Как ИИ меняет обрабатывающую промышленность

Согласно опросу MIT Technology Review Insights 2020 года, производство является сектором со вторым по величине внедрением искусственного интеллекта. Это неудивительно, поскольку ИИ может изменить отраслевую парадигму и заново изобрести то, как компании управляют всеми аспектами производственного процесса.

ИИ хорош не во всем, поэтому ключевое значение имеет стратегическая реализация

Несмотря на то, что он произвел революцию почти во всех аспектах нашей жизни, есть много вещей, которые искусственный интеллект не может делать так же хорошо, как люди. Например, хотя он менее склонен к ошибкам, чем средний человек, он все же может ошибаться.

Предварительно запрограммированные роботы отлично справляются с повторяющимися задачами практически без надзора. Однако важно помнить, что люди должны жестко контролировать любую степень автономии, чтобы смягчить потенциальные проблемы. Вот почему, хотя беспилотные поезда существуют уже некоторое время, автомобильная промышленность изо всех сил пытается внедрить автономные транспортные средства. Гораздо проще управлять автономным поездом, когда он ограничен железными дорогами; относительная свобода дорог в настоящее время оставляет слишком много места для ошибок.

В обрабатывающей промышленности терпимость к ошибкам чрезвычайно низка. Это означает, что, хотя ИИ можно использовать для улучшения работы сектора, это должно осуществляться стратегически совместно с квалифицированными работниками.

7 способов, которыми ИИ меняет производство

1. Профилактическое обслуживание

До появления ИИ техническое обслуживание машин осуществлялось по строгому графику, чтобы свести к минимуму риск неожиданных поломок. Теперь компании могут вместо этого использовать прогнозирующие системы искусственного интеллекта, которые могут настраивать потребности в обслуживании каждой единицы оборудования, создавая оптимизированный график для отдельных машин, что повышает эффективность без увеличения затрат.

На фрезерных предприятиях часто возникают проблемы с частыми поломками шпинделей, что замедляет производство и увеличивает эксплуатационные расходы. Однако, интегрируя программы искусственного интеллекта в программное обеспечение, эти фабрики могут поддерживать ежеминутный мониторинг для обнаружения потенциальных точек сбоя до того, как они вызовут проблемы.

2. Гарантия качества

Использование ИИ для расширения методов обеспечения качества не только дает лучший конечный результат, но и помогает организациям определить оптимальные условия работы для этажа и определить, какие переменные наиболее важны для достижения этих целей. Это снижает количество дефектов, а также значительно уменьшает количество образующихся отходов, экономя время и деньги.

McKinsey отмечает, что самым дорогим аспектом полупроводниковой промышленности является производство из-за длинных многоступенчатых производственных циклов, которые могут занимать недели или месяцы. Большая часть этих временных затрат связана с тестами обеспечения качества, которые должны выполняться на каждом этапе, и задержками, вызванными дефектами.

ИИ не только оптимизирует эти этапы контроля качества; он также повышает общую эффективность и снижает потери урожая за счет агрегирования данных по всем этапам производства.

3. Проверка дефектов

Теперь можно «отдать на аутсорсинг» работу по поиску дефектов благодаря способности ИИ визуально осматривать предметы намного быстрее и тщательнее, чем это могут делать люди.

Правильную систему можно обучить на относительно небольшом количестве образов, а затем развернуть для выполнения той же работы, для выполнения которой обычно требуются десятки или сотни рабочих. Кроме того, он может проводить анализ первопричин, что позволяет компаниям решать основные проблемы, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, повышая урожайность и оптимизируя производство.

4. Автоматизация склада

Потребители меняют свои покупательские привычки на электронную коммерцию, а это означает, что эффективность складских помещений становится главным приоритетом для предприятий, которым для сохранения конкурентоспособности требуется отличная логистика.

Автоматизация склада охватывает все: от внедрения решений ИИ, которые обрабатывают счета, этикетки продуктов и документы поставщиков, до использования алгоритмов для оптимизации пространства на полках, что может привести к огромные ROI в складских операциях.

5. Интеграция и оптимизация сборочной линии

Чтобы действительно оптимизировать производство и снизить затраты, требуется больше, чем просто сбор данных с производственных цехов. Информация должна быть просмотрена, очищена и структурирована таким образом, чтобы можно было провести функциональный анализ. ИИ может быстро и легко сортировать и структурировать совокупные данные по всему предприятию, чтобы предоставить персоналу действенный и практический обзор того, что происходит на каждом этапе производственного процесса.

Это также обеспечивает определенный уровень автоматизации сборочной линии, например, реорганизацию производственных линий в случае поломки оборудования.

6. Разработка и дизайн продуктов на основе ИИ

Поскольку технология продолжает развиваться и совершенствоваться, искусственный интеллект ожидается чтобы оказать наиболее значительное влияние на разработку и дизайн продукта в течение следующих пяти лет. Производители уже используют его для генеративного проектирования, чтобы создавать инновационные прототипы и ускорять трудоемкие задачи, такие как создание сетки и подготовка геометрии.

Автоматизированная разработка и проектирование также помогают инженерам создавать решения, выходящие за рамки обычного мышления, благодаря обучению программ искусственного интеллекта. Они способны не только создавать новые идеи, но и уменьшить количество симуляций и прототипов необходимо, прежде чем будет создан жизнеспособный продукт.

7. Использование МСП

Индустрия робототехники развивается быстрыми темпами, поэтому роботы с искусственным интеллектом становятся не новинкой, а частью повседневной жизни во многих секторах. Это отличная новость для малого бизнеса, потому что это означает, что существует более широкий набор доступных вариантов по более доступным ценам. Раньше только гигантские корпорации с бюджетом, достаточным для исследований и разработок и передовых технологий, могли позволить себе сделать роботов частью своей деятельности.

Кроме того, обучение роботов стало более простым процессом, не требующим команды инженеров для настройки и обслуживания. Это означает, что небольшим компаниям не нужно нанимать техническую команду для обучения и обслуживания роботов.

Теперь более мелкие производители могут разумно инвестировать всего в несколько небольших роботов, не израсходовав при этом весь свой годовой бюджет. Это означает, что их возможности масштабирования резко увеличатся, что позволит быстрее расширяться, увеличивать доход и повышать конкурентоспособность по сравнению с более крупными игроками.

Будущее искусственного интеллекта в производстве

ИИ может существенно повлиять на обрабатывающую промышленность. Несмотря на то, что еще предстоит решить проблемы, такие как безошибочная интеграция технологии ИИ в существующие системы и потребность в специализированных знаниях, потенциальные преимущества ИИ в производстве значительны и, вероятно, будут способствовать его дальнейшему внедрению в ближайшие годы.

Искусственный интеллект не заменит традиционных роботов и не устранит потребность в людях. Тем не менее, он может работать вместе с людьми, чтобы быстрее и эффективнее масштабировать операционные процессы, улучшая итоговую прибыль.