Kuinka tekoäly muuttaa valmistusteollisuutta

MIT Technology Review Insightsin vuoden 2020 kyselyn mukaan valmistusteollisuudessa tekoälyn käyttöönottoaste on toimialoista toiseksi korkein. Tämä ei ole yllättävää, koska tekoäly voi muuttaa toimialan paradigman ja keksiä uudelleen, miten yritykset käsittelevät valmistusprosessin kaikki osa-alueet.

Tekoäly ei ole hyvä kaikessa, joten strateginen toteutus on avainasemassa

Vaikka se mullistaa lähes jokaisen elämän osa-alueen, on paljon asioita, joita tekoäly ei voi tehdä yhtä hyvin kuin ihmiset. Esimerkiksi vaikka se on vähemmän altis virheille kuin keskivertoihminen, se voi silti tehdä virheitä.

Esiohjelmoitetut robotit ovat erinomaisia toistuvien tehtävien suorittamisessa lähes ilman valvontaa. On kuitenkin muistettava, että ihmisten on valvottava tarkasti kaikkia autonomian asteita mahdollisten ongelmien ehkäisemiseksi. Tämän vuoksi vaikka itseohjautuvat junat ovat olleet olemassa jo jonkin aikaa, autoteollisuus kamppailee itseohjautuvien ajoneuvojen toteuttamisessa. On paljon helpompaa ohjata itseohjautuvaa junaa, kun se on rajoitettu ratoihin; verrattavissa oleva tien vapaus jättää edelleen liian paljon tilaa virheille.

Valmistusteollisuudessa virheen sietokyky on erittäin alhainen. Tämä tarkoittaa, että vaikka tekoälyä voidaan hyödyntää parantamaan toimialan toimintatapaa, se on tehtävä strategisesti yhdessä taitavien ihmistyöntekijöiden kanssa.

7 tapaa, joilla tekoäly muuttaa valmistusta

1. Ennustava huolto

Ennen tekoälyn aikakautta koneiden huolto oli tiukassa aikataulussa vähentämään odottamattomien keskeytysten riskiä. Nyt yritykset voivat käyttää ennustavia tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat mukauttaa kunkin laitteen huoltotarpeita, luoden optimaalisen aikataulun kullekin koneelle, jolloin tehokkuus paranee ilman kustannusten lisääntymistä.

Jyrsintälaitoksissa ongelmana ovat usein karojen rikkoutumiset, mikä hidastaa tuotantoa ja lisää toimintakustannuksia. Integroimalla tekoälyohjelmat ohjelmistoon nämä tehtaat voivat ylläpitää minuuttien tarkkuudella valvontaa mahdollisten vikojen havaitsemiseksi ennen kuin ne aiheuttavat ongelmia.

2. Laadunvarmistus

Tekoälyn käyttäminen laadunvarmistuksen parantamiseen tuottaa sekä paremman lopputuloksen että auttaa organisaatioita määrittämään tuotantotilan optimaaliset toimintaolosuhteet ja määrittämään, mitkä muuttujat ovat tärkeimmät näiden tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä laskee virheiden määrää ja vähentää myös merkittävästi hävikin määrää, säästäen aikaa ja rahaa.

McKinsey toteaa, että puolijohdeteollisuuden kallein osa on valmistus pitkien, monivaiheisten tuotantoprosessien vuoksi, jotka voivat kestää viikkoja tai kuukausia. Suurin osa tästä aikakustannuksesta johtuu QA-testeistä, jotka on tehtävä kussakin vaiheessa, sekä vikojen aiheuttamista viivästyksistä.

Tekoäly ei ainoastaan suorita näitä QA-vaiheita; se myös parantaa yleistä tehokkuutta ja vähentää tuotannon saantohäviöitä keräämällä dataa kaikista tuotantovaiheista.

3. Virheiden tarkastus

On nyt mahdollista “ulkoistaa” virheiden etsintä tekoälyn avulla, joka voi tarkastaa esineitä paljon nopeammin ja perusteellisemmin kuin ihmiset.

Oikea järjestelmä voidaan kouluttaa suhteellisen pienellä määrällä kuvia ja sitten ottaa käyttöön tekemään sama työ, joka tyypillisesti vaatii kymmeniä tai satoja työntekijöitä. Lisäksi se voi suorittaa juurisyyanalyysiä, jolloin yritykset voivat käsitellä perustavanlaatuisia ongelmia, jotka muuten saattavat jäädä huomaamatta, mikä parantaa saantoa ja optimoi tuotantoa.

