Як штучний інтелект змінює галузь виробництва

За даними опитування MIT Technology Review Insights 2020 року, виробництво є галуззю з другим за величиною рівнем впровадження штучного інтелекту. Це не дивно, оскільки штучний інтелект може змінити парадигму галузі та переосмислити, як компанії обробляють всі аспекти виробничого процесу.

Штучний інтелект не є хорошим у всьому, тому стратегічна реалізація є ключем

Незважаючи на те, що він революціонізує майже всі аспекти нашого життя, є багато речей, які штучний інтелект не може робити так само добре, як люди. Наприклад, хоча він менш схильний до помилок, ніж середній чоловік, він все ж може робити помилки.

Заздалегідь запрограмовані роботи відмінно виконують повторювані завдання з практично без нагляду. Однак важливо пам’ятати, що люди повинні тісно контролювати будь-яку ступінь автономності, щоб мінімізувати потенційні проблеми. Це пояснює, чому, хоча безпілотні поїзди існують уже деякий час, автомобільна промисловість бореться з впровадженням автономних транспортних засобів. Це набагато легше контролювати автономний поїзд, коли він обмежений залізничними коліями; порівняльна свобода доріг наразі залишає занадто багато місця для помилок.

У виробничій галузі толерантність до помилок дуже низька. Це означає, що хоча штучний інтелект можна використовувати для покращення роботи галузі, це повинно бути зроблено стратегічно поряд зі кваліфікованими працівниками.

7 способів, якими штучний інтелект змінює виробництво

1. Профілактичний ремонт

До появи штучного інтелекту технічне обслуговування машин проводилось за суворим графіком, щоб мінімізувати ризик несподіваних поломок. Тепер компанії можуть використовувати системи штучного інтелекту, які можуть налаштувати потреби технічного обслуговування для кожної одиниці обладнання, створюючи оптимізований графік для окремих машин, що підвищує ефективність без збільшення витрат.

Фрезерні підприємства часто мають проблему з частим виходом з ладу шпінделів, що сповільнює виробництво та збільшує операційні витрати. Однак, інтегруючи програми штучного інтелекту в програмне забезпечення, ці підприємства можуть проводити круглосуточний моніторинг для виявлення потенційних точок відмов до того, як вони спричинять проблеми.

2. Контроль якості

Використання штучного інтелекту для покращення контролю якості не тільки дає кращий кінцевий результат, але також допомагає організаціям визначити оптимальні умови експлуатації та визначити, які змінні найважливіші для досягнення цих цілей. Це знижує рівень дефектів та також суттєво мінімізує кількість відходів, що генеруються, економлячи час і гроші.

McKinsey зазначає, що найдрагозбережливішим аспектом виробництва напівпровідників є виробництво через тривалі, багатокрокові цикли виробництва, які можуть тривати тижні або місяці. Більшість цієї вартості часу пояснюється тестами контролю якості, які повинні проводитись на кожному етапі, та затримками, спричиненими дефектами.

Штучний інтелект не тільки спрощує ці кроки контролю якості; він також підвищує загальну ефективність та знижує втрати продукції шляхом агрегації даних по всіх фазах виробництва.

3. Інспекція дефектів

Тепер стало можливим “віддавати роботу” на пошук недоліків завдяки здатності штучного інтелекту візуально інспектувати предмети набагато швидше та більш彻но, ніж люди можуть.

Правильна система може бути навчена на відносно невеликій кількості зображень, а потім розгорнута для виконання тієї ж роботи, яку зазвичай виконують десятки чи сотні працівників. Крім того, вона може проводити аналіз кореневих причин, що дозволяє компаніям звернути увагу на основні проблеми, які інакше могли б залишитися непоміченими, підвищуючи вихід продукції та оптимізуючи виробництво.

4. Автоматизація складу

Споживачі змінюють свої звички покупок на електронну комерцію, що означає, що ефективність складу стає першочерговим завданням для підприємств, які потребують відмінної логістики, щоб залишатися конкурентоспроможними.

Автоматизація складу охоплює все, від впровадження рішень штучного інтелекту, які обробляють рахунки, етикетки продукції та документи постачальників, до використання алгоритмів для оптимізації простору на полицях, що може привести до масштабних ROI у складських операціях.

5. Інтеграція та оптимізація лінії зборки

Для真正 оптимізації виробництва та зниження витрат потрібно не тільки зібрати дані з виробничої площі, але й обробити їх, очистити та структурувати так, щоб дозволити функціональний аналіз. Штучний інтелект може швидко та легко сортувати та структурувати агреговані дані всього підприємства, надавши працівникам дієвий, практичний огляд того, що відбувається на кожному етапі виробничого процесу.

Це також дозволяє певний рівень автоматизації лінії зборки, наприклад, реорганізації виробництва, якщо частина обладнання вийшла з ладу.

6. Розробка продукції на основі штучного інтелекту та дизайн

По мірі розвитку технологій штучний інтелект, як очікується, матиме найбільший вплив на розробку продукції та дизайн у найближчі п’ять років. Виробники вже використовують його для генерації дизайну для створення інноваційних прототипів та прискорення тривожних завдань, таких як підготовка сітки та геометрії.

Комп’ютерна розробка та дизайн також допомагають інженерам створювати рішення, які виходять за рамки традиційного мислення, завдяки навчанню програм штучного інтелекту. Не тільки вони здатні створювати нові ідеї, але й можуть знизити кількість симуляцій та прототипів, необхідних до створення життєздатної продукції.

7. Використання малих підприємств

Галузь робототехніки розвивається стрімко, тому роботизовані системи штучного інтелекту стають менш новинкою та більш звичайною частиною життя для багатьох галузей. Це хороша новина для малих підприємств, оскільки це означає, що існує більший вибір доступних варіантів за більш доступними цінами. Раніше тільки великі корпорації з бюджетами, достатніми для інвестицій у дослідження та розробку та передові технології, могли дозволити собі зробити робототехніку частиною своєї діяльності.

Також навчання роботів стало простішим процесом, який не вимагає команди інженерів для налаштування та технічного обслуговування. Це означає, що малі компанії не повинні наймати технічну команду для навчання та обслуговування роботів.

Тепер менші виробники можуть розумно інвестувати лише в кілька малих роботів без витрат всього свого щорічного бюджету. Це означає, що їхні можливості щодо масштабування значно збільшаться, дозволяючи швидше розширюватися, зростати доходи та мати конкурентну перевагу проти більших гравців.

Майбутнє штучного інтелекту у виробництві

Штучний інтелект має потенціал суттєво вплинути на виробничу галузь. Хоча залишаються ще деякі виклики, які потрібно подолати, такі як безпомилкова інтеграція технологій штучного інтелекту в існуючі системи та необхідність спеціалізованої експертизи, потенційні вигоди штучного інтелекту у виробництві суттєві та, ймовірно, сприятимуть його подальшому впровадженню в найближчі роки.

Штучний інтелект не замінить традиційних роботів чи ліквідує потребу в людській праці. Однак він може працювати поряд з людьми, щоб прискорити операційні процеси швидше та ефективніше, покращуючи фінансові результати.