Улучшение умного производства:как искусственный интеллект повышает эффективность и инновации

В течение многих лет автопроизводители полагались на технологии, основанные на данных, для улучшения производственных операций, сокращения затрат и повышения эффективности. Большинство из них используют Интернет вещей и расширенную аналитику, чтобы следить за операциями в режиме реального времени. Совсем недавно эти технологии были дополнены использованием цифровых двойников, виртуальной разработки и сотрудничества и т. д. Теперь в арсенал добавлен дополнительный инструмент — искусственный интеллект (ИИ).

Искусственный интеллект дополняет и совершенствует интеллектуальные производственные технологии, такие как цифровые двойники, виртуальная разработка и системы с поддержкой Интернета вещей, добавляя возможности интеллекта, автоматизации и прогнозирования.

Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) все чаще используются для принятия более разумных решений и дают производителям возможность реагировать на меняющиеся условия (на рынке и на производственных линиях). В обоих случаях (принятие более разумных решений и реагирование на изменяющиеся условия) искусственный интеллект помогает производителям использовать огромные объемы данных, генерируемых устройствами Интернета вещей и интеллектуальными датчиками по всему заводу.

Вот некоторые из основных преимуществ использования ИИ в производстве:

ИИ и цифровые двойники

Динамическая аналитика и прогнозный анализ :цифровые двойники на базе искусственного интеллекта создают в реальном времени насыщенные данными симуляции физических систем, таких как производственные линии или целые автомобили. ИИ расширяет эти модели, анализируя большие потоки данных, чтобы прогнозировать сбои, оптимизировать производительность и тестировать различные сценарии «что, если» без физических сбоев.

Оптимизация на протяжении всего жизненного цикла :Искусственный интеллект постоянно учится на основе операционных данных, чтобы точно настроить поведение двойника, повышая точность таких приложений, как профилактическое обслуживание, оптимизация цепочки поставок и энергоэффективность производства.

ИИ, виртуальная разработка и прототипирование

Расширенная автоматизация проектирования :искусственный интеллект интегрируется с системами автоматизированного проектирования (САПР) и инструментами моделирования, обеспечивая генеративное проектирование и предлагая инновационные решения, основанные на таких параметрах проектирования, как снижение веса, эффективность использования материалов или аэродинамика.

Более быстрое и интеллектуальное моделирование :Среды виртуального тестирования на базе искусственного интеллекта позволяют производителям моделировать сложные сценарии, такие как краш-тесты или производительность аккумулятора, с более высокой точностью и меньшими вычислительными ресурсами.

Отзыв в режиме реального времени :Искусственный интеллект помогает устранить разрывы между виртуальными прототипами и физическими испытаниями, выявляя несоответствия и рекомендуя корректировки.

ИИ, Интернет вещей и интеллектуальные датчики

Действительный интеллект :ИИ обрабатывает огромные объемы данных, генерируемых устройствами и датчиками Интернета вещей, выявляя закономерности и предоставляя полезную информацию. Например, он может обнаруживать отклонения в работе оборудования, которые могут указывать на износ.

Периферийные вычисления :Сочетание искусственного интеллекта с Интернетом вещей на периферии позволяет принимать решения в режиме реального времени, не полагаясь на подключение к облаку, что критически важно для срочных приложений на производственных линиях.

Робототехника и автоматизация

Адаптивная робототехника :ИИ совершенствует робототехнические системы, позволяя им адаптироваться к новым задачам, учиться у людей-операторов и беспрепятственно сотрудничать в гибридных человеко-машинных рабочих пространствах.

Уменьшение ошибок :роботы с искусственным интеллектом используют компьютерное зрение и машинное обучение для повышения точности при выполнении таких задач, как сварка, покраска или сборка.

Прогнозное и предписывающее обслуживание

ИИ использует данные датчиков Интернета вещей и цифровых двойников для прогнозирования сбоев оборудования и назначения оптимальных действий по техническому обслуживанию. Это сводит к минимуму время простоя и продлевает срок службы оборудования.

Он позволяет проводить прогнозную аналитику во взаимосвязанных системах, предлагая идеи, которые могут быть неочевидны в изолированных наборах данных.

Оптимизация цепочки поставок и логистики

Адаптация в реальном времени :ИИ дополняет инструменты цифровой цепочки поставок, динамически корректируя графики запасов и производства в ответ на изменения спроса, перебои или узкие места в поставках.

Интегрированные экосистемы :Объединяя цифровые двойники, системы Интернета вещей и искусственный интеллект, автопроизводители достигают комплексной прозрачности, обеспечивая беспрепятственную координацию от закупок до окончательной сборки.

Нечеткая логика: Искусственный интеллект может помочь компаниям извлечь максимальную выгоду из сбоев в цепочке поставок, создавая более точные прогнозы, запуская сценарии с использованием цифровых двойников и позволяя быстро принимать решения на основе данных в реальном времени для смягчения текущих сбоев. Один из способов, с помощью которого ИИ может сделать это, — использовать математическую концепцию, известную как нечеткая логика.

Взаимодействие человека и машины

Хотя роботизированные системы использовались для автоматизации складских и производственных процессов на протяжении десятилетий, искусственный интеллект может добавить значительные возможности, которые выведут такие системы на новый уровень.

Например, зрение с поддержкой искусственного интеллекта может помочь роботизированным системам идентифицировать объекты в режиме реального времени. Это оказывается очень полезным при обработке и сборке компонентов на производственных линиях. Кроме того, ИИ может добавить автономную мобильность, чтобы помочь роботизированным системам передвигаться по складу или заводу без необходимости установки гусениц или разработки заранее запрограммированных маршрутов.

Другие варианты использования включают в себя:

Обучение дополненной реальности (AR) :ИИ расширяет возможности AR-приложений, предоставляя работникам информацию в режиме реального времени во время виртуальных сеансов обучения, делая повышение квалификации более эффективным.

Усовершенствования безопасности :ИИ контролирует деятельность работников и производственную среду, прогнозируя потенциальные опасности и предлагая корректирующие действия для повышения безопасности на рабочем месте.

Другие области применения

Производители также стремятся интегрировать искусственный интеллект с системами управления энергопотреблением, чтобы анализировать структуру потребления и рекомендовать меры по повышению эффективности, например оптимизацию отопления, охлаждения и освещения на заводах или сокращение отходов материалов во время производства.

Сделав шаг назад, ИИ действует как центральный интеллектуальный уровень, который объединяет и расширяет возможности других интеллектуальных производственных технологий. Это позволяет автопроизводителям перейти от реактивных к проактивным процессам, оптимизировать операции и ускорить инновации. Синергия искусственного интеллекта с цифровыми двойниками, виртуальной разработкой, Интернетом вещей и робототехникой представляет собой основу полностью подключенной и автономной производственной экосистемы.

Кроме того, интегрируя искусственный интеллект, автопроизводители не только оптимизируют свою деятельность, но и закладывают основу для преобразующих изменений в отрасли, таких как рост электрификации и технологий автономного вождения.