Hur AI förändrar tillverkningsindustrin

Enligt 2020 MIT Technology Review Insights-undersökningen är tillverkning den sektor som har den näst högsta användningen av artificiell intelligens. Detta kommer inte som någon överraskning eftersom AI kan förändra branschparadigmet och återuppfinna hur företag hanterar alla aspekter av tillverkningsprocessen.

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

Trots hur det revolutionerar nästan varje aspekt av våra liv, finns det massor av saker som artificiell intelligens inte kan göra lika bra som människor. Till exempel, även om den är mindre benägen att göra fel än den genomsnittliga personen, kan den fortfarande göra misstag.

Förprogrammerade robotar är utmärkta på att slutföra repetitiva uppgifter praktiskt taget utan tillsyn. Det är dock viktigt att komma ihåg att människor måste kontrollera varje grad av autonomi för att mildra potentiella problem. Det är därför, även om förarlösa tåg har funnits ett tag, kämpar bilindustrin för att implementera autonoma fordon. Det är mycket lättare att kontrollera ett autonomt tåg när det är begränsat av järnvägar; vägarnas jämförande frihet lämnar för närvarande för stort utrymme för misstag.

Inom tillverkningsindustrin är toleransen för fel extremt låg. Detta innebär att även om AI kan utnyttjas för att förbättra hur sektorn fungerar, måste det göras strategiskt tillsammans med skickliga mänskliga arbetare.

7 sätt AI förändrar tillverkningen

1. Förutsägbart underhåll

Innan tillkomsten av AI sattes maskinunderhåll enligt ett strikt schema för att minimera risken för oväntade haverier. Nu kan företag istället använda prediktiva AI-system som kan anpassa underhållsbehoven för varje utrustning, vilket skapar ett optimerat schema för enskilda maskiner som ökar effektiviteten utan att öka kostnaderna.

Fräsanläggningar har ofta problem med att spindlar ofta går sönder, saktar ner produktionen och blåser upp driftskostnaderna. Men genom att integrera AI-program i programvaran kan dessa fabriker upprätthålla aktuell övervakning för att upptäcka potentiella felpunkter innan de orsakar problem.

2. Kvalitetssäkring

Att använda AI för att utöka praxis för kvalitetssäkring ger inte bara ett bättre slutresultat utan hjälper organisationer att fastställa de optimala driftsförhållandena för golvet och avgöra vilka variabler som är viktigast för att uppnå dessa mål. Detta minskar antalet defekter och minimerar också drastiskt mängden avfall som genereras, vilket sparar tid och pengar.

McKinsey noterar att den dyraste aspekten av halvledarindustrin är tillverkning på grund av de långa produktionscyklerna i flera steg som kan ta veckor eller månader. Mycket av denna tidskostnad hänförs till de QA-tester som måste ske vid varje steg och de förseningar som orsakas av defekter.

AI effektiviserar inte bara dessa QA-steg; det förbättrar också den totala effektiviteten och avkastningsförlusterna genom att aggregera data över alla produktionsfaser.

3. Defektinspektion

Det är nu möjligt att "outsourca" arbetet med att hitta brister tack vare AI:s förmåga att visuellt inspektera föremål mycket snabbare och mer noggrant än vad 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 att slutföra. Dessutom kan den genomföra grundorsaksanalyser som gör det möjligt för företag att ta itu med underliggande problem som annars kan förbli obemärkta, vilket ökar avkastningen och optimerar produktionen.

4. Lagerautomation

Konsumenter flyttar sina köpvanor till e-handel, vilket innebär att lagereffektivitet blir en högsta prioritet för företag som behöver utmärkt logistik för att förbli konkurrenskraftiga.

Lagerautomation spänner över allt från att implementera AI-lösningar som behandlar fakturor, produktetiketter och leverantörsdokument till att utnyttja algoritmer för att optimera hyllutrymmet, vilket kan leda till massiv ROI i lagerverksamheten.

5. Monteringslinjeintegration och optimering

Det krävs mer än att bara samla in data från tillverkningsgolvet för att verkligen optimera produktionen och sänka kostnaderna. Informationen ska skannas, saneras och struktureras på ett sätt som möjliggör funktionsanalys. AI kan snabbt och enkelt sortera och strukturera hela anläggningens aggregerade data för att ge personalen en handlingsbar, praktisk överblick över vad som händer i varje steg i produktionsprocessen.

Detta möjliggör också en viss nivå av automatisering av löpande band, som att omorganisera produktionslinjer om en maskin går sönder.

6. AI-baserad produktutveckling och design

Eftersom tekniken fortsätter att utvecklas och förbättras, artificiell intelligens förväntas att ha den mest betydande inverkan på produktutveckling och design inom de kommande fem åren. Tillverkare använder det redan för generativ design för att skapa innovativa prototyper och påskynda tidskrävande uppgifter som meshing och geometriförberedelser.

Datorstödd utveckling och design hjälper också ingenjörer att skapa lösningar som ligger utanför konventionella tankar, tack vare utbildningen av AI-program. De kan inte bara skapa nya idéer, utan de kan också minska antalet simuleringar och prototyper behövs innan en livskraftig produkt tillverkas.

7. SME-användning

Robotindustrin utvecklas i snabb takt, så AI-drivna robotar blir mindre av en nyhet och mer av en vardaglig del av livet för många sektorer. Detta är fantastiska nyheter för småföretag eftersom det betyder att det finns en bredare pool av tillgängliga alternativ till mer överkomliga prisnivåer. Tidigare var det bara gigantiska företag med budget att sjunka in i FoU och spetsteknologi som hade råd att göra robotar till en del av sin verksamhet.

Dessutom har undervisningsrobotar blivit en enklare process som inte kräver ett team av ingenjörer för installation och underhåll. Detta innebär att små företag inte behöver anställa ett tekniskt team för att träna och underhålla robotar.

Nu kan mindre tillverkare rimligen investera i bara några små robotar utan att använda hela sin årliga budget. Detta innebär att deras skalningsmöjligheter kommer att öka dramatiskt, vilket möjliggör snabbare expansion, mer intäktstillväxt och en mer konkurrensfördel gentemot större aktörer.

Framtiden för AI inom tillverkning

AI har potential att avsevärt påverka tillverkningsindustrin. Även om det fortfarande finns utmaningar att övervinna, såsom den felfria integrationen av AI-teknik i befintliga system och behovet av specialiserad expertis, är de potentiella fördelarna med AI i tillverkningen betydande och kommer sannolikt att driva på dess fortsatta införande under de kommande åren.

Artificiell intelligens kommer inte att ersätta traditionella robotar eller eliminera behovet av mänskliga arbetare. Det kan dock arbeta tillsammans med människor för att skala operativa processer snabbare och mer effektivt, vilket förbättrar resultatet.