Hvordan AI endrer produksjonsindustrien

Ifølge en undersøkelse fra MIT Technology Review Insights i 2020 er produksjon den sektoren med den nest høyeste implementeringen av kunstig intelligens. Dette er ikke overraskende, siden AI kan endre industriperspektivet og gjenskape hvordan bedrifter 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 likevel gjøre feil.

Forhåndsprogrammerte roboter er utmerkede til å fullføre repetitive oppgaver med nesten ingen tilsyn. Likevel er det viktig å huske at mennesker må ha tett kontroll over enhver grad av autonomi for å minimere potensielle problemer. Dette er hvorfor selvkjørende tog har eksistert i en stund, men bilindustrien sliter med å implementere selvkjørende kjøretøy. Det er mye enklere å kontrollere et selvkjørende tog når det er begrenset av jernbaner; den sammenlignbare friheten på veier lar 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. Prediktivt vedlikehold

Før kunstig intelligens kom, ble maskinvedlikehold plassert på en streng timeplan for å minimere risikoen for uventede feil. Nå kan bedrifter i stedet bruke prediktive AI-systemer som kan tilpasse vedlikeholdsbehovene til hver enkelt maskin, og lage en optimal timeplan for hver maskin som øker effektiviteten uten å øke kostnadene.

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

2. Kvalitetsikring

Bruken av AI til å supplere kvalitetsikringspraksisene produserer ikke bare et bedre sluttresultat, men hjelper også organisasjonene å bestemme de optimale driftsforholdene for gulvet og avgjøre hvilke variabler som er viktigst for å oppnå disse målene. Dette reduserer feilraten og minimerer også dramatisk mengden avfall som genereres, noe som sparer tid og penger.

McKinsey bemerker at den dyreste delen av halvlederindustrien er produksjon på grunn av de lange, flertrinns produksjonscyklene 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 tap av avkastning ved å aggregere data over alle produksjonsfaser.

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 bli trent på et relativt lite antall bilder og deretter brukt til å gjøre det samme arbeidet som vanligvis tar dusinvis eller hundrevis av arbeidere for å fullføre. I tillegg kan det utføre rotårsaksanalyser som tillater bedrifter å håndtere underliggende problemer som ellers kan forbli uoppdaget, øke avkastningen og optimalisere 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 å implementere AI-løsninger som behandler fakturaer, produktmerker og leverandør-dokumenter til å bruke algoritmer til å optimalisere hyllplass, noe som kan føre til massive avkastning i lagerdrift.

5. Integrering og optimalisering av produksjonslinje

Det krever mer enn bare å samle inn data fra produksjonsgulvet for å optimalisere produksjonen og redusere kostnadene. Informasjonen må scannes, renskes og struktureres på en måte som tillater funksjonell analyse. AI kan raskt og enkelt sortere og strukturere all faciliteets aggregerte data for å gi personalet en håndterbar, praktisk oversikt over hva som skjer på hvert trinn i produksjonsprosessen.

Dette tillater også en viss grad av automatisering av produksjonslinjen, som omorganisering av produksjonslinjer hvis en maskin går i stykker.

6. AI-basert produktutvikling og design

Ettersom teknologien fortsetter å utvikle seg og forbedre seg, forventes kunstig intelligens å ha den mest betydelige 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-forberedelse.

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

7. SME-utnyttelse

Robotindustrien utvikler seg raskt, så AI-drevne roboter blir mindre av en nyhet og mer en del av hverdagen for mange sektorer. Dette er godt nyheter for små bedrifter, fordi det betyr at det finnes en større pool av tilgjengelige alternativer til mer overkomelige priser. Tidligere var det bare store konserner med budsjettene til å investere i FoU og banebrytende teknologi som kunne tillate seg å gjøre roboter en del av sine operasjoner.

Det har også blitt enklere å lære roboter, noe som ikke krever et team av ingeniører for oppsett og vedlikehold. Dette betyr at små bedrifter 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 årsbudsjettet. Dette betyr at deres skaleringsmuligheter vil øke dramatisk, noe som tillater raskere utvidelse, mer omsetningsvekst og en mer konkurransefortrinnet mot større spillere.

Fremtiden for AI i produksjon

AI har potensialet til å ha en betydelig innvirkning på produksjonsindustrien. Mens det fortsatt finnes utfordringer å overvinne, som feilfri integrering av AI-teknologi i eksisterende systemer og behov for spesialisert ekspertise, er AI sine potensielle fordeler i produksjon betydelige og sannsynlig å drive dens fortsatte adopsjon i årene som kommer.

Kunstig intelligens vil ikke erstatte tradisjonelle roboter eller eliminere behovet for menneskelige arbeidere. Likevel kan det arbeide sammen med mennesker for å skalerer operasjonelle prosesser raskere og mer effektivt, noe som forbedrer resultatet.