Как да приложите AI към производствените системи от kapoklog Logistics

Oct 28, 2024

Възприемането на AI в света на производството е неизбежно. Не е въпросът дали технологията идва, а кога.

Той позволява невероятни нива на производителност и ефективност и много по-нюансирани процеси на автоматизация. Има и икономически смисъл, създавайки по-ефективни, но по-евтини операции в различни области.

Това показва толкова много обещания, че 92% от висшите производствени ръководители вярват, че дигиталните технологии „Smart Factory“ ще позволят повишена производителност и овластена работна сила. Изкуственият интелект играе голяма роля за това.

Това, което някои може би не осъзнават, е, че вече е тук.

AI в производството днес

AI вече вижда широко разпространение в страни като Япония, Китай и Индия. Големи марки като GE, Bosch, Panasonic и Mitsubishi Electric вече прилагат технологията в своите операции, за да подобрят процесите на производство и доставка.

„Технопаркът“ на Panasonic в Джаджар, разположен в щата Харяна, е дълбоко вкоренен с AI, който се използва за автоматизиране на производствените операции. Обектът се занимава с разработването на климатици, перални и други електроуреди.

Mitsubishi Electric India разработи AI за поведенчески анализ, който може да се използва за разширяване на съвременната производствена линия. По-конкретно, той може да анализира човешкото поведение, като например движенията и действията на работника на поточната линия.

Въпросът обаче е какво точно правят тези приложения? Как подобряват производителността и какъв вид конкурентно предимство осигуряват?

Производствено качество и производителност

Дефекти, проблемно оборудване и човешки грешки могат да допринесат за огромни проблеми в производствения сектор. За индустриалните производители непланираният престой струва приблизително 50 милиарда долара годишно. Всеки път, когато производствената линия възникне грешка, въпросните стоки не само се развалят, но има и престой, необходим за оценка и отстраняване на грешки. И двата сценария изяждат приходите на производствена организация, подкопавайки печалбите.

AI може да помогне да се премахнат тези неща по няколко начина.

Превантивната поддръжка на промишлено оборудване и машини може да се извършва от AI контролери. Ранното идентифициране на проблеми с производителността има значение, така че да могат да бъдат отстранени преди повреда или сериозна неизправност. Това води до няколко предимства като по-безопасна работна среда, по-надеждно оборудване, намалени оперативни разходи и подобрено качество на продукта.

Анализът в реално време на данните за ефективността може да помогне за количествено определяне и разпознаване на проблеми в производствената линия. В допълнение, продукцията може да бъде измерена и оценена, за да се гарантира, че стоките се развиват на правилните нива на качество.

Красотата на тези AI приложения е, че те могат да работят автономно, прехвърляйки постъпващите данни и доставяйки предупреждения и известия до необходимия персонал. Системата за превантивна поддръжка, например, може да изпрати предупреждение до сервизните екипи, че даден инструмент или машина се нуждае от почистване и ремонт.

Конкурентно предимство

Повишената производителност и ефективност вече осигуряват конкурентно предимство, но AI може да се използва и за по-голямо предимство. Гъвкавата автоматизация и рационализираният контрол на качеството, както и точното прогнозиране и ориентираното към търсенето производство допринасят за по-добрата позиция на производителите по отношение на пазарните тенденции.

Основна част от производството на стоки - стари или нови - е оценка на текущия пазар и адаптиране към потребителските и клиентските изисквания. Произвеждането на излишък, който не отива никъде, е загуба и ще изяде печалбите толкова, колкото всеки друг проблем. AI може да помогне за създаването на по-точна и навременна система, която реагира на пазарните тенденции по подходящ начин. Когато търсенето расте, производството се увеличава, а когато спада, производството се забавя. Намаляването на грешките при прогнозиране на веригата за доставки с до 50% и загубените продажби с до 65%, всичко това с възможна по-добра наличност на продукта благодарение на машинното обучение.

Приложенията с изкуствен интелект също могат да помогнат при придобиването на материали, производствените обеми, датите на доставка, използването на съоръженията и складовете и др. Чрез колективно управление на всички тези различни системи и сравняване на резултатите, AI платформите могат да помогнат за изграждането на забележително ефективна операция, задвижвана от интелигентност и прозрения в реално време.

Данните в ядрото

За да работят правилно усъвършенстваните анализи и AI технологиите, те се нуждаят от постоянен поток от данни - съставен от информация за ефективността, поведението и околната среда. По същество това е същата информация, която би използвал човешки анализатор или мениджър, с изключение на това, че AI може да прехвърля данните по-бързо и по-добре. Машинното обучение е част от тази технология, която може да обработва огромни количества данни наведнъж.

Пътят към изкуствения интелект е свързан с прилагането на повече ориентирани към данни процеси и системи, които могат да подават необходимата информация в платформа за отдалечен анализ. Така че, преди AI да заеме централно място в производството, тези решения за данни трябва да бъдат въведени. Ако все още не сте го направили, това е мястото, откъдето трябва да започнете във вашите съоръжения и операции.