4. Varastojen automaatio

Kuluttajat siirtävät ostotottumuksiaan verkkokauppaan, mikä tarkoittaa, että varastojen tehokkuudesta tulee keskeinen tavoite yrityksille, jotka tarvitsevat erinomaista logistiikkaa säilyttääkseen kilpailukykynsä.

Varastojen automaatio kattaa kaiken laskujen, tuotetunnisteiden ja toimittajadokumenttien prosessoinnin tekoälyratkaisujen avulla aina algoritmeihin, jotka optimoivat hyllytilaa, mikä voi johtaa huomattavaan sijoitetun pääoman tuottoon varastotoiminnassa.

5. Kokoonpanolinjan integrointi ja optimointi

Se ei riitä, että kerätään dataa tuotantotilasta, vaan se on skannattava, puhdistettava ja muunnettava funktionaalisessa analyysissä käytettäväksi. Tekoäly voi nopeasti ja helposti lajitella ja muuttaa koko laitoksen kerätyn datan toimivaksi, käytännölliseksi yleiskatsaukseksi siitä, mitä tapahtuu kussakin tuotantoprosessin vaiheessa.

Tämä mahdollistaa myös tietyn tason kokoonpanolinjan automaation, kuten tuotantolinjojen järjestely, jos jokin kone vikaantuu.

6. Tekoälypohjainen tuotekehitys ja suunnittelu

Teknologian kehittyessä ja parantuessa tekoälyn odotetaan vaikuttavan merkittävimmin tuotekehitykseen ja suunnitteluun seuraavien viiden vuoden aikana. Valmistajat käyttävät sitä jo generatiivisessa suunnittelussa innovatiivisten prototyyppien luomiseen ja aikaa vievien tehtävien, kuten laskentaverkon muodostamisen ja geometrian valmistelun, nopeuttamiseen.

Tietokoneavusteinen kehitys ja suunnittelu auttavat myös insinöörejä luomaan tavanomaisen ajattelun ulkopuolelle ulottuvia ratkaisuja tekoälyohjelmien koulutuksen ansiosta. Ne eivät ainoastaan kykene luomaan uusia ideoita, vaan ne voivat myös vähentää simulaatioiden ja prototyyppien määrää ennen kuin toimiva tuote on valmis.

7. Tekoälyn hyödyntäminen pienissä ja keskisuurissa yrityksissä

Robotiikkateollisuus kehittyy nopeasti, joten tekoälykäyttöiset robotit ovat muuttumassa jokapäiväisemmiksi useilla toimialoilla. Tämä on hyviä uutisia pienille yrityksille, koska se tarkoittaa, että saatavilla on laajempi valikoima vaihtoehtoja edullisemmin. Aikaisemmin ainoastaan suuret konsernit, joilla oli budjetti upottaa tutkimukseen ja kehitykseen sekä huipputeknologiaan, pystyivät ottamaan robotteja osaksi toimintaansa.

Myös robottien opettaminen on yksinkertaisempaa eikä vaadi enää joukkoa insinöörejä asennukseen ja ylläpitoon. Tämä tarkoittaa, että pienten yritysten ei tarvitse palkata teknistä tiimiä robottien kouluttamiseen ja ylläpitoon.

Nyt pienet valmistajat voivat kohtuullisesti investoida vain muutamaan pieneen robottiin ilman, että käyttävät koko vuoden budjettiaan. Tämä tarkoittaa, että heidän skaalautumiskykynsä lisääntyy dramaattisesti, mahdollistaen nopeamman laajentumisen, enemmän tulonkasvua ja kilpailukykyä suurempia toimijoita vastaan.

Tekoälyn tulevaisuus valmistuksessa

Tekoälyllä on potentiaali vaikuttaa merkittävästi valmistusteollisuuteen. Vaikka haasteita on vielä voitettava, kuten virheettömän tekoälyteknologian integroiminen olemassa oleviin järjestelmiin ja erikoistuneen asiantuntijuuden tarve, tekoälyn hyödyt valmistuksessa ovat merkittäviä ja ne todennäköisesti edistävät sen jatkuvaa omaksumista tulevina vuosina.

Tekoäly ei korvaa perinteisiä roboteja tai poista tarvetta ihmistyöntekijöille. Se voi kuitenkin toimia yhdessä ihmisten kanssa skaalaamaan toimintaprosesseja nopeammin ja tehokkaammin, parantaen kannattavuutta.