Ako AI mení výrobný priemysel

Podľa prieskumu MIT Technology Review Insights 2020 je výroba sektorom s druhým najvyšším využívaním umelej inteligencie. Nie je to žiadnym prekvapením, pretože AI môže posunúť paradigmu odvetvia a znovu objaviť, ako spoločnosti zvládajú všetky aspekty výrobného procesu.

AI nie je dobrá vo všetkom, takže strategická implementácia je kľúčová

Napriek tomu, že umelá inteligencia spôsobuje revolúciu takmer v každom aspekte nášho života, existuje veľa vecí, ktoré umelá inteligencia nedokáže tak dobre ako ľudia. Napríklad, hoci je menej náchylný na chyby ako priemerný človek, stále môže robiť chyby.

Predprogramované roboty sú vynikajúce pri dokončovaní opakujúcich sa úloh prakticky bez dozoru. Je však dôležité mať na pamäti, že ľudia musia prísne kontrolovať akýkoľvek stupeň autonómie, aby zmiernili potenciálne problémy. To je dôvod, prečo, hoci vlaky bez vodiča už nejaký čas existujú, automobilový priemysel má problémy s implementáciou autonómnych vozidiel. Je oveľa jednoduchšie ovládať autonómny vlak, keď je obmedzený železnicami; komparatívna sloboda ciest v súčasnosti ponecháva príliš veľa priestoru na chyby.

Vo výrobnom priemysle je tolerancia chýb extrémne nízka. To znamená, že zatiaľ čo umelú inteligenciu možno využiť na zlepšenie spôsobu, akým tento sektor funguje, musí sa to robiť strategicky spolu s kvalifikovanými ľudskými pracovníkmi.

7 spôsobov, ako AI mení výrobu

1. Prediktívna údržba

Pred príchodom AI bola údržba stroja stanovená podľa prísneho harmonogramu, aby sa minimalizovalo riziko neočakávaných porúch. Spoločnosti teraz môžu namiesto toho využívať prediktívne systémy AI, ktoré dokážu prispôsobiť potreby údržby každého zariadenia a vytvoriť tak optimalizovaný plán pre jednotlivé stroje, ktorý zvyšuje efektivitu bez zvyšovania nákladov.

Frézovacie zariadenia majú často problém s častým zlom vretien, čo spomaľuje výrobu a zvyšuje prevádzkové náklady. Avšak integráciou programov AI do softvéru môžu tieto továrne udržiavať aktuálne monitorovanie, aby odhalili potenciálne body zlyhania skôr, ako spôsobia problémy.

2. Zabezpečenie kvality

Použitie AI na rozšírenie postupov zabezpečenia kvality nielenže prináša lepší konečný výsledok, ale pomáha organizáciám určiť optimálne prevádzkové podmienky pre podlahu a určiť, ktoré premenné sú najdôležitejšie na dosiahnutie týchto cieľov. Tým sa znižuje miera defektov a tiež sa výrazne minimalizuje množstvo vytvoreného odpadu, čím sa šetrí čas a peniaze.

McKinsey poznamenáva, že najdrahším aspektom polovodičového priemyslu je výroba kvôli dlhým, viacstupňovým výrobným cyklom, ktoré môžu trvať týždne alebo mesiace. Veľká časť týchto časových nákladov sa pripisuje testom kontroly kvality, ktoré sa musia uskutočniť v každom kroku, a oneskoreniam spôsobeným chybami.

AI nielen zefektívňuje tieto kroky kontroly kvality; tiež zlepšuje celkovú efektivitu a straty výnosov agregovaním údajov vo všetkých výrobných fázach.

3. Kontrola defektov

Teraz je možné „outsourcovať“ prácu pri hľadaní nedokonalostí vďaka schopnosti AI vizuálne kontrolovať položky oveľa rýchlejšie a dôkladnejšie, ako to dokážu ľudia.

Správny systém je možné natrénovať na relatívne malom počte obrázkov a potom ho nasadiť na vykonávanie rovnakej práce, ktorá zvyčajne vyžaduje desiatky alebo stovky pracovníkov. Okrem toho môže vykonávať analýzy základných príčin, ktoré spoločnostiam umožnia riešiť základné problémy, ktoré by inak mohli zostať nepovšimnuté, zvýšiť výnos a optimalizovať výrobu.

