Cum își schimbă IA industria de fabricație

Conform unui sondaj realizat de MIT Technology Review Insights în 2020, industria de fabricație este sectorul cu cea de-a doua cea mai ridicată adoptare a inteligenței artificiale. Acest lucru nu este deloc surprinzător, deoarece IA poate schimba paradigma industriei și reinventa modul în care companiile gestionează toate aspectele procesului de fabricație.

IA nu este bună la tot, așa că implementarea strategică este cheia

În ciuda faptului că revoluționează aproape fiecare aspect al vieții noastre, există multe lucruri pe care inteligența artificială nu le poate face la fel de bine ca oamenii. De exemplu, deși este mai puțin predispusă la erori decât o persoană medie, totuși poate face greșeli.

Roboții preprogramați sunt excelente la realizarea unor sarcini repetitive cu supraveghere minimă. Cu toate acestea, este important să ne amintim că oamenii trebuie să controleze strict orice grad de autonomie pentru a preveni eventualele probleme. Acesta este motivul pentru care, deși trenurile fără șofer au existat de ceva timp, industria auto se confruntă cu dificultăți în implementarea vehiculelor autonome. Este mult mai ușor să controlați un tren autonom atunci când este constrâns de căile ferate; libertatea relativă a drumurilor lasă în prezent prea mult spațiu pentru greșeli.

În industria de fabricație, toleranța la erori este extrem de scăzută. Acest lucru înseamnă că, deși IA poate fi utilizată pentru a îmbunătăți modul în care funcționează sectorul, acest lucru trebuie făcut strategic, alături de lucrători umani calificați.

7 moduri în care IA schimbă fabricația

1. Întreținerea predictivă

Înainte de apariția IA, întreținerea mașinilor se făcea conform unui program strict pentru a minimiza riscul de defectări neașteptate. Acum, companiile pot utiliza sisteme de IA predictive care pot personaliza nevoile de întreținere ale fiecărui echipament, creând un program optimizat pentru fiecare mașină, care îmbunătățește eficiența fără a crește costurile.

Fabricile de prelucrare a metalelor au adesea o problemă cu frecarea frecventă a axelor, ceea ce încetinește producția și mărește costurile de operare. Cu toate acestea, prin integrarea programelor de IA în software, aceste fabrici pot efectua monitorizarea în timp real pentru a detecta eventualele puncte de defectare înainte de a cauza probleme.

2. Asigurarea calității

Utilizarea IA pentru a îmbunătăți practicile de asigurare a calității nu numai că produce un rezultat final mai bun, dar ajută organizațiile să determine condițiile optime de operare pentru hala de producție și să determine care sunt variabilele cele mai importante pentru atingerea acestor obiective. Acest lucru reduce rata defectelor și minimizează drastic cantitatea de deșeuri generate, economisind timp și bani.

McKinsey notează că cel mai scump aspect al industriei semiconductoarelor este fabricația, din cauza ciclurilor lungi și multietapate de producție care pot dura săptămâni sau luni. O parte semnificativă a acestui cost este atribuită testelor de asigurare a calității care trebuie să aibă loc la fiecare etapă și întârzierilor cauzate de defecte.

IA nu numai că optimizează aceste etape de asigurare a calității, dar îmbunătățește și eficiența generală și pierderile de randament prin agregarea datelor din toate fazele de producție.

3. Inspectarea defectelor

Acum este posibil să “externalizați” munca de detectare a imperfecțiunilor datorită capacității IA de a inspecta vizual articolele mult mai rapid și mai amănunțit decât oamenii.

Sistemul potrivit poate fi instruit pe un număr relativ mic de imagini și apoi implementat pentru a face aceeași muncă care de obicei necesită zeci sau sute de lucrători. În plus, poate efectua analize de cauză care permit companiilor să abordeze problemele subiacente care ar putea rămâne altfel nedetectate, creșterea randamentului și optimizarea producției.

4. Automatizarea depozitului

Consumatorii își schimbă obiceiurile de cumpărături către comerțul electronic, ceea ce înseamnă că eficiența depozitului devine o prioritate pentru companiile care au nevoie de logistica excelentă pentru a rămâne competitive.

Automatizarea depozitului cuprinde totul, de la implementarea soluțiilor de IA care procesează facturi, etichete de produse și documente de la furnizori, până la utilizarea algoritmilor pentru a optimiza spațiul de raft, ceea ce poate duce la rentabilități masive în operațiunile depozitului.

5. Integrarea și optimizarea liniei de asamblare

Pentru a optimiza cu adevărat producția și a reduce costurile, nu este suficient să se colecteze date de pe linia de producție. Informațiile trebuie să fie scanate, curățate și structurate într-un mod care să permită analiza funcțională. IA poate sorta și structura rapid și ușor datele agregate ale întregului facilității, oferind personalului o imagine acționabilă și practică a ceea ce se întâmplă la fiecare etapă a procesului de producție.

Acest lucru permite, de asemenea, un anumit nivel de automatizare a liniei de asamblare, cum ar fi reorganizarea producției dacă o piesă de mașinărie se strică.

6. Dezvoltarea și proiectarea produsului pe baza IA

Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze și să se îmbunătățească, inteligența artificială se așteaptă să aibă cel mai semnificativ impact asupra dezvoltării și proiectării produsului în următorii cinci ani. Producătorii utilizează deja IA pentru proiectarea generativă, pentru a crea prototipuri inovatoare și pentru a accelera sarcinile care consumă timp, cum ar fi împletirea și pregătirea geometriei.

Dezvoltarea și proiectarea asistată de calculator ajută, de asemenea, inginerii să creeze soluții care sunt în afara gândirii convenționale, datorită instruirii programelor de IA. Nu numai că pot crea idei noi, dar pot reduce și numărul de simulări și prototipuri necesare înainte de a crea un produs viabil.

7. Utilizarea IA de către IMM-uri

Industria robotică se dezvoltă cu rapiditate, astfel încât roboții alimentați de IA devin mai puțin o noutate și mai mult o parte obișnuită a vieții pentru multe sectoare. Acesta este un lucru bun pentru întreprinderile mici, deoarece înseamnă că există un bazin mai larg de opțiuni disponibile la prețuri mai accesibile. Anterior, doar marile corporații cu bugete suficiente pentru a investi în cercetare și dezvoltare și tehnologie de ultimă generație puteau să permită roboților să facă parte din operațiunile lor.

În plus, învățarea roboților a devenit un proces mai simplu care nu necesită o echipă de ingineri pentru configurare și întreținere. Acest lucru înseamnă că companiile mici nu trebuie să angajeze o echipă de tehnicieni pentru a instrui și întreține roboții.

Acum, producătorii mici pot investi în mod rezonabil în doar câțiva roboți mici, fără a-și epuiza întregul buget anual. Acest lucru înseamnă că capacitățile lor de scalare vor crește dramatic, permițând o extindere mai rapidă, o creștere a veniturilor și un avantaj competitiv mai mare împotriva jucătorilor mai mari.

Viitorul IA în fabricație

IA are potențialul de a avea un impact semnificativ asupra industriei de fabricație. Deși există încă provocări de depășit, cum ar fi integrarea fără erori a tehnologiei IA în sistemele existente și nevoia de expertiză specializată, beneficiile potențiale ale IA în fabricație sunt semnificative și probabil vor determina adoptarea sa continuă în următorii ani.

Inteligența artificială nu va înlocui roboții tradiționali sau nu va elimina nevoia de lucrători umani. Cu toate acestea, poate lucra alături de oameni pentru a scala procesele operaționale mai rapid și mai eficient, îmbunătățind astfel profitul.