Jak sztuczna inteligencja zmienia przemysł wytwórczy

Według badania MIT Technology Review Insights 2020 sektor produkcyjny zajmuje drugie miejsce pod względem wykorzystania sztucznej inteligencji. Nie jest to niespodzianką, ponieważ sztuczna inteligencja może zmienić paradygmat branży i na nowo odkryć sposób, w jaki firmy radzą sobie ze wszystkimi aspektami procesu produkcyjnego.

Sztuczna inteligencja nie jest dobra we wszystkim, dlatego kluczowe jest wdrożenie strategiczne

Pomimo tego, jak rewolucjonizuje niemal każdy aspekt naszego życia, jest wiele rzeczy, których sztuczna inteligencja nie potrafi zrobić tak dobrze jak ludzie. Na przykład, chociaż jest mniej podatny na błędy niż przeciętny człowiek, nadal może popełniać błędy.

Wstępnie zaprogramowane roboty doskonale radzą sobie z wykonywaniem powtarzalnych zadań praktycznie bez nadzoru. Należy jednak pamiętać, że ludzie muszą ściśle kontrolować każdy stopień autonomii, aby złagodzić potencjalne problemy. Dlatego też, chociaż pociągi bez maszynisty istnieją już od jakiegoś czasu, przemysł samochodowy ma trudności z wdrażaniem pojazdów autonomicznych. O wiele łatwiej jest sterować autonomicznym pociągiem, gdy jest on ograniczony przez linie kolejowe; względna swoboda dróg pozostawia obecnie zbyt dużo miejsca na błędy.

W przemyśle produkcyjnym tolerancja błędu jest wyjątkowo niska. Oznacza to, że chociaż sztuczną inteligencję można wykorzystać do poprawy funkcjonowania sektora, należy tego dokonać strategicznie przy udziale wykwalifikowanych pracowników.

7 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja zmienia produkcję

1. Konserwacja predykcyjna

Przed pojawieniem się sztucznej inteligencji konserwacja maszyn miała ścisły harmonogram, aby zminimalizować ryzyko nieoczekiwanych awarii. Teraz firmy mogą zamiast tego korzystać z predykcyjnych systemów sztucznej inteligencji, które mogą dostosować potrzeby konserwacji każdego elementu sprzętu, tworząc zoptymalizowany harmonogram dla poszczególnych maszyn, który zwiększa wydajność bez zwiększania kosztów.

Frezarki często borykają się z problemem częstego pękania wrzecion, co spowalnia produkcję i zwiększa koszty operacyjne. Jednak dzięki integracji programów AI z oprogramowaniem fabryki te mogą prowadzić aktualny monitoring w celu wykrycia potencjalnych punktów awarii, zanim spowodują problemy.

2. Zapewnienie jakości

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do ulepszenia praktyk zapewniania jakości nie tylko zapewnia lepszy wynik końcowy, ale pomaga organizacjom określić optymalne warunki pracy piętra i określić, które zmienne są najważniejsze dla osiągnięcia tych celów. Zmniejsza to liczbę usterek, a także drastycznie minimalizuje ilość wytwarzanych odpadów, oszczędzając czas i pieniądze.

McKinsey Zauważa, że ​​najdroższym aspektem przemysłu półprzewodników jest produkcja ze względu na długie, wieloetapowe cykle produkcyjne, które mogą trwać tygodnie lub miesiące. Większość tego czasu przypada na testy kontroli jakości, które muszą odbywać się na każdym etapie, oraz opóźnienia spowodowane defektami.

Sztuczna inteligencja nie tylko usprawnia te etapy kontroli jakości; poprawia także ogólną wydajność i straty w plonach poprzez agregację danych ze wszystkich faz produkcji.

3. Kontrola usterek

Obecnie możliwe jest „zlecanie” pracy polegającej na znajdowaniu niedoskonałości dzięki zdolności sztucznej inteligencji do wizualnej kontroli przedmiotów znacznie szybciej i dokładniej niż ludzie.

Odpowiedni system można przeszkolić na stosunkowo niewielkiej liczbie obrazów, a następnie wdrożyć do wykonania tej samej pracy, do wykonania której zwykle potrzeba dziesiątek lub setek pracowników. Dodatkowo może przeprowadzać analizy przyczyn źródłowych, które umożliwiają firmom zajęcie się podstawowymi problemami, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone, zwiększając wydajność i optymalizując produkcję.

