Hoe AI de fabricage-industrie verandert

Volgens de enquête van MIT Technology Review Insights uit 2020 is fabricage de sector met de op een na hoogste adoptie van kunstmatige intelligentie. Dit is geen verrassing, aangezien AI het paradigma van de industrie kan veranderen en opnieuw uitvinden hoe bedrijven alle aspecten van het fabricageproces behandelen.

AI Is Niet Goed In Alles, Dus Strategische Implementatie Is Sleutel

Ondanks het feit dat het bijna elk aspect van ons leven revolutioneert, zijn er veel dingen die kunstmatige intelligentie niet zo goed kan doen als mensen. Zo is het bijvoorbeeld minder gevoelig voor fouten dan de gemiddelde persoon, maar kan het nog steeds fouten maken.

Vooraf geprogrammeerde robots zijn uitstekend in het voltooien van repetitieve taken met vrijwel geen toezicht. Het is echter belangrijk om te onthouden dat mensen elke mate van autonomie moeten strak controleren om potentiële problemen te voorkomen. Dit is de reden waarom, hoewel er al een tijdje bestuurloze treinen bestaan, de automobielindustrie moeite heeft om autonome voertuigen te implementeren. Het is veel gemakkelijker om een autonome trein te controleren wanneer deze wordt beperkt door spoorwegen; de vergelijkbare vrijheid van wegen laat momenteel te veel ruimte voor fouten.

In de fabricage-industrie is de tolerantie voor fouten extreem laag. Dit betekent dat, hoewel AI kan worden gebruikt om de manier waarop de sector werkt te verbeteren, dit strategisch moet gebeuren samen met gekwalificeerde menselijke werknemers.

7 Manieren Waarop AI Fabricage Verandert

1. Predictive Maintenance

Voordat de komst van AI, werd machineonderhoud op een strikte planning gezet om het risico van onverwachte storingen te minimaliseren. Nu kunnen bedrijven in plaats daarvan gebruikmaken van predictieve AI-systemen die de onderhoudsbehoeften van elk stuk apparatuur kunnen aanpassen, waardoor een geoptimaliseerde planning voor individuele machines ontstaat die de efficiëntie verhoogt zonder de kosten te verhogen.

Maalfaciliteiten hebben vaak het probleem dat spindels frequent breken, waardoor de productie vertraagt en de operationele kosten stijgen. Door echter AI-programma’s in de software te integreren, kunnen deze fabrieken up-to-the-minute monitoring uitvoeren om potentiële foutpunten te detecteren voordat ze problemen veroorzaken.

2. Kwaliteitsborging

Het gebruik van AI om kwaliteitsborgingspraktijken te versterken, levert niet alleen een beter eindresultaat op, maar helpt organisaties ook om de optimale bedrijfsomstandigheden voor de vloer te bepalen en te bepalen welke variabelen het meest belangrijk zijn voor het bereiken van die doelen. Dit verlaagt het defectenpercentage en vermindert ook aanzienlijk het aantal afval dat wordt gegenereerd, waardoor tijd en geld worden bespaard.

McKinsey merkt op dat het duurste aspect van de halfgeleiderindustrie de fabricage is vanwege de lange, meerdere stappen tellende productiecycli die weken of maanden kunnen duren. Een groot deel van deze tijdkosten wordt toegeschreven aan de kwaliteitscontroletests die bij elke stap moeten plaatsvinden en de vertragingen die worden veroorzaakt door defecten.

AI stroomlijnt niet alleen deze kwaliteitscontrolestappen, maar verbetert ook de algehele efficiëntie en de verliezen van opbrengst door gegevens te aggregeren over alle productiefasen.

3. Defectinspectie

Het is nu mogelijk om het werk van het vinden van imperfecties “uit te besteden” dankzij de mogelijkheid van AI om visueel artikelen veel sneller en grondiger te inspecteren dan mensen.

Het juiste systeem kan worden getraind op een relatief klein aantal afbeeldingen en vervolgens worden ingezet om hetzelfde werk te doen dat typisch tientallen of honderden werknemers nodig heeft om te voltooien. Bovendien kan het root cause-analyses uitvoeren die bedrijven in staat stellen onderliggende problemen aan te pakken die anders onopgemerkt zouden kunnen blijven, waardoor de opbrengst toeneemt en de productie wordt geoptimaliseerd.

