Как ИИ меняет производственную промышленность

Согласно опросу MIT Technology Review Insights за 2020 год, производство является отраслью с вторым по величине внедрением искусственного интеллекта. Это не удивительно, поскольку ИИ может изменить парадигму отрасли и переизобрести, как компании обращаются со всеми аспектами производственного процесса.

ИИ не хорош во всем, поэтому стратегическая реализация имеет ключевое значение

Несмотря на то, что он революционизирует почти каждый аспект нашей жизни, есть много вещей, которые искусственный интеллект не может делать так же хорошо, как люди. Например, хотя он менее подвержен ошибкам, чем средний человек, он все еще может совершать ошибки.

Предварительно запрограммированные роботы отлично подходят для выполнения повторяющихся задач с практически отсутствием надзора. Однако важно помнить, что люди должны тесно контролировать любую степень автономности, чтобы смягчить потенциальные проблемы. Это объясняет, почему, хотя существуют беспилотные поезда уже некоторое время, автомобильная промышленность борется с внедрением автономных транспортных средств. Гораздо проще контролировать автономный поезд, когда он ограничен железнодорожными путями; сравнительная свобода дорог в настоящее время оставляет слишком много места для ошибок.

В производственной промышленности терпимость к ошибкам чрезвычайно низка. Это означает, что, хотя ИИ можно использовать для улучшения работы сектора, это должно быть сделано стратегически вместе с квалифицированными работниками.

7 способов, которыми ИИ меняет производство

1. Предсказательное обслуживание

До появления ИИ техническое обслуживание машин осуществлялось по строгому графику, чтобы минимизировать риск неожиданных поломок. Теперь компании могут вместо этого использовать предсказательные системы ИИ, которые могут настроить потребности в обслуживании каждого оборудования, создавая оптимизированный график для отдельных машин, который повышает эффективность без увеличения затрат.

Фрезерные цеха часто сталкиваются с проблемой частых поломок шпинделей, что замедляет производство и увеличивает эксплуатационные затраты. Однако, интегрируя программы ИИ в программное обеспечение, эти заводы могут поддерживать круглосуточный мониторинг для обнаружения потенциальных точек отказа до того, как они вызовут проблемы.

2. Контроль качества

Использование ИИ для дополнения практик контроля качества не только дает лучший конечный результат, но и помогает организациям определить оптимальные условия эксплуатации для цеха и определить, какие переменные наиболее важны для достижения этих целей. Это снижает уровень дефектов и также существенно минимизирует количество отходов, экономя время и деньги.

McKinsey отмечает, что наиболее дорогой аспект полупроводниковой промышленности – производство, из-за длинных, многоступенчатых производственных циклов, которые могут занять недели или месяцы. Большая часть этой стоимости обусловлена тестами контроля качества, которые должны проводиться на каждом этапе, и задержками, вызванными дефектами.

ИИ не только оптимизирует эти шаги контроля качества, но и улучшает общую эффективность и потери выхода, агрегируя данные во всех фазах производства.

3. Осмотр дефектов

Теперь стало возможным “аутсорсить” работу по поиску несовершенств благодаря способности ИИ визуально осматривать предметы намного быстрее и более тщательно, чем люди.

Правильная система может быть обучена на относительно небольшом количестве изображений, а затем развернута для выполнения той же работы, которая обычно требует десятков или сотен работников. Кроме того, она может проводить анализ коренных причин, что позволяет компаниям устранять основные проблемы, которые в противном случае могут остаться незамеченными, увеличивая выход и оптимизируя производство.

4. Автоматизация склада

Потребители меняют свои привычки покупок на электронную коммерцию, что означает, что эффективность склада становится главным приоритетом для бизнеса, который нуждается в отличной логистике, чтобы оставаться конкурентоспособным.

Автоматизация склада охватывает все, от реализации решений ИИ, которые обрабатывают счета-фактуры, этикетки продукции и документы поставщиков, до использования алгоритмов для оптимизации пространства на полках, что может привести к массовым ROI в складских операциях.

5. Интеграция и оптимизация конвейера

Для真正 оптимизации производства и снижения затрат требуется не только сбор данных с производственного цеха. Информация должна быть просканирована, очищена и структурирована так, чтобы позволить провести функциональный анализ. ИИ может быстро и легко сортировать и структурировать агрегированные данные всего цеха, чтобы дать персоналу действенный, практический обзор того, что происходит на каждом этапе производственного процесса.

Это также позволяет осуществлять определенный уровень автоматизации конвейера, такой как реорганизация производственных линий, если сломается машина.

6. Разработка и проектирование продукции на основе ИИ

По мере того, как технология продолжает развиваться и совершенствоваться, искусственный интеллект ожидается оказать наиболее значительное влияние на разработку и проектирование продукции в течение следующих пяти лет. Производители уже используют его для генеративного проектирования, чтобы создавать инновационные прототипы и ускорять трудоемкие задачи, такие как подготовка сетки и геометрии.

Компьютерное проектирование и разработка также помогают инженерам создавать решения, которые находятся за пределами традиционного мышления, благодаря обучению программ ИИ. Они не только способны создавать новые идеи, но и уменьшить количество симуляций и прототипов, необходимых до создания жизнеспособного продукта.

7. Использование ИИ малыми предприятиями

Промышленность робототехники развивается быстрыми темпами, поэтому роботы, оснащенные ИИ, становятся менее новинкой и более обычной частью жизни для многих секторов. Это хорошая новость для малого бизнеса, поскольку это означает, что существует более широкий выбор доступных вариантов по более достижимым ценам. Ранее только гигантские корпорации с бюджетами, достаточными для вложения в исследования и разработку и передовые технологии, могли позволить себе сделать роботов частью своей деятельности.

Также обучение роботов стало проще и не требует команды инженеров для настройки и обслуживания. Это означает, что небольшие компании не должны нанимать команду технического персонала для обучения и обслуживания роботов.

Теперь небольшие производители могут разумно инвестировать в несколько небольших роботов, не используя весь свой годовой бюджет. Это означает, что их возможности масштабирования будут значительно увеличены, что позволит осуществлять более быстрое расширение, больше роста доходов и более конкурентное преимущество против более крупных игроков.

Будущее ИИ в производстве

ИИ имеет потенциал существенно повлиять на производственную промышленность. Хотя еще существуют проблемы, которые необходимо преодолеть, такие как интеграция технологии ИИ в существующие системы без ошибок и необходимость специализированной экспертизы, потенциальные выгоды от ИИ в производстве значительны и, вероятно, будут стимулировать его дальнейшее внедрение в ближайшие годы.

Искусственный интеллект не заменит традиционных роботов или устранит необходимость в человеческих работниках. Однако он может работать вместе с людьми, чтобы масштабировать операционные процессы быстрее и более эффективно, улучшая финансовые показатели.