Yapay Zeka Üretim Endüstrisini Nasıl Değiştiriyor?

2020 MIT Technology Review Insights anketine göre imalat, yapay zekayı en çok benimseyen ikinci sektör. Yapay zeka endüstri paradigmasını değiştirebileceği ve şirketlerin üretim sürecinin tüm yönlerini ele alma şeklini yeniden keşfedebileceği için bu hiç de şaşırtıcı değil.

AI Her Şeyde İyi Değildir, Bu yüzden Stratejik Uygulama Anahtardır

Hayatımızın neredeyse her alanında devrim yaratmasına rağmen, yapay zekanın insanlar kadar iyi yapamadığı pek çok şey var. Örneğin, ortalama bir insandan daha az hataya eğilimli olsa da yine de hata yapabilir.

Önceden programlanmış robotlar, tekrarlayan görevleri neredeyse hiç gözetim olmadan tamamlamada mükemmeldir. Bununla birlikte, insanların potansiyel sorunları azaltmak için herhangi bir derecede özerkliği sıkı bir şekilde kontrol etmesi gerektiğini hatırlamak önemlidir. Bu nedenle sürücüsüz trenler bir süredir var olsa da otomobil endüstrisi sürücüsüz araçları hayata geçirmek için mücadele ediyor. Demiryolları tarafından sınırlandırıldığında otonom bir treni kontrol etmek çok daha kolaydır; yolların karşılaştırmalı özgürlüğü şu anda hatalara çok fazla yer bırakıyor.

İmalat sanayinde hata toleransı son derece düşüktür. Bu, yapay zekadan sektörün çalışma şeklini iyileştirmek için yararlanılabilirken, bunun stratejik olarak vasıflı insan işçilerle birlikte yapılması gerektiği anlamına gelir.

Yapay Zekanın Üretimi Değiştirmesinin 7 Yolu

1. Öngörücü Bakım

Yapay zekanın ortaya çıkmasından önce, beklenmedik arıza riskini en aza indirmek için makine bakımı katı bir programa tabi tutuldu. Artık şirketler bunun yerine her bir ekipmanın bakım ihtiyaçlarını özelleştirebilen ve maliyetleri artırmadan verimliliği artıran bireysel makineler için optimize edilmiş bir program oluşturan tahmine dayalı yapay zeka sistemlerini kullanabilir.

Değirmencilik tesislerinde sık sık iğlerin sık sık kırılması, üretimi yavaşlatması ve işletme maliyetlerini şişirmesi sorunu vardır. Ancak, yapay zeka programlarını yazılıma entegre ederek bu fabrikalar, olası arıza noktalarını sorunlara neden olmadan önce tespit etmek için güncel izlemeyi sürdürebilir.

2. Kalite güvencesi

Kalite güvence uygulamalarını artırmak için yapay zekayı kullanmak yalnızca daha iyi bir sonuç üretmekle kalmaz, aynı zamanda kuruluşların zemin için en uygun çalışma koşullarını belirlemesine ve bu hedeflere ulaşmak için hangi değişkenlerin en önemli olduğunu belirlemesine yardımcı olur. Bu, kusur oranını düşürür ve ayrıca üretilen atık miktarını büyük ölçüde en aza indirerek zamandan ve paradan tasarruf sağlar.

McKinsey yarı iletken endüstrisinin en pahalı yönünün, haftalar veya aylar sürebilen uzun, çok adımlı üretim döngüleri nedeniyle üretim olduğunu belirtiyor. Bu zaman maliyetinin çoğu, her adımda yapılması gereken KG testlerine ve kusurların neden olduğu gecikmelere atfedilir.

AI yalnızca bu KG adımlarını kolaylaştırmakla kalmaz; ayrıca tüm üretim aşamalarındaki verileri toplayarak genel verimliliği ve verim kayıplarını iyileştirir.

3. Kusur Denetimi

Yapay zekanın öğeleri insanlardan çok daha hızlı ve kapsamlı bir şekilde görsel olarak inceleme yeteneği sayesinde kusurları bulma işini "dış kaynaktan temin etmek" artık mümkün.

Doğru sistem nispeten az sayıda görüntü üzerinde eğitilebilir ve daha sonra tipik olarak düzinelerce veya yüzlerce çalışanın tamamlaması gereken aynı işi yapmak üzere devreye alınabilir. Ek olarak, şirketlerin başka türlü gözden kaçabilecek altta yatan sorunları ele almasına, verimi artırmasına ve üretimi optimize etmesine olanak tanıyan kök neden analizleri yapabilir.

