρακτική και εύκολη επισκόπηση του τι συμβαίνει σε κάθε στάδιο της διαδικασίας παραγωγής.

Αυτό επίσης επιτρέπει ένα certo βαθμό αυτοματοποίησης της γραμμής συναρμολόγησης, όπως η αναδιοργάνωση της παραγωγής αν ένα κομμάτι μηχανήματος σπάσει.

6. AI-βασισμένη ανάπτυξη και σχεδιασμός προϊόντων

Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προχωρά και να βελτιώνεται, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να έχει την πιο σημαντική επίδραση στην ανάπτυξη και σχεδιασμό προϊόντων μέσα στα επόμενα πέντε χρόνια. Οι κατασκευαστές ήδη τη χρησιμοποιούν για γενετική σχεδίαση για να δημιουργήσουν καινοτόμους πρωτότυπους και να επιταχύνουν χρονοβόρες εργασίες όπως η προετοιμασία mesh και γεωμετρίας.

Η υποβοηθούμενη από υπολογιστή ανάπτυξη και σχεδίαση επίσης βοηθούν τους μηχανικούς να δημιουργήσουν λύσεις που είναι έξω από τη συμβατική σκέψη, χάρη στην εκπαίδευση των προγραμμάτων AI. Όχι μόνο είναι ικανά να δημιουργήσουν νέες ιδέες, αλλά μπορούν επίσης να μειώσουν τον αριθμό των симуляκίων και των πρωτοτύπων που χρειάζονται πριν από ένα βιώσιμο προϊόν.

7. Χρήση από ΜΜΕ

Η βιομηχανία ρομποτικής εξελίσσεται με γρήγορο ρυθμό, οπότε τα ρομπότ που τροφοδοτούνται από AI γίνονται λιγότερο μια νουβέλα και περισσότερο ένα καθημερινό μέρος της ζωής για πολλούς τομείς. Αυτή είναι μια καλή είδηση για τις μικρές επιχειρήσεις, επειδή σημαίνει ότι υπάρχει ένα μεγαλύτερο πεδίο διαθέσιμων επιλογών σε πιο προσιτές τιμές. Προηγουμένως, μόνο οι γίγαντες εταιρείες με τα бюджέτα για να βυθίσουν στην έρευνα και την ανάπτυξη και την τεχνολογία कटTING-edge μπορούσαν να επιτρέψουν να κάνουν ρομπότ μέρος των εργασιών τους.

Επίσης, η διδασκαλία των ρομποτών έχει γίνει μια απλούστερη διαδικασία που δεν απαιτεί μια ομάδα μηχανικών για εγκατάσταση και συντήρηση. Αυτό σημαίνει ότι οι μικρές εταιρείες δεν πρέπει να雇ώσουν μια ομάδα τεχνολογίας για να εκπαιδεύσουν και να συντηρήσουν ρομπότ.

Τώρα, οι μικρότεροι κατασκευαστές μπορούν να επενδύσουν λογικά σε λίγα μικρά ρομπότ χωρίς να χρησιμοποιήσουν όλο το ετήσιο προϋπολογισμό τους. Αυτό σημαίνει ότι οι ικανότητές τους να κλιμακωθούν θα αυξηθούν δραματικά, επιτρέποντας μια ταχύτερη επέκταση, περισσότερη αύξηση εσόδων και ένα πιο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα ενάντια σε μεγαλύτερους παίκτες.

Το μέλλον του AI στη κατασκευή

Το AI έχει το δυναμικό να επηρεάσει σημαντικά τη βιομηχανία κατασκευής. Αν και υπάρχουν ακόμα προκλήσεις να ξεπεραστούν, όπως η ολοκλήρωση της τεχνολογίας AI σε υπάρχοντα συστήματα και η ανάγκη για εξειδικευμένη εμπειρογνωσία, τα πιθανά οφέλη του AI στη κατασκευή είναι σημαντικά και πιθανό να οδηγήσουν στην συνεχιζόμενη υιοθέτησή του τα επόμενα χρόνια.

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα αντικαταστήσει τους παραδοσιακούς ρομπότ ή θα εξαφανίσει την ανάγκη για ανθρώπινους εργαζόμενους. Ωστόσο, μπορεί να εργαστεί μαζί με τους ανθρώπους για να κλιμακώσει τις λειτουργικές διαδικασίες πιο γρήγορα και αποτελεσματικά, βελτιώνοντας την κάτω γραμμή.