7 способов, которыми искусственный интеллект положительно влияет на производство

Искусственный интеллект в производстве является частью более широкой тенденции к полностью автоматизированному производству. С развитием «умных фабрик» системы искусственного интеллекта могут изменить способ работы компаний с производственными линиями, повысив эффективность за счет расширения человеческих возможностей, предоставления аналитических данных в режиме реального времени и облегчения разработки и создания инновационных продуктов.

Новая промышленная революция

Производство прошло долгий путь со времен промышленной революции 1800-х годов, когда водяные и паровые машины впервые использовались для помощи рабочим. К 1960-м годам Промышленность 3.0 - третья промышленная революция - шла полным ходом, и General Motors представила первого промышленного робота в 1961 году. Однако ранние промышленные роботы были ограничены в масштабах, запрограммированных на выполнение только одной задачи за раз.

Сейчас обрабатывающая промышленность находится на последней стадии своего развития: Индустрия 4.0 . .

Индустрия 4.0 относится к использованию автоматизации и обмена данными и включает такие технологии, как Интернет вещей, облачные вычисления и искусственный интеллект.

Сценарий:во время производства на заводе датчик обнаруживает неисправное оборудование. Эти данные передаются через облачные вычисления, которые немедленно выявляют дефект и автоматически запрашивают замену. Этот пример анализа и действий в реальном времени может значительно повысить эффективность всей производственной линии.

7 способов воздействия искусственного интеллекта на производство:

1. Оптимизация производственных процессов

Искусственный интеллект может помочь повысить эффективность производственного цеха за счет автоматизации ручных или повторяющихся задач. Робототехника - это область, где это уже практикуется, когда роботы используются для выполнения физических задач, таких как сборка, подъем и упаковка. Такое использование промышленных роботов избавляет людей от необходимости выполнять рутинные ручные задачи, позволяя рабочим сосредоточиться на более сложных операциях.

В прошлом году исследователи Siemens представили своего двурукого робота, способного изготавливать прототипы без необходимости программирования. Робот способен расшифровывать различные модели САПР, избавляя от необходимости программировать его процессы. Дальнейшие разработки в этой области могут привести к полной автоматизации производства в будущем.

Системы искусственного интеллекта также смогут оптимизировать производственные процессы, отслеживая каждый этап производственного цикла, например время выполнения заказа и используемое количество. В случае аддитивного производства алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования степени заполнения машинных сборок, тем самым оптимизируя планирование производства.

2. Более безопасная рабочая среда

Одна из областей робототехники, которая вышла на передний план в последние годы, - это понятие «коботов» - совместных роботов, предназначенных для безопасной работы с людьми. Маленькие и легкие, коботы являются отправной точкой для компаний, стремящихся внедрить робототехнику, поскольку они значительно дешевле и проще в программировании, чем традиционные промышленные роботы.

Коботы могут помочь создать более безопасную рабочую среду, выполняя более опасные и физические задачи, позволяя работникам работать над более сложными задачами и избегать травм. Со временем алгоритмы машинного обучения смогут улучшить возможности заводских роботов, чтобы они могли лучше взаимодействовать с людьми и получать инструкции от них.

Одной из проблем многих автономных роботизированных систем является подход, основанный на правилах, при котором роботы запрограммированы для выполнения определенной задачи и не могут реагировать на изменения или неожиданные действия. Машинное обучение решает эту проблему, анализируя огромные объемы данных для выявления значимых закономерностей. Благодаря этому система может постоянно учиться и совершенствоваться без необходимости запрограммировать ее для выполнения одной единственной задачи. Интеграция систем искусственного интеллекта и датчиков может иметь серьезные последствия для безопасности рабочих:например, робот сможет распознать опасную ситуацию и принять превентивные меры для предотвращения травм.

3. Прогнозирование спроса

Отличный способ повысить эффективность производства - точно прогнозировать спрос. Системы на базе искусственного интеллекта могут быть чрезвычайно полезны для этого, поскольку они способны тестировать множество различных моделей и возможных результатов. Алгоритмы машинного обучения могут использовать данные для обнаружения значимых закономерностей и предоставления аналитических сведений в режиме реального времени. Производители могут использовать эту информацию для прогнозирования спроса и определения продуктов, которым следует соответственно расставить приоритеты.

