Kako umetna inteligenca spreminja proizvodno industrijo

Glede na raziskavo MIT Technology Review Insights iz leta 2020 je proizvodnja sektor z drugo največjo uveljavitvijo umetne inteligence. To ne preseneča, saj lahko umetna inteligenca spremeni paradigmo industrije in na novo izumi, kako podjetja obravnavajo vse vidike proizvodnega procesa.

Umetna inteligenca ni dobra v vsem, zato je ključna strateška implementacija

Kljub temu, da umetna inteligenca revolucionira skoraj vse vidike našega življenja, obstaja veliko stvari, ki jih umetna inteligenca ne more narediti tako dobro kot ljudje. Na primer, čeprav je manj nagnjen k napakam kot povprečna oseba, lahko še vedno dela napake.

Vnaprej programirani roboti so odlični pri opravljanju ponavljajočih se nalog tako rekoč brez nadzora. Vendar je pomembno vedeti, da morajo ljudje strogo nadzorovati kakršno koli stopnjo avtonomije, da ublažijo morebitne težave. To je razlog, zakaj, čeprav vlaki brez voznika obstajajo že nekaj časa, se avtomobilska industrija trudi uvesti avtonomna vozila. Veliko lažje je nadzorovati avtonomni vlak, če ga omejuje železnica; primerjalna svoboda cest trenutno pušča preveč prostora za napake.

V predelovalni industriji je toleranca za napake izjemno nizka. To pomeni, da čeprav je umetno inteligenco mogoče uporabiti za izboljšanje načina delovanja sektorja, je treba to storiti strateško skupaj z usposobljenimi človeškimi delavci.

7 načinov, kako umetna inteligenca spreminja proizvodnjo

1. Predvidevanje vzdrževanja

Pred pojavom umetne inteligence je bilo vzdrževanje strojev postavljeno po strogem urniku, da bi zmanjšali tveganje nepričakovanih okvar. Zdaj lahko podjetja namesto tega uporabljajo prediktivne sisteme umetne inteligence, ki lahko prilagodijo potrebe po vzdrževanju vsakega kosa opreme in ustvarijo optimiziran urnik za posamezne stroje, ki poveča učinkovitost brez povečanja stroškov.

Rezkalni obrati imajo pogosto težave s pogostim zlomom vreten, kar upočasnjuje proizvodnjo in napihuje obratovalne stroške. Z integracijo programov AI v programsko opremo pa lahko te tovarne vzdržujejo ažurno spremljanje, da odkrijejo morebitne točke napak, preden povzročijo težave.

2. Zagotavljanje kakovosti

Uporaba umetne inteligence za izboljšanje praks zagotavljanja kakovosti ne daje le boljšega končnega rezultata, ampak pomaga organizacijam določiti optimalne delovne pogoje za tla in določiti, katere spremenljivke so najpomembnejše za doseganje teh ciljev. To zmanjša stopnjo napak in tudi drastično zmanjša količino ustvarjenih odpadkov ter prihrani čas in denar.

McKinsey ugotavlja, da je najdražji vidik industrije polprevodnikov proizvodnja zaradi dolgih večstopenjskih proizvodnih ciklov, ki lahko trajajo tedne ali mesece. Velik del tega časovnega stroška je pripisan testom zagotavljanja kakovosti, ki se morajo izvajati na vsakem koraku, in zamudam, ki jih povzročajo napake.

Umetna inteligenca ne le poenostavi te korake zagotavljanja kakovosti; prav tako izboljša splošno učinkovitost in izgube donosa z združevanjem podatkov v vseh proizvodnih fazah.

3. Pregled napak

Zdaj je mogoče delo pri iskanju nepopolnosti prepustiti zunanjemu izvajalcu, zahvaljujoč zmožnosti umetne inteligence, da vizualno pregleda predmete veliko hitreje in temeljiteje, kot lahko ljudje.

Pravi sistem je mogoče usposobiti na razmeroma majhnem številu slik in ga nato uporabiti za opravljanje istega dela, ki običajno zahteva na desetine ali stotine delavcev. Poleg tega lahko izvaja analize temeljnih vzrokov, ki podjetjem omogočajo reševanje osnovnih težav, ki bi sicer lahko ostale neopažene, s čimer povečajo donos in optimizirajo proizvodnjo.

