Mnoga pompa oko umjetne inteligencije u proizvodnoj industriji fokusirana je na industrijsku automatizaciju, ali ovo je samo jedan aspekt revolucije inteligentnih tvornica – prirodni sljedeći korak u potrazi za efikasnošću. AI također donosi mogućnost otkrivanja novih poslovnih puteva za proizvodnju stolova.
Kao dio paradigme Emerging Industry 4.0, ocrtaćemo sposobnost vještačke inteligencije da pokreće industrijsku automatizaciju i otvara nove poslovne mogućnosti. Osim toga, opisat ćemo kako proizvođači mogu koristiti ovu moćnu tehnologiju za poboljšanje efikasnosti, poboljšanje kvalitete i bolje upravljanje lancem opskrbe.
1: Predvidjeti kvalitet i proizvodnju
Smanjenje gubitaka u proizvodnji i sprečavanje neefikasnih proizvodnih procesa bili su izazov za proizvođače u svim industrijama. Danas, kako se rastuća potražnja susreće sa sve žešćom konkurencijom, ovo se nastavlja primjenjivati.
S druge strane, potrošači nikada nisu imali toliki izbor proizvoda. Nedavna istraživanja su pokazala da ovaj bogat izbor znači da je sve veća vjerovatnoća da će potrošači trajno napustiti svoje omiljene brendove, na primjer, ako nema proizvoda na policama.
Predviđanje kvaliteta i proizvodnje koristi procese vođene umjetnom inteligencijom i rješenja za zdravlje mašina kako bi se otkrili skriveni uzroci mnogih višegodišnjih gubitaka u proizvodnji s kojima se suočavaju proizvođači. Ovo se postiže kontinuiranom multivarijantnom analizom pomoću jedinstveno obučenih algoritama mašinskog učenja kako bi se steklo dubinsko razumijevanje različitih proizvodnih procesa.
Specifična tehnologija AI/mašinskog učenja koja se ovdje koristi naziva se učenjem pod nadzorom, što znači da je algoritam obučen da identificira trendove i obrasce u podacima. Automatski prijedlozi i upozorenja se tada mogu generirati kako bi se proizvodni tim i procesni inženjeri informirali o neminovnim problemima, a važno znanje o tome kako spriječiti gubitke prije nego što do njih dođe može se neprimjetno podijeliti.
2: Prediktivno održavanje
Prediktivno održavanje je jedna od najpoznatijih primjena industrijske umjetne inteligencije. Prediktivno održavanje nije obavljanje održavanja na osnovu unaprijed određenog rasporeda, već korištenje algoritama za predviđanje sljedećeg kvara komponente, mašine ili sistema, a zatim upozoravanje osoblja da izvrši ključne procedure održavanja kako bi se spriječili kvarovi. Ova upozorenja se javljaju u pravo vrijeme kako bi se izbjeglo gubljenje nepotrebnog zastoja.
Ovi sistemi održavanja se oslanjaju na nenadzirane tehnike mašinskog učenja za predviđanje. Rješenja za prediktivno održavanje mogu pomoći u smanjenju troškova, dok u mnogim slučajevima eliminišu potrebu za planiranim zastojima, poboljšavajući krajnji rezultat i poboljšavajući iskustvo zaposlenika.
Sprečavanjem kvarova putem mašinskog učenja, sistem može nastaviti da radi bez nepotrebnih prekida ili kašnjenja. Potrebno održavanje je vrlo ciljano - tehničari su informisani o komponentama koje treba pregledati, popraviti i zamijeniti; Koje alate koristiti i koje metode slijediti.
Prediktivno održavanje takođe može produžiti preostali radni vek (RUL) mašina i opreme jer sprečava sekundarna oštećenja i zahteva manje rada za obavljanje procedura održavanja. Poboljšanje RUL-a može povećati napore u pogledu održivosti i smanjiti otpad.
3: Saradnja čovjeka i mašine
Prema Međunarodnoj federaciji robotike (IFR), od 2020. godine, u svijetu je u pogonu oko 1,64 miliona industrijskih robota. Ljudi su zabrinuti da će roboti ukrasti poslove, ali industrija vidi da radnici prihvataju programiranje, dizajn i održavanje.
Ljudi također rade s robotima kako bi poboljšali efikasnost i produktivnost kako unutar tako i izvan tvornice. Kako roboti postaju sve više ukorijenjeni u proizvodnoj industriji, umjetna inteligencija će igrati važnu ulogu. Osigurat će sigurnost ljudskih radnika i dati robotima veću autonomiju za donošenje odluka koje mogu dodatno optimizirati procese na osnovu podataka u realnom vremenu prikupljenih iz proizvodnih radionica.
4: Adaptacija tržišta i lanac snabdevanja
Umjetna inteligencija prožima cijeli ekosistem Industrije 4.0 i nije ograničena na proizvodne radionice. Algoritmi umjetne inteligencije mogu optimizirati lanac opskrbe proizvodnih operacija, pomažući proizvođačima da bolje reagiraju i predvide promjenjiva tržišta.
Algoritam može konstruirati procjene potražnje na tržištu uzimajući u obzir obrasce potražnje klasificirane prema više faktora kao što su datum, lokacija, društveno-ekonomski atributi, makroekonomsko ponašanje, politički status, vremenski obrasci, itd. Proizvođači mogu koristiti ove informacije za planiranje budućih puteva. Neki procesi koji se mogu optimizirati korištenjem ovih uvida uključuju kontrolu zaliha, osoblje, potrošnju energije, sirovine i finansijske odluke.