Jak AI zmienia przemysł wytwórczy

Zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez MIT Technology Review Insights w 2020 roku, przemysł wytwórczy jest sektorem z drugim co do wielkości poziomem wdrożenia sztucznej inteligencji. Nie jest to zaskakujące, ponieważ AI może zmienić paradygmat branży i zmienić sposób, w jaki firmy radzą sobie ze wszystkimi aspektami procesu produkcyjnego.

AI nie jest dobry we wszystkim, więc strategiczne wdrożenie jest kluczem

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

Zaprogramowane roboty są doskonałe w wykonywaniu powtarzalnych zadań z minimalnym nadzorem. Jednak należy pamiętać, że ludzie muszą ściśle kontrolować każdy stopień autonomii, aby zminimalizować potencjalne problemy. Dlatego, chociaż pociągi bezzałogowe istnieją już od dawna, przemysł samochodowy ma trudności z wdrożeniem samochodów autonomicznych. Jest znacznie łatwiej kontrolować pociąg autonomiczny, gdy jest ograniczony przez tory; porównywalna swoboda dróg pozostawia zbyt wiele miejsca na błędy.

W przemyśle wytwórczym tolerancja na błędy jest niezwykle niska. Oznacza to, że chociaż AI może być wykorzystywana do poprawy funkcjonowania sektora, musi być robić to strategicznie wraz z wykwalifikowanymi pracownikami.

7 sposobów, w jakie AI zmienia produkcję

1. Konserwacja predykcyjna

Przed pojawieniem się AI, konserwacja maszyn była wykonywana zgodnie z ściśle określonym harmonogramem, aby zminimalizować ryzyko nieoczekiwanych awarii. Teraz firmy mogą zamiast tego wykorzystywać systemy AI, które mogą dostosować potrzeby konserwacyjne każdej maszyny, tworząc optymalny harmonogram dla poszczególnych maszyn, co zwiększa wydajność bez zwiększania kosztów.

Zakłady przetwórstwa drewna często mają problem z częstym łamaniem się wrzecion, co spowalnia produkcję i zwiększa koszty operacyjne. Jednak dzięki integracji programów AI z oprogramowaniem, te fabryki mogą prowadzić monitoring w czasie rzeczywistym, aby wykryć potencjalne punkty awaryjne, zanim spowodują problemy.

2. Kontrola jakości

Użycie AI do wspomagania praktyk kontroli jakości nie tylko daje lepszy efekt końcowy, ale także pomaga organizacjom określić optymalne warunki operacyjne dla hali produkcyjnej i określić, które zmienne są najważniejsze dla osiągnięcia tych celów. To obniża wskaźnik wad i również znacznie minimalizuje ilość generowanych odpadów, co oszczędza 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 jest przypisywana testom QA, które muszą się odbywać na każdym etapie, oraz opóźnieniom spowodowanym wadami.

AI nie tylko usprawnia te kroki QA, ale także poprawia ogólną wydajność i straty wydajności, agregując dane z wszystkich faz produkcji.

3. Inspekcja wad

Teraz jest możliwe “zlecanie” pracy polegającej na wyszukiwaniu nieprawidłowości dzięki zdolności AI do wizualnej inspekcji przedmiotów znacznie szybciej i dokładniej niż ludzie.

Prawidłowy system może być przeszkolony na stosunkowo niewielkiej liczbie obrazów, a następnie wdrożony do wykonywania tej samej pracy, która zwykle wymaga dziesiątek lub setek pracowników. Dodatkowo, może prowadzić analizy przyczynowe, które pozwalają firmom rozwiązać podstawowe problemy, które w przeciwnym razie mogą pozostać niezauważone, zwiększając wydajność i optymalizując produkcję.

4. Automatyzacja magazynu

Konsumentów przenoszą się do kupowania przez Internet, co oznacza, że wydajność magazynu staje się priorytetem dla firm, które potrzebują doskonałej logistyki, aby utrzymać się na rynku.

Automatyzacja magazynu obejmuje wszystko, od wdrożenia rozwiązań AI do przetwarzania faktur, etykiet produktów i dokumentów dostawców, po wykorzystywanie algorytmów do optymalizacji przestrzeni magazynowej, co może prowadzić do znacznych zwrotów z inwestycji w operacjach magazynowych.

5. Integracja i optymalizacja linii montażowej

Aby naprawdę zoptymalizować produkcję i obniżyć koszty, nie wystarczy tylko zbierać dane z hali produkcyjnej. Informacje muszą być przeskanowane, oczyszczone i sformatowane w taki sposób, aby umożliwić funkcjonalną analizę. AI może szybko i łatwo posortować i sformatować całość danych agregowanych z całej fabryki, aby dać personelowi praktyczny i funkcjonalny przegląd tego, co się dzieje na każdym etapie procesu produkcyjnego.

To również pozwala na pewien poziom automatyzacji linii montażowej, takiej jak reorganizacja produkcji, jeśli maszyna ulegnie awarii.

6. Rozwój i projektowanie produktów oparte na AI

W miarę postępu technologicznego i poprawy, sztuczna inteligencja ma szansę na największy wpływ na rozwój i projektowanie produktów w ciągu najbliższych pięciu lat. Producentów już teraz wykorzystują ją do projektowania generatywnego, tworząc innowacyjne prototypy i przyspieszając czasochłonne zadania, takie jak siatka i przygotowanie geometrii.

Komputerowo wspomagane projektowanie i rozwój również pomagają inżynierom tworzyć rozwiązania, które są poza konwencjonalnym myśleniem, dzięki szkoleniu programów AI. Nie tylko są one w stanie tworzyć nowe pomysły, ale także zmniejszyć liczbę symulacji i prototypów potrzebnych przed stworzeniem funkcjonalnego produktu.

7. Wykorzystanie przez MŚP

Przemysł robotyczny rozwija się w szybkim tempie, więc roboty zasilane AI stają się mniej nowinką, a bardziej codzienną częścią życia wielu sektorów. To jest dobra wiadomość dla małych firm, ponieważ oznacza to, że jest większy basen dostępnych opcji po bardziej osiągalnych cenach. Wcześniej tylko wielkie korporacje z budżetami na badania i rozwój oraz najnowocześniejszą technologią mogły pozwolić sobie na włączenie robotów do swoich operacji.

Nauczanie robotów również stało się prostszym procesem, który nie wymaga zespołu inżynierów do konfiguracji i utrzymania. To oznacza, że małe firmy nie muszą zatrudniać zespołu technicznego do szkolenia i utrzymania robotów.

Teraz mniejsi producenci mogą rozsądnie zainwestować w kilka małych robotów bez wydania całego budżetu rocznego. To oznacza, że ich zdolności do skalowania znacznie wzrosną, umożliwiając szybszą ekspansję, większy wzrost przychodu i większą przewagę konkurencyjną wobec większych graczy.

Przyszłość AI w produkcji

AI ma potencjał, aby znacznie wpłynąć na przemysł wytwórczy. Chociaż nadal istnieją wyzwania do pokonania, takie jak integracja AI z istniejącymi systemami i potrzeba specjalistycznej wiedzy, potencjalne korzyści AI w produkcji są znaczne i prawdopodobnie będą napędzać jej dalsze wdrożenie w nadchodzących latach.

Sztuczna inteligencja nie zastąpi tradycyjnych robotów ani nie wyeliminuje potrzeby pracowników ludzkich. Może jednak pracować obok ludzi, aby przyspieszyć procesy operacyjne szybciej i bardziej efektywnie, poprawiając wynik finansowy.