4. Depo Otomasyonu

Tüketiciler, satın alma alışkanlıklarını e-ticarete kaydırıyor; bu da, rekabetçi kalabilmek için mükemmel lojistiğe ihtiyaç duyan işletmeler için depo verimliliğinin en önemli öncelik haline geldiği anlamına geliyor.

Depo otomasyonu, faturaları, ürün etiketlerini ve satıcı belgelerini işleyen yapay zeka çözümlerinden raf alanını optimize etmek için algoritmalardan yararlanmaya kadar her şeyi kapsar. büyük ROI'ler depo operasyonlarında.

5. Montaj Hattı Entegrasyonu ve Optimizasyonu

Üretimi gerçekten optimize etmek ve maliyetleri düşürmek için üretim alanından veri toplamaktan daha fazlasını gerektirir. Bilgi taranmalı, temizlenmeli ve işlevsel analize izin verecek şekilde yapılandırılmalıdır. Yapay zeka, personele üretim sürecinin her aşamasında neler olup bittiğine dair eyleme geçirilebilir, pratik bir genel bakış sağlamak için tüm tesisin birleştirilmiş verilerini hızlı ve kolay bir şekilde sıralayabilir ve yapılandırabilir.

Bu aynı zamanda, bir makine parçasının arızalanması durumunda üretim hatlarının yeniden düzenlenmesi gibi belirli bir düzeyde montaj hattı otomasyonuna da izin verir.

6. Yapay Zeka Tabanlı Ürün Geliştirme ve Tasarım

Teknoloji ilerlemeye ve gelişmeye devam ettikçe yapay zeka bekleniyor önümüzdeki beş yıl içinde ürün geliştirme ve tasarım üzerinde en önemli etkiye sahip olmak. Üreticiler, yenilikçi prototipler oluşturmak ve ağ oluşturma ve geometri hazırlama gibi zaman alan görevleri hızlandırmak için üretken tasarım için bunu zaten kullanıyor.

Bilgisayar destekli geliştirme ve tasarım, yapay zeka programlarının eğitimi sayesinde mühendislerin geleneksel düşüncenin dışında çözümler üretmesine de yardımcı olur. Sadece yeni fikirler yaratma yeteneğine sahip değiller, aynı zamanda simülasyon ve prototip sayısını azaltmak uygulanabilir bir ürün yapılmadan önce gereklidir.

7. KOBİ Kullanımı

Robotik endüstrisi hızlı bir şekilde gelişiyor, bu nedenle yapay zeka destekli robotlar pek çok sektör için bir yenilik olmaktan çıkıp hayatın günlük bir parçası haline geliyor. Bu, küçük işletmeler için harika bir haber çünkü daha ulaşılabilir fiyat noktalarında daha geniş bir seçenek havuzu olduğu anlamına geliyor. Önceden, yalnızca Ar-Ge ve en son teknolojiye harcayacak bütçeleri olan dev şirketler robotları operasyonlarının bir parçası haline getirebilirdi.

Ayrıca, robotları öğretmek, kurulum ve bakım için bir mühendis ekibi gerektirmeyen daha basit bir süreç haline geldi. Bu, küçük şirketlerin robotları eğitmek ve bakımını yapmak için bir teknik ekip kiralamak zorunda olmadığı anlamına gelir.

Artık daha küçük üreticiler, yıllık bütçelerinin tamamını tüketmeden yalnızca birkaç küçük robota makul bir şekilde yatırım yapabilir. Bu, ölçekleme yeteneklerinin önemli ölçüde artacağı ve daha hızlı genişleme, daha fazla gelir artışı ve daha büyük oyunculara karşı daha fazla rekabet avantajı sağlayacak anlamına gelir.

İmalatta Yapay Zekanın Geleceği

AI, imalat endüstrisini önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Yapay zeka teknolojisinin mevcut sistemlere hatasız entegrasyonu ve özel uzmanlık ihtiyacı gibi üstesinden gelinmesi gereken zorluklar olsa da, yapay zekanın üretimdeki potansiyel faydaları önemlidir ve muhtemelen önümüzdeki yıllarda benimsenmeye devam etmesini sağlayacaktır.

Yapay zeka, geleneksel robotların yerini almayacak veya insan işçilere olan ihtiyacı ortadan kaldırmayacaktır. Bununla birlikte, operasyonel süreçleri daha hızlı ve daha verimli bir şekilde ölçeklendirmek için insanlarla birlikte çalışarak kârlılığı iyileştirebilir.