Hogyan változtatja meg az AI a feldolgozóipart

Az MIT Technology Review Insights 2020-as felmérése szerint a gyártás az a szektor, ahol a második legmagasabb a mesterséges intelligencia alkalmazása. Ez nem meglepő, mivel a mesterséges intelligencia megváltoztathatja az iparág paradigmáját, és újra feltalálhatja, hogyan kezelik a vállalatok a gyártási folyamat minden aspektusát.

A mesterséges intelligencia nem mindenben jó, ezért kulcsfontosságú a stratégiai megvalósítás

Annak ellenére, hogy életünk szinte minden területét forradalmasítja, rengeteg olyan dolog van, amire a mesterséges intelligencia nem tud olyan jól, mint az emberek. Például, bár kevésbé hajlamos a hibákra, mint egy átlagember, mégis hibázhat.

Az előre programozott robotok kiválóan teljesítenek ismétlődő feladatokat gyakorlatilag felügyelet nélkül. Fontos azonban emlékezni arra, hogy az embereknek szigorúan ellenőrizniük kell bármilyen fokú autonómiát a lehetséges problémák enyhítése érdekében. Ez az oka annak, hogy bár vezető nélküli vonatok már egy ideje léteznek, az autóipar küzd az autonóm járművek bevezetésével. Sokkal könnyebb irányítani egy autonóm vonatot, ha a vasút korlátozza; az utak viszonylagos szabadsága jelenleg túl sok teret hagy a hibáknak.

A feldolgozóiparban a hibatűrés rendkívül alacsony. Ez azt jelenti, hogy bár a mesterséges intelligencia felhasználható az ágazat működésének javítására, ezt stratégiailag, szakképzett humán munkaerő mellett kell végezni.

7 mód, ahogy az AI megváltoztatja a gyártást

1. Előre látható karbantartás

A mesterséges intelligencia megjelenése előtt a gépek karbantartását szigorú ütemterv szerint határozták meg, hogy minimalizálják a váratlan meghibásodások kockázatát. Mostantól a vállalatok ehelyett prediktív mesterséges intelligencia rendszereket használhatnak, amelyek testreszabhatják az egyes berendezések karbantartási igényeit, így optimalizált ütemtervet készítenek az egyes gépekhez, amelyek a költségek növelése nélkül növelik a hatékonyságot.

A maróberendezésekben gyakran előfordul az a probléma, hogy az orsók gyakran eltörnek, ami lelassítja a termelést és növeli a működési költségeket. Az AI-programok szoftverbe való integrálásával azonban ezek a gyárak naprakész felügyeletet végezhetnek, hogy észleljék a lehetséges meghibásodási pontokat, mielőtt azok problémát okoznának.

2. Minőségbiztosítás

A mesterséges intelligencia használata a minőségbiztosítási gyakorlatok bővítésére nemcsak jobb végeredményt eredményez, hanem segít a szervezeteknek meghatározni a padló optimális működési feltételeit, és meghatározni, hogy mely változók a legfontosabbak e célok eléréséhez. Ez csökkenti a hibák arányát, és drasztikusan minimalizálja a keletkező hulladék mennyiségét, időt és pénzt takarít meg.

McKinsey megjegyzi, hogy a félvezetőipar legdrágább része a gyártás a hosszú, többlépcsős gyártási ciklusok miatt, amelyek hetekig vagy hónapokig is eltarthatnak. Ennek az időköltségnek nagy része a minőségbiztosítási teszteknek, amelyeket minden lépésnél meg kell történnie, és a hibák okozta késéseknek tulajdonítható.

Az AI nemcsak egyszerűsíti ezeket a minőségbiztosítási lépéseket; javítja az általános hatékonyságot és a hozamkiesést is azáltal, hogy összesíti az adatokat a gyártás összes fázisában.

3. Hibavizsgálat

Mostantól lehetőség nyílik a tökéletlenségek feltárásának „kiszervezésére”, köszönhetően az AI azon képességének, hogy vizuálisan megvizsgálja a tárgyakat sokkal gyorsabban és alaposabban, mint az emberek.

A megfelelő rendszert viszonylag kis számú képre lehet betanítani, majd telepíteni ugyanazt a munkát, amely általában több tucat vagy több száz dolgozót igényel. Ezenkívül alapvető okok elemzését is végezheti, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy kezeljék azokat a mögöttes problémákat, amelyek egyébként észrevétlenek maradnának, növelve a hozamot és optimalizálva a termelést.