4. Новинка продукта

Искусственный интеллект открывает новые возможности для производства. Хорошим примером является генеративный дизайн. Программное обеспечение для генеративного проектирования, используемое такими компаниями, как Airbus и New Balance, позволяет инженерам создавать сотни, если не тысячи, возможностей проектирования. Затем дизайнеры и инженеры могут выбрать те результаты, которые лучше всего соответствуют их потребностям.

В этом случае искусственный интеллект может решать ключевые производственные и инженерные задачи, создавая новые конструктивные решения, которые в противном случае были бы невозможны или немыслимы. Эта форма «совместного творчества» людей и технологий позволит производителям создавать новые инновационные продукты и предоставлять услуги, отвечающие потребностям клиентов, с меньшими затратами времени и меньшими затратами.

5. Упрощенные цепочки поставок

Согласно недавнему исследованию, компании тратят в среднем 6 500 часов в год на ручные процессы, связанные с деятельностью по управлению цепочкой поставок. Это включает в себя обработку бумажных счетов-фактур, ответы поставщикам и отслеживание номеров заказов на поставку. Автоматизируя многие из этих рутинных задач, можно значительно сократить затрачиваемое время.

Но искусственный интеллект может пойти еще дальше, оптимизируя процессы планирования цепочки поставок. Используя технологию машинного обучения, производители могут потенциально определять закономерности спроса на различные продукты, включая такие ключевые переменные, как, например, поведение рынка, политические или социально-экономические изменения. Это может помочь спрогнозировать будущий рыночный спрос, повлиять на способы получения сырья и помочь производителям принимать ключевые финансовые решения и решения по найму.

Таким образом оптимизируется весь процесс принятия решений в цепочке поставок. также может помочь ускорить доставку и сбалансировать спрос и предложение.

6. Профилактическое обслуживание

Важное значение для любой производственной операции имеет наличие исправного технологического оборудования. Таким образом, возможность прогнозирования и предотвращения отказов или неисправностей оборудования очень важна для бесперебойного и эффективного производственного процесса. Однако обслуживание производственного оборудования обычно основывается на фиксированном графике, независимо от текущего рабочего состояния, тратя драгоценное рабочее время и повышая риск неожиданных отказов оборудования.

Поэтому производители все больше осознают важность решений для профилактического обслуживания - например, использования датчиков для отслеживания состояния и производительности оборудования. Со временем профилактическое обслуживание может в конечном итоге превратиться в системы машинного обучения, способные анализировать огромные объемы данных для прогнозирования будущих сбоев. Это значительно повысит эффективность и поможет снизить затраты на обслуживание дорогих запасных частей.

7. Производство по индивидуальному заказу

Большая часть будущего производства будет заключаться в массовой настройке. Поскольку потребители все больше ожидают персонализированных продуктов, производителям необходимо будет найти способы удовлетворить этот спрос, не влияя на эффективность.

При традиционном подходе к массовому производству индивидуальная настройка не является ни рентабельной, ни затратной по времени. Однако появление таких технологий, как аддитивное производство, переворачивает ситуацию с ног на голову. Достижения в области искусственного интеллекта и аддитивного производства помогут производителям удовлетворить спрос, создав продукты, актуальные для их клиентов. Это также поможет обмениваться данными по всей цепочке создания стоимости, чтобы обеспечить более быстрое обслуживание клиентов и более быстрые поставки.

Повышение эффективности производства с помощью ИИ

Развитие технологий, таких как облачные вычисления, большие данные и машинное обучение, имеет большое значение для способа производства продуктов. Искусственный интеллект является следующим логическим шагом в этой эволюции и будет играть ключевую роль в повышении производительности, эффективности и прозрачности производственных операций.

Много говорилось о возможности ИИ и автоматизации заменять людей, но это не всегда так. ИИ не заменит человеческий интеллект; скорее, он будет поддерживать и повышать роль людей, устраняя повторяющиеся ручные задачи и возможность человеческой ошибки. Затем рабочих можно было бы переобучить для выполнения более сложных задач.

Производители должны будут использовать гибкие производственные процессы, а это означает, что они должны иметь возможность быстро адаптироваться к использованию новых технологий и реагировать на постоянно меняющиеся потребности клиентов и рыночный ландшафт.