Как ИИ движет Индустрией 4.0: Трансформация производства с помощью интеллектуальных заводов

Искусственный интеллект изменил модель функционирования промышленности, введя новый формат взаимодействия между человеком и машиной. Эта промышленная революция, породившая Индустрию 4.0, характеризуется интеллектуальными заводами, где люди и кибер-физические системы взаимодействуют в облаке.

Интеллектуальные заводы поглощают автоматизированные структуры и включают цифровые возможности, позволяющие оборудованию общаться друг с другом и с заводскими системами в целом через конфигурацию IoT. Эти навыки всё больше востребованы заводами во всех отраслях, стремящимися обеспечить конкурентоспособность своих производственных мощностей в всё более технологичном контексте.

Применение ИИ в Индустрии 4.0

Искусственный интеллект стал наиболее деструктивной технологией, призванной революционизировать управление и бизнес-модели организаций. Его основные применения в Индустрии 4.0:

• Оптимизация OEE через предиктивный ремонт и обслуживание.
• Качество 4.0 через операционное совершенство, непрерывно улучшающее производственное качество.
• Генеративное проектирование с помощью алгоритмов ИИ и автоматизации, одновременно генерирующих множество допустимых проектных решений для одной цели.
• Робототехника через роботизированные и коллаборативные машины, поддерживающие операторов и освобождающие их от методичных и/или сверхточных задач.

Но кто управляет этими машинами, работающими на алгоритмах? Такая функциональность проявит свою ценность только при условии, что человеческий капитал обучен работе с обработкой, программированием и системами данных. Компании должны инвестировать не только в технологический капитал, но и в обучение сотрудников для получения квалификации.

Влияние ИИ на Индустрию 4.0

• Переход от традиционной автоматизации, основанной на автономных промышленных роботах, к сетевым «кибер-физическим системам» революционизировал работу производственных объектов и наложил новые стандарты конкурентоспособности на рынок. Это принесло ряд преимуществ производителям и потребителям, включая:
• Just-in-time производство: Адаптивные модели производства в реальном времени достигли нового уровня оптимизации. Эти ИИ-управляемые производственные системы могут изготавливать детали адаптивно под заказ. Датчики отслеживают компоненты, заказывая их согласно спросовым паттернам и алгоритмам для сокращения лид-таймов.

• Внедрение новых продуктов: Производственные линии становятся информационными системами, питающими принятие решений по таким центральным вопросам, как продуктовая линейка. Это облегчает адаптацию к спросу, упрощая переход от сырья, входящего в заводской процесс, к готовому продукту, покидающему его.

• Изменения в потреблении: Одним из крупнейших ментальных сдвигов стало изменение отношений между активами и клиентами. Потребители подключены к промышленности через информационные сети и ожидают продукты и впечатления более высокого качества и уровня персонализации. С другой стороны, производители могут выпускать кастомизированные продукты без потери эффективности благодаря цифровым проектам и интеллектуальному производству.

• Эволюция рынка труда: Кривая обучения методам ИИ медленна, тогда как ИИ развивается неистовым темпом. Это делает такие профессии, как «Data Scientist», всё более востребованными. Трудовая модель смещается к более аналитическим и квалифицированным кандидатам в сфере технологий, поэтому критически важно, чтобы правительства инвестировали в образование — фактор, всё более ключевой для смягчения безработицы.

Смысл ИИ для Индустрии 4.0

Искусственный интеллект затачивает бизнес-интеллект, что является важным шагом для мировой экономики. По исследованию IBM «Глобальная гонка за ИИ», 82% испанских компаний уже изучают использование ИИ. ИИ позволяет заводам масштабировать свои производственные модели без ущерба качеству процессов, что существенно учитывая растущую конкурентоспособность на рынке.

Методы ИИ, такие как машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), при грамотной реализации оказывают весьма значимое положительное влияние на ROI компаний. Автоматизированное обучение кардинально улучшает качество продукта, внедряя системы предиктивного обслуживания в производственные процессы, заменяя визуальные инспекции роботами или коботами, выполняющими контроль качества бесконечно точнее и эффективнее.

Кроме того, ML создаёт сложные алгоритмы, позволяющие «Умному производству»; данные, собранные во время производства, анализируются, и изменения автоматически адаптируются. Глубокое обучение, подмножество, эволюционировавшее из машинного обучения, создаёт собственные нейронные сети, обеспечивающие обучение без учителя, уводя автономию этих методов ещё дальше. Эти методы ИИ порождают три фундаментальных преимущества для Индустрии 4.0:

• Оптимизация производства
• Интеграция цепочки поставок

• Адаптация компании к рынку
• Улучшение разработки продукта

Однако сложность использования ИИ в Индустрии 4.0 требует от производителей сотрудничества со специалистами для достижения подходящих и кастомизированных решений. Создание необходимой технологии несет очень высокие затраты и требует глубоких знаний как внутренних, так и технических.

Ваш инструмент для Индустрии 4.0

Nexus Integra, интегрированная операционная платформа Big Data, сотрудничает с вашей компанией, чтобы узнать ваши цели и вместе создать чётко определённую дорожную карту с гибким и кастомизированным процессом разработки. Индустрия 4.0 движется бешеным темпом, и новые технологии, её формирующие, тоже. Поэтому наша цель — вести вас так, чтобы внедрение этих технологий было простым процессом, полным ценности для вашего бизнеса.

Для гарантии вашей конкурентоспособности в промышленности необходимо иметь подключенные данные и интегрированные промышленные процессы. Если это ещё не так для вашей компании, платформа IoT Nexus Integra, лидер в Индустрии 4.0, станет технологическим союзником, который превратит ваш традиционный завод в умную промышленность, чтобы вы могли извлечь всю ценность и потенциал из своих данных и достичь максимального уровня эффективности и производительности.