Как ИИ меняет производственную промышленность

Согласно опросу MIT Technology Review Insights 2020 года, производство является отраслью с вторым по величине уровнем внедрения искусственного интеллекта. Это не удивительно, поскольку ИИ может изменить парадигму отрасли и переосмыслить, как компании справляются со всеми аспектами производственного процесса.

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

Несмотря на то, что он революционизирует почти каждый аспект 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 равно может совершать ошибки.

Предварительно запрограммированные роботы отлично справляются с выполнением повторяющихся задач с практически отсутствием контроля. Однако важно помнить, что люди должны тесно контролировать любую степень автономности, чтобы смягчить потенциальные проблемы. Это почему, хотя беспилотные поезда существуют уже некоторое время, автомобильная промышленность борется с внедрением автономных транспортных средств. Гораздо проще контролировать автономный поезд, когда он ограничен железнодорожными путями; сравнительная свобода дорог в настоящее время оставляет слишком много места для ошибок.

В производственной промышленности толерантность к ошибкам чрезвычайно низка. Это означает, что хотя ИИ можно использовать для улучшения работы отрасли, это должно быть сделано стратегически вместе с квалифицированными рабочими.

7 способов, которыми ИИ меняет производство

1. Предсказательное обслуживание

До появления ИИ техническое обслуживание машин проводилось по строгому графику, чтобы минимизировать риск неожиданных поломок. Теперь компании могут использовать предсказательные системы ИИ, которые могут настраивать потребности каждого оборудования, создавая оптимизированный график для отдельных машин, что повышает эффективность без увеличения затрат.

Фрезерные цеха часто сталкиваются с проблемой частого выхода из строя шпинделей, что замедляет производство и увеличивает эксплуатационные затраты. Однако, интегрируя программы ИИ в программное обеспечение, эти заводы могут поддерживать круглосуточный контроль, чтобы обнаружить потенциальные точки отказа до того, как они вызовут проблемы.

2. Контроль качества

Использование ИИ для улучшения контроля качества не только дает лучший результат, но и помогает организациям определить оптимальные условия эксплуатации цеха и определить, какие переменные наиболее важны для достижения этих целей. Это снижает уровень дефектов и также существенно минимизирует количество отходов, экономя время и деньги.

McKinsey отмечает, что наиболее дорогой аспект полупроводниковой промышленности – производство, из-за длительных, многоступенчатых циклов производства, которые могут длиться неделями или месяцами. Большая часть этой стоимости обусловлена контрольными испытаниями, которые должны проводиться на каждом этапе, и задержками, вызванными дефектами.

ИИ не только оптимизирует эти контрольные испытания, но и улучшает общую эффективность и снижает потери за счет агрегации данных на всех этапах производства.

3. Осмотр дефектов

Теперь стало возможным “аутсорсить” работу по обнаружению недостатков благодаря способности ИИ визуально осматривать предметы гораздо быстрее и тщательнее, чем люди.

Правильная система может быть обучена на относительно небольшом количестве изображений, а затем развернута для выполнения той же работы, которая обычно требует десятков или сотен рабочих. Кроме того, она может проводить анализ коренных причин, что позволяет компаниям устранять основные проблемы, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, увеличивая выход и оптимизируя производство.

4. Автоматизация склада

Потребители меняют свои привычки покупок на электронную коммерцию, что означает, что эффективность склада становится главным приоритетом для бизнеса, который нуждается в отличной логистике, чтобы оставаться конкурентоспособным.

Автоматизация склада охватывает все, от реализации решений ИИ, которые обрабатывают счета-фактуры, этикетки продукции и документы поставщиков, до использования алгоритмов для оптимизации пространства на полках, что может привести к массовым ROI в складских операциях.

5. Интеграция и оптимизация сборочной линии

Для真正 оптимизации производства и снижения затрат необходимо не только собирать данные с производственного пола, но и сканировать, очищать и структурировать информацию, чтобы позволить провести функциональный анализ. ИИ может быстро и легко сортировать и структурировать все агрегированные данные цеха, давая сотрудникам действенный и практический обзор того, что происходит на каждом этапе производственного процесса.

Это также позволяет реализовать определенный уровень автоматизации сборочной линии, такой как реорганизация производственных линий в случае поломки оборудования.

6. Разработка и проектирование продукции на основе ИИ

По мере того, как технология продолжает развиваться и совершенствоваться, искусственный интеллект, как ожидается, будет иметь наиболее значительное влияние на разработку и проектирование продукции в течение следующих пяти лет. Производители уже используют его для генеративного проектирования, чтобы создавать инновационные прототипы и ускорять трудоемкие задачи, такие как сетка и подготовка геометрии.

Компьютерное проектирование и разработка также помогают инженерам создавать решения, которые находятся вне рамок традиционного мышления, благодаря обучению программ ИИ. Они не только способны создавать новые идеи, но и снизить количество симуляций и прототипов, необходимых до создания жизнеспособного продукта.

7. Использование ИИ малыми предприятиями

Промышленность робототехники развивается с быстрой скоростью, поэтому роботы, оснащенные ИИ, становятся менее новинкой и более обычной частью жизни для многих отраслей. Это хорошая новость для малого бизнеса, поскольку это означает, что существует более широкий выбор доступных вариантов по более доступным ценам. Ранее только гигантские корпорации с бюджетами, достаточными для вложений в исследования и разработку и передовые технологии, могли позволить себе сделать роботов частью своей деятельности.

Также обучение роботов стало проще и не требует команды инженеров для настройки и обслуживания. Это означает, что небольшие компании не должны нанимать техническую команду для обучения и обслуживания роботов.

Теперь небольшие производители могут разумно инвестировать в несколько небольших роботов, не используя весь свой годовой бюджет. Это означает, что их возможности масштабирования будут значительно увеличены, позволяя быстрее расширяться, увеличивать доход и иметь более конкурентное преимущество над более крупными игроками.

Будущее ИИ в производстве

ИИ имеет потенциал существенно повлиять на производственную промышленность. Хотя еще есть проблемы, которые необходимо преодолеть, такие как интеграция технологии ИИ в существующие системы без ошибок и необходимость специализированных знаний, потенциальные выгоды от ИИ в производстве значительны и, вероятно, будут стимулировать его дальнейшее внедрение в ближайшие годы.

Искусственный интеллект не заменит традиционных роботов или исключит необходимость человеческих рабочих. Однако он может работать вместе с людьми, чтобы ускорить операционные процессы быстрее и более эффективно, улучшая финансовые результаты.