4. Automatizácia skladu

Spotrebitelia presúvajú svoje nákupné návyky na elektronický obchod, čo znamená, že efektívnosť skladovania sa stáva najvyššou prioritou pre podniky, ktoré potrebujú vynikajúcu logistiku, aby zostali konkurencieschopné.

Automatizácia skladu zahŕňa všetko od implementácie riešení AI, ktoré spracúvajú faktúry, štítky produktov a dokumenty dodávateľov, až po využitie algoritmov na optimalizáciu priestoru v regáloch, čo môže viesť k masívne ROI v skladových prevádzkach.

5. Integrácia a optimalizácia montážnej linky

Skutočná optimalizácia výroby a zníženie nákladov si vyžaduje viac než len zhromažďovanie údajov z výroby. Informácie musia byť naskenované, vyčistené a štruktúrované spôsobom, ktorý umožňuje funkčnú analýzu. Umelá inteligencia dokáže rýchlo a jednoducho triediť a štruktúrovať agregované údaje celého zariadenia, aby poskytla personálu praktický a praktický prehľad o tom, čo sa deje v každej fáze výrobného procesu.

To tiež umožňuje určitú úroveň automatizácie montážnej linky, ako je napríklad reorganizácia výrobných liniek, ak dôjde k poruche stroja.

6. Vývoj a dizajn produktov založený na AI

Ako technológia neustále napreduje a zlepšuje sa, umelá inteligencia je očakávaný mať najvýznamnejší vplyv na vývoj a dizajn produktov v priebehu nasledujúcich piatich rokov. Výrobcovia ho už používajú na generatívny dizajn na vytváranie inovatívnych prototypov a urýchlenie časovo náročných úloh, ako je vytváranie sietí a príprava geometrie.

Počítačom podporovaný vývoj a dizajn tiež pomáhajú inžinierom vytvárať riešenia, ktoré sú mimo konvenčného myslenia, a to vďaka školeniam programov AI. Nielenže sú schopní vytvárať nové nápady, ale tiež môžu znížiť počet simulácií a prototypov potrebné pred vytvorením životaschopného produktu.

7. Využitie MSP

Robotický priemysel sa rozvíja rýchlym tempom, takže roboty poháňané umelou inteligenciou sa v mnohých odvetviach stávajú menej novinkou a viac každodennou súčasťou života. To je skvelá správa pre malé podniky, pretože to znamená, že existuje širší okruh dostupných možností za dostupnejšie ceny. Predtým si roboty mohli dovoliť len veľké korporácie, ktoré mali rozpočet na výskum a vývoj a najmodernejšie technológie.

Taktiež výučba robotov sa stala jednoduchším procesom, ktorý nevyžaduje tím inžinierov na nastavenie a údržbu. To znamená, že malé spoločnosti nemusia najímať technický tím na školenie a údržbu robotov.

Teraz môžu menší výrobcovia rozumne investovať len do niekoľkých malých robotov bez toho, aby spotrebovali celý svoj ročný rozpočet. To znamená, že ich možnosti škálovania sa dramaticky zvýšia, čo umožní rýchlejšiu expanziu, väčší rast výnosov a konkurencieschopnejšiu výhodu oproti väčším hráčom.

Budúcnosť AI vo výrobe

AI má potenciál výrazne ovplyvniť výrobný priemysel. Aj keď stále existujú výzvy, ktoré treba prekonať, ako je bezchybná integrácia technológie AI do existujúcich systémov a potreba špecializovaných odborných znalostí, potenciálne výhody AI vo výrobe sú značné a pravdepodobne budú viesť k jej ďalšiemu zavádzaniu v nasledujúcich rokoch.

Umelá inteligencia nenahradí tradičné roboty ani neodstráni potrebu ľudských pracovníkov. Môže však spolupracovať s ľuďmi na rýchlejšom a efektívnejšom škálovaní prevádzkových procesov, čím sa zlepšuje konečný výsledok.