Hvordan AI endrer produksjonsindustrien

Ifølge 2020 MIT Technology Review Insights-undersøkelsen er produksjon sektoren med den nest høyeste tilpasningen av kunstig intelligens. Dette kommer som ingen overraskelse siden AI kan skifte industriparadigmet og gjenskape hvordan selskaper håndterer alle aspekter av produksjonsprosessen.

AI er ikke bra til alt, så strategisk implementering er nøkkel

Til tross for at det revolusjonerer nesten alle aspekter av våre liv, er det mange ting som kunstig intelligens ikke kan gjøre like bra som mennesker. For eksempel, mens det er mindre utsatt for feil enn gjennomsnittspersonen, kan det fortsatt gjøre feil.

Forhåndsprogrammerte roboter er utmerkede til å fullføre repetitive oppgaver med nesten ingen tilsyn. Men det er viktig å huske at mennesker må tett kontrollere enhver grad av autonomi for å minimere potensielle problemer. Dette er hvorfor, selv om selvstyrte tog har eksistert i en stund, kjøretøyindustrien sliter med å implementere selvstyrte kjøretøy. Det er mye enklere å kontrollere et selvstyrt tog når det er begrenset av jernbaner; den sammenlignbare friheten på veier lar for øyeblikket for mye rom for feil.

I produksjonsindustrien er toleransen for feil ekstremt lav. Dette betyr at mens AI kan utnyttes til å forbedre måten sektoren opererer, må det gjøres strategisk sammen med dyktige menneskelige arbeidere.

7 måter AI endrer produksjon

1. Prediktiv vedlikehold

Før oppfinnelsen av AI, var maskinvedlikehold satt på en streng timeplan for å minimere risikoen for uventede sammenbrudd. Nå kan selskaper i stedet utnytte prediktive AI-systemer som kan tilpasse vedlikeholdsbehovene til hvert enkelt stykke utstyr, og lage en optimal timeplan for individuelle maskiner som øker effektiviteten uten å øke kostnadene.

Mølleanlegg har ofte et problem med at spindler ofte går i stykker, noe som saktar ned produksjonen og øker driftskostnadene. Men ved å integrere AI-programmer i programvaren, kan disse fabrikkene holde til minutt-for-minutt-overvåking for å oppdage potensielle feilpunkter før de forårsaker problemer.

2. Kvalitetsikring

Bruk av AI til å supplere kvalitetsikringspraksisene produserer ikke bare et bedre slutprodukt, men hjelper også organisasjoner å bestemme de optimale driftsforholdene for gulvet og avgjøre hvilke variabler som er mest viktige for å oppnå disse målene. Dette reduserer feilhastigheten og minimerer også dramatisk mengden avfall som genereres, og sparer tid og penger.

McKinsey bemerker at den dyreste delen av halvlederindustrien er produksjon på grunn av de lange, flertrinns produksjonsyklusene som kan ta uker eller måneder. Mye av denne tidskosten skyldes QA-testene som må skje på hvert trinn og forsinkelsene forårsaket av feil.

AI strømlinjeformer ikke bare disse QA-trinnene, men forbedrer også den totale effektiviteten og tapavkasten ved å aggregere data over alle produksjonsfasene.

3. Feilinspeksjon

Det er nå mulig å “outsourcere” arbeidet med å finne mangler takket være AI sin evne til å visuelt inspisere varer mye raskere og mer grundig enn mennesker kan.

Riktig system kan trenes på et relativt lite antall bilder og deretter deployeres for å gjøre det samme arbeidet som vanligvis tar dusinvis eller hundrevis av arbeidere å fullføre. I tillegg kan det utføre rotårsaksanalyser som tillater selskaper å håndtere underliggende problemer som ellers kan gå uoppdaget, og øke avkastningen og optimere produksjonen.

4. Lagerautomatisering

Forbrukerne endrer sine kjøpsvaner til e-handel, noe betyr at lager-effektivitet blir en topprioritet for bedrifter som trenger utmerket logistikk for å forbli konkurransedyktige.

Lagerautomatisering omfatter alt fra implementering av AI-løsninger som prosesserer fakturaer, produktmerker og leverandør-dokumenter til å utnytte algoritmer for å optimere hylling-plass, noe som kan føre til massive ROIs i lageroperasjoner.

5. Integrering og optimalisering av monteringslinje

Det krever mer enn bare å samle inn data fra produksjons gulvet for å virkelig optimere produksjonen og redusere kostnadene. Informasjonen må scannes, rengjøres og struktureres på en måte som tillater funksjonell analyse. AI kan raskt og enkelt sortere og strukturere hele anleggets aggregerte data for å gi personalet en håndterbar, praktisk oversikt over hva som skjer på hvert trinn av produksjonsprosessen.

Dette tillater også en viss grad av monteringslinje-automatisering, som omorganisering av produksjonslinjer hvis et stykke maskineri går i stykker.

6. AI-basert produktutvikling og design

Ettersom teknologien fortsetter å avansere og forbedre, vil kunstig intelligens forventes å ha den største innvirkningen på produktutvikling og design innen de neste fem årene. Produsenter bruker allerede AI for generativ design til å lage innovative prototyper og akselerere tidskrevende oppgaver som meshing og geometri-forberedning.

Datamaskin-støttet utvikling og design hjelper også ingeniører å skape løsninger som er utenfor konvensjonell tenkning, takket være trening av AI-programmer. De er ikke bare i stand til å skape nye ideer, men kan også redusere antallet simuleringer og prototyper som trengs før et livskraftig produkt er laget.

7. SME-utnyttelse

Robotindustrien utvikler seg i raskt tempo, så AI-styrt roboter blir mindre av en nyskapning og mer en hverdagsdel av livet for mange sektorer. Dette er godt nyheter for små bedrifter fordi det betyr at det finnes en større pool av tilgjengelige alternativer til mer overkommelige priser. Tidligere kunne bare store konserner med budsjett til å synke i FoU og banebrytende teknologi tillate seg å gjøre roboter en del av deres operasjoner.

Også, å lære roboter har blitt en enklere prosess som ikke krever et team av ingeniører for oppsett og vedlikehold. Dette betyr at små selskaper ikke trenger å ansette et teknisk team for å trene og vedlikeholde roboter.

Nå kan små produsenter rimelig investere i bare noen få små roboter uten å bruke opp hele deres årlige budsjett. Dette betyr at deres skaleringsmuligheter vil dramatisk øke, og tillate raskere utvidelse, mer omsetningsvekst og en mer konkurransedyktig kant mot større spillere.

Fremtiden for AI i produksjon

AI har potensialet til å påvirke produksjonsindustrien betydelig. Mens det fortsatt finnes utfordringer å overvinne, som feilfri integrering av AI-teknologi i eksisterende systemer og behov for spesialisert ekspertise, er de potensielle fordelene med AI i produksjon betydelige og sannsynlig å drive dens fortsatte tilpasning i årene som kommer.

Kunstig intelligens vil ikke erstatte tradisjonelle roboter eller eliminere behovet for menneskelige arbeidere. Men det kan arbeide sammen med mennesker for å skale operasjonelle prosesser raskere og mer effektivt, og forbedre resultatene.