4. Avtomatizacija skladišč

Potrošniki preusmerjajo svoje nakupovalne navade na e-trgovino, kar pomeni, da postaja učinkovitost skladišča glavna prioriteta za podjetja, ki potrebujejo odlično logistiko, da ostanejo konkurenčna.

Avtomatizacija skladišč zajema vse od implementacije rešitev AI, ki obdelujejo račune, oznake izdelkov in dokumente prodajalca, do uporabe algoritmov za optimizacijo prostora na policah, kar lahko vodi do masivni ROI v skladiščnem poslovanju.

5. Integracija in optimizacija tekočega traku

Za resnično optimizacijo proizvodnje in znižanje stroškov je potrebno več kot zgolj zbiranje podatkov iz proizvodnega prostora. Informacije morajo biti skenirane, očiščene in strukturirane na način, ki omogoča funkcionalno analizo. Umetna inteligenca lahko hitro in preprosto razvrsti in strukturira združene podatke celotnega obrata, da osebju omogoči uporaben in praktičen pregled nad tem, kaj se dogaja v vsaki fazi proizvodnega procesa.

To omogoča tudi določeno stopnjo avtomatizacije tekočega traku, kot je reorganizacija proizvodnih linij, če se kos stroja pokvari.

6. Razvoj in oblikovanje izdelkov na podlagi AI

Ker tehnologija še naprej napreduje in se izboljšuje, umetna inteligenca je pričakovano imeti najpomembnejši vpliv na razvoj in oblikovanje izdelkov v naslednjih petih letih. Proizvajalci ga že uporabljajo za generativno načrtovanje, da ustvarijo inovativne prototipe in pospešijo zamudna opravila, kot so mreženje in priprava geometrije.

Računalniško podprt razvoj in oblikovanje prav tako pomagata inženirjem ustvariti rešitve, ki so zunaj običajnega mišljenja, zahvaljujoč usposabljanju programov AI. Ne samo, da so sposobni ustvarjati nove ideje, ampak lahko tudi zmanjšati število simulacij in prototipov potrebno, preden se izdela uspešen izdelek.

7. Uporaba MSP

Industrija robotike se hitro razvija, zato roboti, ki jih poganja AI, postajajo vse manj novost in bolj vsakdanji del življenja mnogih sektorjev. To je odlična novica za mala podjetja, saj pomeni, da je na voljo več možnosti po dostopnejših cenah. Prej so si lahko le velikanske korporacije s proračunom, ki so ga porabile za raziskave in razvoj ter vrhunsko tehnologijo, lahko privoščile vključitev robotov v svoje poslovanje.

Tudi poučevanje robotov je postalo enostavnejši proces, ki ne zahteva ekipe inženirjev za nastavitev in vzdrževanje. To pomeni, da malim podjetjem ni treba najeti tehnične ekipe za usposabljanje in vzdrževanje robotov.

Zdaj lahko manjši proizvajalci razumno investirajo v le nekaj majhnih robotov, ne da bi porabili celoten letni proračun. To pomeni, da se bodo njihove zmožnosti skaliranja dramatično povečale, kar bo omogočilo hitrejšo širitev, večjo rast prihodkov in večjo konkurenčno prednost pred večjimi igralci.

Prihodnost umetne inteligence v proizvodnji

AI ima potencial, da pomembno vpliva na proizvodno industrijo. Čeprav še vedno obstajajo izzivi, ki jih je treba premagati, kot sta integracija tehnologije umetne inteligence brez napak v obstoječe sisteme in potreba po specializiranem strokovnem znanju, so možne koristi umetne inteligence v proizvodnji pomembne in bodo verjetno spodbudile njeno nadaljnje sprejemanje v prihodnjih letih.

Umetna inteligenca ne bo nadomestila tradicionalnih robotov ali odpravila potrebe po človeških delavcih. Vendar pa lahko deluje skupaj z ljudmi za hitrejše in učinkovitejše prilagajanje operativnih procesov ter tako izboljša rezultat.