4. Raktárautomatizálás

A fogyasztók vásárlási szokásaikat az e-kereskedelem felé helyezik át, ami azt jelenti, hogy a raktár hatékonysága egyre nagyobb prioritássá válik azon vállalkozások számára, amelyeknek kiváló logisztikára van szükségük ahhoz, hogy versenyképesek maradjanak.

A raktárautomatizálás mindent felölel, a számlákat, termékcímkéket és szállítói dokumentumokat feldolgozó mesterséges intelligencia-megoldások megvalósításától a polcterületek optimalizálását szolgáló algoritmusokig, ami hatalmas ROI-k raktári műveletekben.

5. Összeszerelősor-integráció és optimalizálás

A gyártás valóban optimalizálása és a költségek csökkentése érdekében többre van szükség, mint egyszerűen a gyártási területről gyűjteni az adatokat. Az információkat úgy kell beolvasni, megtisztítani és strukturálni, hogy az lehetővé tegye a funkcionális elemzést. A mesterséges intelligencia gyorsan és egyszerűen rendezheti és strukturálhatja a teljes létesítmény összesített adatait, hogy a személyzet gyakorlatias áttekintést nyújtson arról, hogy mi történik a gyártási folyamat egyes szakaszaiban.

Ez egy bizonyos szintű összeszerelősor-automatizálást is lehetővé tesz, például a gyártósorok átszervezését, ha egy gép elromlik.

6. AI-alapú termékfejlesztés és tervezés

Ahogy a technológia folyamatosan fejlődik és fejlődik, a mesterséges intelligencia elvárt hogy a következő öt évben a legjelentősebb hatással legyen a termékfejlesztésre és -tervezésre. A gyártók már használják generatív tervezéshez, hogy innovatív prototípusokat hozzanak létre, és felgyorsítsák az olyan időigényes feladatokat, mint a hálózás és a geometria előkészítése.

A számítógéppel segített fejlesztés és tervezés az AI-programok képzésének köszönhetően a mérnököknek olyan megoldások létrehozásában is segít, amelyek kívül esnek a hagyományos gondolkodáson. Nemcsak új ötletek létrehozására képesek, hanem képesek is a szimulációk és prototípusok számának csökkentése életképes termék előállítása előtt.

7. KKV hasznosítás

A robotikai ipar gyors ütemben fejlődik, így a mesterséges intelligencia által hajtott robotok egyre kevésbé számítanak újdonságnak, és egyre inkább az élet mindennapi részévé válnak számos ágazatban. Ez nagyszerű hír a kisvállalkozások számára, mert azt jelenti, hogy szélesebb választék áll rendelkezésre elérhetőbb árakon. Korábban csak olyan óriásvállalatok engedhették meg maguknak, hogy a robotokat tevékenységük részévé tegyék, amelyeknek költségvetésük volt a kutatás-fejlesztésbe és a csúcstechnológiába merülni.

Ezenkívül a robotok oktatása egyszerűbb folyamattá vált, amelynek beállításához és karbantartásához nincs szükség mérnökcsapatra. Ez azt jelenti, hogy a kis cégeknek nem kell technikai csapatot felvenniük a robotok kiképzéséhez és karbantartásához.

Mostantól a kisebb gyártók ésszerűen befektethetnek néhány kis robotba anélkül, hogy a teljes éves költségvetésüket felhasználnák. Ez azt jelenti, hogy skálázási képességeik drámaian megnövekednek, ami gyorsabb terjeszkedést, nagyobb bevételnövekedést és nagyobb versenyelőnyt tesz lehetővé a nagyobb játékosokkal szemben.

Az AI jövője a gyártásban

Az AI jelentős hatással lehet a feldolgozóiparra. Bár még mindig vannak leküzdendő kihívások, mint például a mesterséges intelligencia technológia hibamentes integrálása a meglévő rendszerekbe és a speciális szakértelem szükségessége, az AI lehetséges előnyei a gyártásban jelentősek, és valószínűleg az elkövetkező években is tovább erősítik majd.

A mesterséges intelligencia nem váltja fel a hagyományos robotokat, és nem szünteti meg az emberi munkaerő szükségességét. Mindazonáltal az emberekkel együttműködve gyorsabban és hatékonyabban skálázhatja a működési folyamatokat, javítva ezzel az eredményt.