Πώς το AI Αλλάζει τη Βιομηχανία Κατασκευής

Σύμφωνα με την έρευνα του 2020 MIT Technology Review Insights, η κατασκευή 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 επανασχεδιάσει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες χειρίζονται όλες τις πτυχές της διαδικασίας κατασκευής.

Το AI Δεν Είναι Καλό Σε Όλα, Έτσι Η Στρατηγική Εφαρμογή Είναι Κλειδί

Παρά το γεγονός ότι επανασχεδιάζει 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 ευαίσθητη σε λάθη από τον μέσο άνθρωπο, μπορεί ακόμα να κάνει λάθη.

Οι προγραμματισμένοι ρομποτ είναι εξαιρετικοί στο να ολοκληρώνουν επαναλαμβανόμενες εργασίες με σχεδόν keine εποπτεία. Ωστόσο, είναι σημαντικό να θυμόμαστε ότι οι άνθρωποι πρέπει να ελέγχουν στενά κάθε βαθμό αυτονομίας για να μετριάσουν πιθανά προβλήματα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο, αν και τα αυτόματα τρένα υπάρχουν για καιρό, η αυτοκινητοβιομηχανία παλεύει να εφαρμόσει αυτόνομα οχήματα. Είναι πολύ εύκολο να ελέγχεται ένα αυτόματο τρένο όταν είναι περιορισμένο από σιδηροδρομικές γραμμές· 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 αυστηρό χρονοδιάγραμμα 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 βελτιστοποιημένο χρονοδιάγραμμα για κάθε μηχάνημα που αυξάνει την αποτελεσματικότητα χωρίς αύξηση των κοστών.

Οι εγκαταστάσεις 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, αυτές οι εγκαταστάσεις μπορούν να διατηρούν την εποπτεία σε πραγματικό χρόνο για να ανιχνεύσουν πιθανές σημείες αποτυχίας πριν προκαλέσουν προβλήματα.

2. Εγγύηση Ποιότητας

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

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

Το AI όχι μόνο简ifies τις διαδικασίες ελέγχου ποιότητας, αλλά επίσης βελτιώνει την συνολική αποτελεσματικότητα και τις απώλειες απόδοση με την συσσώρευση δεδομένων σε όλα τα στάδια παραγωγής.

3. Έλεγχος Ελαττωμάτων

Είναι τώρα δυνατό να “εξαγοράσετε” την εργασία της ανίχνευσης των ελαττωμάτων χάρη στην ικανότητα του AI να ελέγχει οπτικά τα αντικείμενα πολύ πιο γρήγορα και πιο彻τικά από τους ανθρώπους.

Το σωστό σύστημα μπορεί να προγραμματιστεί με ένα σχετικά μικρό αριθμό εικόνων και στη συνέχεια να αναπτυχθεί για να κάνει την ίδια εργασία 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 μην αντιμετωπιστούν αλλιώς, αυξάνοντας την απόδοση και την оптимίζοντας παραγωγή.

4. Αυτοματοποίηση Αποθήκης

Οι καταναλωτές μετατοπίζουν τις αγοραστικές τους συνήθειες στο ηλεκτρονικό εμπόριο, που σημαίνει ότι η αποθήκης αποτελεσματικότητα γίνεται μια από τις κορυφαίες προτεραιότητες για τις επιχειρήσεις που χρειάζονται εξαιρετική λογιστική για να παραμείνουν ανταγωνιστικές.

Η αυτοματοποίηση αποθήκης καλύπτει όλα, από την εφαρμογή λύσεων AI που επεξεργάζονται τιμολόγια, ετικέτες προϊόντων και έγγραφα προμηθευτών μέχρι την αξιοποίηση αλγορίθμων για να βελτιώσουν τον χώρο αποθήκευσης, που μπορεί να οδηγήσει σε μεγάλες ROIs στις λειτουργίες αποθήκης.

5. Ολοκλήρωση και Βελτιστοποίηση της Γραμμής Συναρμολόγησης

Χρειάζεται περισσότερο από το να συλλέγουμε δεδομένα από το δάπεδο κατασκευής για να βελτιστοποιήσουμε πραγματικά την παραγωγή και να μειώσουμε τα κόστη. Οι πληροφορίες πρέπει να σαρωθούν, να καθαριστούν και να δοθούν σε μορφή που επιτρέπει την λειτουργική ανάλυση. Το AI μπορεί να ταξινομήσει και να δομήσει τα συσσωρευμένα δεδομένα ολόκληρης της εγκατάστασης για να δώσει στο προσωπικό μια πρακτική, ενεργό επισκόπηση του τι συμβαίνει σε κάθε στάδιο της διαδικασίας παραγωγής.

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

6. Ανάπτυξη και Σχεδιασμός Προϊόντων με βάση το AI

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

Η υποβοηθούμενη από τον υπολογιστή ανάπτυξη και σχεδίαση επίσης βοηθούν τους μηχανικούς να δημιουργήσουν λύσεις που είναι έξω από τις συμβατικές σκέψεις, χάρη στην εκπαίδευση των προγραμμάτων AI. Όχι μόνο είναι ικανά να δημιουργούν νέες ιδέες, αλλά μπορούν επίσης να μειώσουν τον αριθμό των симуляκίων και των προτύπων που χρειάζονται πριν από τη δημιουργία ενός βιώσιμου προϊόντος.

7. Χρήση από Μικρές και Μεσαίες Επιχειρήσεις

Η βιομηχανία ρομποτικής εξελίσσεται με γρήγορο ρυθμό, οπότε τα ρομποτ με AI γίνονται λιγότερο μια νεωτερικότητα και περισσότερο ένα καθημερινό μέρος της ζωής για πολλούς τομείς. Αυτή είναι μια εξαιρετική είδηση για τις μικρές επιχειρήσεις, επειδή σημαίνει ότι υπάρχει ένα ευρύτερο πεδίο διαθέσιμων επιλογών σε πιο προσιτές τιμές. Προηγουμένως, μόνο οι γίγαντες εταιρείες με τα бюджέτα για έρευνα και ανάπτυξη και την τεχνολογία της τελευταίας λέξης μπορούσαν να επιτρέψουν να κάνουν τα ρομποτ μέρος των λειτουργιών τους.

Επίσης, η διδασκαλία των ρομποτ έχει γίνει μια απλούστερη διαδικασία που δεν απαιτεί μια ομάδα μηχανικών για εγκατάσταση και συντήρηση. Αυτό σημαίνει ότι οι μικρές εταιρείες δεν χρειάζεται να προσλάβουν μια ομάδα τεχνολογίας για να εκπαιδεύσουν και να συντηρήσουν τα ρομποτ.

Τώρα, οι μικρές επιχειρήσεις μπορούν να επενδύσουν λογικά σε quelques μικρά ρομποτ χωρίς να χρησιμοποιήσουν όλο το ετήσιο προϋπολογισμό τους. Αυτό σημαίνει ότι οι ικανότητες τους να επεκτείνουν θα αυξηθούν δραματικά, επιτρέποντας γρηγορότερη επέκταση, περισσότερη αύξηση εσόδων και ένα πιο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα ενάντια σε μεγαλύτερες εταιρείες.

Το Μέλλον του AI στην Κατασκευή

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

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