4. Automatyzacja magazynu

Konsumenci przenoszą swoje nawyki zakupowe w kierunku handlu elektronicznego, co oznacza, że ​​wydajność magazynu staje się najwyższym priorytetem dla firm, które potrzebują doskonałej logistyki, aby zachować konkurencyjność.

Automatyzacja magazynu obejmuje wszystko, od wdrażania rozwiązań AI, które przetwarzają faktury, etykiety produktów i dokumenty dostawców, po wykorzystanie algorytmów w celu optymalizacji przestrzeni na półkach, co może prowadzić do: ogromne zwroty z inwestycji w operacjach magazynowych.

5. Integracja i optymalizacja linii montażowej

Aby naprawdę zoptymalizować produkcję i obniżyć koszty, potrzeba czegoś więcej niż tylko zbierania danych z hali produkcyjnej. Informacje muszą zostać zeskanowane, oczyszczone i uporządkowane w sposób umożliwiający analizę funkcjonalną. Sztuczna inteligencja może szybko i łatwo sortować i porządkować zagregowane dane całego zakładu, aby zapewnić personelowi praktyczny, praktyczny przegląd tego, co dzieje się na każdym etapie procesu produkcyjnego.

Pozwala to również na pewien poziom automatyzacji linii montażowej, na przykład reorganizację linii produkcyjnych w przypadku awarii maszyny.

6. Rozwój i projektowanie produktów w oparciu o sztuczną inteligencję

W miarę ciągłego rozwoju i doskonalenia technologii pojawia się sztuczna inteligencja jest oczekiwany wywrzeć najbardziej znaczący wpływ na rozwój i projektowanie produktów w ciągu najbliższych pięciu lat. Producenci używają go już do projektowania generatywnego, aby tworzyć innowacyjne prototypy i przyspieszać czasochłonne zadania, takie jak tworzenie siatki i przygotowanie geometrii.

Wspomagane komputerowo prace rozwojowe i projektowanie pomagają także inżynierom tworzyć rozwiązania wykraczające poza konwencjonalne myślenie, dzięki szkoleniu programów AI. Nie tylko są w stanie tworzyć nowe pomysły, ale także mogą zmniejszyć liczbę symulacji i prototypów potrzebne, zanim powstanie realny produkt.

7. Wykorzystanie MŚP

Przemysł robotyki rozwija się w szybkim tempie, dlatego roboty napędzane sztuczną inteligencją stają się mniej nowością, a bardziej codzienną częścią życia wielu sektorów. To świetna wiadomość dla małych firm, ponieważ oznacza, że ​​istnieje szersza pula dostępnych opcji w bardziej przystępnych cenach. Wcześniej tylko gigantyczne korporacje, posiadające budżety przeznaczone na badania i rozwój oraz najnowocześniejsze technologie, mogły sobie pozwolić na wykorzystanie robotów w swojej działalności.

Ponadto nauczanie robotów stało się prostszym procesem, który nie wymaga zespołu inżynierów do konfiguracji i konserwacji. Oznacza to, że małe firmy nie muszą zatrudniać zespołu technicznego do szkolenia i konserwacji robotów.

Teraz mniejsi producenci mogą rozsądnie zainwestować w zaledwie kilka małych robotów, nie wydając przy tym całego rocznego budżetu. Oznacza to, że ich możliwości skalowania radykalnie wzrosną, umożliwiając szybszą ekspansję, większy wzrost przychodów i większą przewagę konkurencyjną nad większymi graczami.

Przyszłość sztucznej inteligencji w produkcji

Sztuczna inteligencja może znacząco wpłynąć na przemysł produkcyjny. Choć nadal istnieją wyzwania, które należy przezwyciężyć, takie jak bezbłędna integracja technologii sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami oraz zapotrzebowanie na specjalistyczną wiedzę, potencjalne korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w produkcji są znaczące i prawdopodobnie będą czynnikiem sprzyjającym jej dalszemu wprowadzaniu w nadchodzących latach.

Sztuczna inteligencja nie zastąpi tradycyjnych robotów ani nie wyeliminuje zapotrzebowania na ludzi. Może jednak współpracować z ludźmi, aby skalować procesy operacyjne szybciej i wydajniej, poprawiając wyniki finansowe.