4. Magazijnautomatisering

Consumenten veranderen hun aankoopgedrag naar e-commerce, waardoor magazijn-efficiëntie een topprioriteit wordt voor bedrijven die excellente logistiek nodig hebben om concurrerend te blijven.

Magazijnautomatisering omvat alles, van het implementeren van AI-oplossingen die facturen, productlabels en leveranciersdocumenten verwerken tot het gebruik van algoritmen om opslagruimte te optimaliseren, wat kan leiden tot massale ROI’s in magazijnoperaties.

5. Integratie en Optimalisatie van de Assemblagelijn

Het vergt meer dan alleen het verzamelen van gegevens van de productievloer om de productie echt te optimaliseren en de kosten te verlagen. De informatie moet worden gescand, opgeschoond en gestructureerd op een manier die functionele analyse mogelijk maakt. AI kan de gehele geaggregeerde gegevens van de faciliteit snel en gemakkelijk sorteren en structureren om het personeel een actueel, praktisch overzicht te geven van wat er gebeurt in elke fase van het productieproces.

Dit maakt ook een bepaald niveau van assemblagelijnautomatisering mogelijk, zoals het herschikken van productielijnen als een stuk machines uitvalt.

6. AI-gebaseerde Productontwikkeling en -ontwerp

Naarmate de technologie blijft evolueren en verbeteren, zal kunstmatige intelligentie verwacht de meest significante impact te hebben op productontwikkeling en -ontwerp binnen de komende vijf jaar. Fabrikanten gebruiken het al voor generatief ontwerp om innovatieve prototypes te creëren en tijdrovende taken zoals meshing en geometriepreparatie te versnellen.

Computerondersteund ontwerp en ontwikkeling helpen ingenieurs oplossingen te creëren die buiten conventionele denkwijzen vallen, dankzij de training van AI-programma’s. Ze zijn niet alleen in staat om nieuwe ideeën te creëren, maar kunnen ook het aantal simulaties en prototypes dat nodig is voordat een bruikbaar product wordt gemaakt, verlagen.

7. Gebruik van MKB’s

De robotindustrie ontwikkelt zich in een snel tempo, dus AI-gebaseerde robots worden minder een noviteit en meer een alledaags onderdeel van het leven voor veel sectoren. Dit is goed nieuws voor kleine bedrijven, omdat het betekent dat er een breder aanbod van beschikbare opties is tegen bereikbare prijzen. Voordien konden alleen grote concerns met de budgetten om in onderzoek en ontwikkeling en cutting-edge technologie te investeren, robots in hun operaties integreren.

Bovendien is het leren van robots een eenvoudiger proces geworden dat geen team van ingenieurs nodig heeft voor installatie en onderhoud. Dit betekent dat kleine bedrijven geen technisch team hoeven in te huren om robots te trainen en te onderhouden.

Nu kunnen kleinere fabrikanten redelijkerwijs investeren in slechts een paar kleine robots zonder hun hele jaarbudget op te maken. Dit betekent dat hun schaalvermogen aanzienlijk zal toenemen, waardoor snellere expansie, meer omzetgroei en een concurrerender rand mogelijk zijn tegenover grotere spelers.

De Toekomst van AI in Fabricage

AI heeft het potentieel om een significante impact te hebben op de fabricage-industrie. Hoewel er nog uitdagingen te overwinnen zijn, zoals de foutloze integratie van AI-technologie in bestaande systemen en de behoefte aan gespecialiseerde expertise, zijn de potentiële voordelen van AI in fabricage aanzienlijk en waarschijnlijk om de voortdurende adoptie in de komende jaren te stimuleren.

Kunstmatige intelligentie zal traditionele robots niet vervangen of de behoefte aan menselijke werknemers elimineren. Het kan echter samenwerken met mensen om operationele processen sneller en efficiënter te schalen, waardoor de ondergrens wordt verbeterd.