Индустрия 4.0:как искусственный интеллект и умные технологии влияют на производство

С самого начала Первой промышленной революции в 18 веке обрабатывающая промышленность стремилась достичь высочайшего качества и эффективности при минимальных скоростях и затратах. Как мы хорошо знаем, сочетание этих двух целей часто приводило к жестокой эксплуатации, поскольку ожидалось, что основная тяжесть производственного процесса будет лежать на людях.

Сегодня мы стоим на пороге новой эры промышленного производства, которая меньше полагается на ручной труд и больше на высококвалифицированных рабочих и сложные машины, программное обеспечение и роботов. Вы, вероятно, слышали термины «Четвертая промышленная революция» и «Индустрия 4.0», но на самом деле они очень реальны, и мы видим, как интеллектуальные технологии, такие как искусственный интеллект, могут действительно изменить методы производства.

Что такое Индустрия 4.0?

Прежде чем мы углубимся в то, как передовые технологии формируют производственный сектор, давайте кратко рассмотрим, что на самом деле означает «Индустрия 4.0». Короче говоря, этот термин указывает на растущую тенденцию к умным фабрикам, где производители полагаются на все более интеллектуальные машины, оснащенные возможностями подключения к Интернету, машинного обучения и искусственного интеллекта. Общая идея заключается в том, что промышленные процессы, такие как производство, будут становиться все более автономными и упорядоченными с точки зрения производственной цепочки и технического обслуживания.

Индустрия 4.0 основана на нескольких технологических прорывах и факторах, которые в совокупности приводят к высокоэффективному и интеллектуальному процессу. Различные технологии, используемые на умных фабриках, включают автоматизацию, робототехнику, датчики и камеры, связь и искусственный интеллект (ИИ), которые можно рассматривать как мозг Индустрии 4.0.

Изучение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, со своей стороны, представляет собой быстро развивающуюся область, в которой машины запрограммированы на обучение на основе опыта и соответствующую адаптацию к различным ситуациям и задачам. Эта технология, получившая широкое распространение в таких приложениях, как автономные транспортные средства или Siri от Apple, основана на передовых алгоритмах и обработке естественного языка.

В производственной сфере искусственный интеллект предлагает несколько преимуществ, некоторые из которых уже используются, а многие еще предстоит реализовать. Интеграция технологий машинного обучения и распознавания образов на заводе может помочь оптимизировать несколько этапов технологической цепочки, от производства до контроля качества, технического обслуживания и т. д.

Выгодное использование ИИ в производстве

Производственный процесс включает в себя больше, чем просто физическое создание деталей и продуктов, он также включает в себя проектирование, подготовку производства, мониторинг процесса, постобработку, контроль качества, техническое обслуживание оборудования, координацию цепочки поставок и многое другое. Другими словами, есть о чем подумать и спланировать.

Понятно, что производственные компании и службы чрезвычайно заинтересованы в том, как интеллектуальные технологии и процессы могут упростить, автоматизировать и во многих случаях улучшить каждый шаг в производственной цепочке. Хотя было бы исчерпывающим рассмотреть все способов использования ИИ для улучшения производственной практики, мы рассмотрим некоторые ключевые последствия, которые машинное обучение оказывает и будет оказывать на этот сектор.

• Проектирование и конструирование деталей ИИ играет важную роль в разработке инновационных продуктов с помощью программного обеспечения для генеративного проектирования, в которое вводятся определенные параметры и требования к производительности, включая материал, условия нагрузки, вес и прочность, а программное обеспечение автоматически создает наилучший проект. что соответствует требованиям. Программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, не имеет таких ограничений, как человек-дизайнер, и может предложить совершенно новые и инновационные дизайнерские решения.

В настоящее время большинство роботизированных производственных и сборочных систем требуют обширного программирования и кодирования для выполнения задач. Однако в будущем роботы будут все чаще интерпретировать файлы САПР напрямую и производить детали без необходимости программирования. Другими словами, ИИ позволит роботам и машинам понимать модель САПР и определять наилучший план действий для ее наиболее эффективного производства.

• Контроль качества Производственные предприятия и фабрики должны строго интегрировать процессы проверки качества и инспекции, чтобы гарантировать, что производимые детали соответствуют требованиям заказчика. В таких отраслях, как аэрокосмическая промышленность или здравоохранение, проверка качества и сертификация имеют первостепенное значение и должны быть тщательными.

Сегодня в процессах контроля преобладают либо ручные визуальные проверки, либо тщательно запрограммированные системы визуальной проверки, которые требуют много времени, сложны и потенциально подвержены ошибкам. Однако технологии контроля на основе искусственного интеллекта могут облегчить проверку качества, быстро и эффективно обнаруживая недостатки или дефекты в изготовленных деталях. В некоторых случаях процесс может быть выполнен за считанные секунды, что значительно сокращает время выхода на рынок.

• Техническое обслуживание машин Более того, алгоритмы искусственного интеллекта находят важное применение в обслуживании машин и технологий в заводских условиях. То есть разрабатываются программное обеспечение и датчики на основе ИИ, которые могут обнаруживать, когда система или процесс скомпрометированы. Например, технология может уведомлять производственные группы, если система 3D-печати ведет себя по-другому или если партия сырья не соответствует требованиям.

Общая идея использования ИИ в обслуживании машин и процессов заключается в том, что он становится прогнозирующим, а это означает, что потенциальные ошибки и проблемы могут быть обнаружены на ранней стадии и устранены до того, как они возникнут, что сократит количество неисправных деталей и повысит производительность.

Искусственный интеллект также позволяет производителям собирать важную информацию и данные о своих производственных системах, что может привести к повышению эффективности использования оборудования и оптимизации разработки продуктов.

• Цепочки поставокИскусственный интеллект влияет не только на производство в цехах, но и на задачи управления, например цепочки поставок. Существует множество способов использования искусственного интеллекта для улучшения управления цепочками поставок. Например, эту технологию можно использовать для планирования эффективных маршрутов отгрузки и транспортировки, она может прогнозировать предложение и спрос на товарные запасы и даже может помочь компаниям выбрать лучшего поставщика для своих нужд.

Важно отметить, что ИИ может оптимизировать цепочки поставок, предсказывая и предсказывая изменения рынка, принимая во внимание такие элементы, как местоположение, экономика, потребительские модели и многое другое. Интеллектуальное программное обеспечение для расчета цен, такое как предлагаемое RapidDirect, также может значительно улучшить производственный процесс, позволяя клиентам получать мгновенные и точные предложения.