Hur AI förändrar tillverkningsindustrin

Enligt en undersökning från MIT Technology Review Insights 2020 är tillverkning den sektor med den näst högsta användningen av artificiell intelligens. Detta är inte förvånande, eftersom AI kan förändra branschens paradigm och återuppfinna hur företag hanterar alla aspekter av tillverkningsprocessen.

AI är inte bra på allt, så strategisk implementering är nyckeln

Trots att det revolutionerar nästan alla aspekter av våra liv, finns det många saker som artificiell intelligens inte kan göra lika bra som människor. Till exempel, medan det är mindre benäget att göra fel än den genomsnittliga personen, kan det fortfarande göra misstag.

Förprogrammerade robotar är utmärkta på att slutföra upprepade uppgifter med i princip ingen tillsyn. Men det är viktigt att komma ihåg att människor måste ha en tight kontroll över alla former av autonomi för att mildra potentiella problem. Det är därför, även om självkörande tåg har funnits under en längre tid, kämpar bilindustrin för att implementera självkörande fordon. Det är mycket lättare att kontrollera ett självkörande tåg när det är begränsat av räls; den relativa friheten på vägar lämnar fortfarande för mycket utrymme för misstag.

I tillverkningsindustrin är toleransen för fel extremt låg. Det betyder att medan AI kan användas för att förbättra branschens drift, måste det göras strategiskt tillsammans med skickliga människor.

7 sätt som AI förändrar tillverkning

1. Prediktivt underhåll

Innan AI:s intåg var maskinunderhåll schemalagt för att minimera risken för oväntade fel. Nu kan företag istället använda prediktiva AI-system som kan anpassa underhållsbehoven för varje enskild maskin, skapa en optimerad schemaläggning för varje maskin som ökar effektiviteten utan att öka kostnaderna.

Kvarnfaciliteter har ofta problem med att spindlar ofta går sönder, vilket saktar ner produktionen och ökar driftskostnaderna. Men genom att integrera AI-program i mjukvaran kan dessa fabriker ha uppdaterad övervakning för att upptäcka potentiella fel innan de orsakar problem.

2. Kvalitetskontroll

Användning av AI för att förbättra kvalitetskontrollpraxis producerar inte bara ett bättre slutresultat, utan hjälper också organisationer att fastställa de optimala driftsförhållandena för golvet och bestämma vilka variabler som är viktigast för att uppnå dessa mål. Detta minskar felfrekvensen och minskar också avsevärt mängden avfall som genereras, vilket sparar tid och pengar.

McKinsey noterar att den dyraste aspekten av halvledarindustrin är tillverkning på grund av de långa, flerstegsproduktionscyklerna som kan ta veckor eller månader. Mycket av denna tidskostnad tillskrivs QA-testerna som måste ske vid varje steg och de förseningar som orsakas av fel.

AI strömlinjeformar inte bara dessa QA-steg, utan förbättrar också den övergripande effektiviteten och minskar avkastningsförlusterna genom att samla in data över alla produktionsfaser.

3. Felinspektion

Det är nu möjligt att “outsourca” arbetet med att hitta ofullkomligheter tack vare AI:s förmåga att visuellt inspektera artiklar mycket snabbare och mer noggrant än människor kan.

Rätt system kan tränas på ett relativt litet antal bilder och sedan distribueras för att utföra samma arbete som vanligtvis tar dussintals eller hundratals arbetare för att slutföra. Dessutom kan det utföra rotorsaksanalyser som gör att företag kan hantera underliggande problem som annars kan förbli oupptäckta, vilket ökar avkastningen och optimerar produktionen.

4. Lagerautomatisering

Konsumenter förändrar sina inköpsvanor till e-handel, vilket innebär att lagerverksamhetens effektivitet blir en topprioritet för företag som behöver utmärkt logistik för att vara konkurrenskraftiga.

Lagerautomatisering omfattar allt från att implementera AI-lösningar som bearbetar fakturor, produktetiketter och leverantördokument till att använda algoritmer för att optimera hyllutrymmet, vilket kan leda till stora avkastningar i lagerverksamheten.

5. Integrering och optimering av monteringslinje

Det krävs mer än att bara samla in data från tillverkningsgolvet för att verkligen optimera produktionen och minska kostnaderna. Informationen måste skannas, rensas och struktureras på ett sätt som möjliggör funktionsanalys. AI kan snabbt och enkelt sortera och strukturera den samlade datan från hela anläggningen för att ge personalen en handlingsbar och praktisk översikt över vad som händer vid varje steg i produktionsprocessen.

Detta möjliggör också en viss nivå av automatisering av monteringslinjen, såsom omorganisering av produktionslinjer om en maskin går sönder.

6. AI-baserad produktutveckling och design

Allteftersom tekniken fortsätter att utvecklas och förbättras, förväntas artificiell intelligens ha den största påverkan på produktutveckling och design inom de närmaste fem åren. Tillverkare använder redan AI för generativ design för att skapa innovativa prototyper och påskynda tidskrävande uppgifter som meshning och geometriberedning.

Datorstödd utveckling och design hjälper också ingenjörer att skapa lösningar som ligger utanför konventionellt tänkande, tack vare utbildning av AI-program. De är inte bara kapabla att skapa nya idéer, utan kan också minska antalet simuleringar och prototyper som behövs innan en livskraftig produkt skapas.

7. Användning av SME

Robotindustrin utvecklas i snabb takt, så AI-styrda robotar blir alltmer en del av vardagen för många sektorer. Det är bra nyheter för småföretag, eftersom det innebär att det finns en större pool av tillgängliga alternativ till mer överkomliga priser. Tidigare kunde bara stora företag med budgeten att satsa på FoU och toppmodernt teknik använda robotar i sin verksamhet.

Att lära robotar har också blivit en enklare process som inte kräver ett team av ingenjörer för installation och underhåll. Det betyder att små företag inte behöver anställa ett tekniskt team för att utbilda och underhålla robotar.

Nu kan mindre tillverkare rimligtvis investera i bara ett fåtal små robotar utan att använda upp hela sin årliga budget. Det betyder att deras skalningsförmåga kommer att öka dramatiskt, vilket möjliggör snabbare expansion, mer intäktsökning och en mer konkurrenskraftig position mot större aktörer.

AI:s framtid i tillverkning

AI har potentialen att påverka tillverkningsindustrin avsevärt. Medan det fortfarande finns utmaningar att övervinna, som den felfria integrationen av AI-teknik i befintliga system och behovet av specialiserad expertis, är AI:s fördelar i tillverkning betydande och sannolikt kommer att driva dess fortsatta antagande under de kommande åren.

Artificiell intelligens kommer inte att ersätta traditionella robotar eller eliminera behovet av mänskliga arbetare. Men det kan arbeta tillsammans med människor för att skala upp driftsprocesser snabbare och mer effektivt, vilket förbättrar resultatet.