Mnogi od pompe oko umjetne inteligencije u proizvodnoj industriji usredotočili su se na industrijsku automatizaciju, ali ovo je samo jedan aspekt revolucije inteligentnih tvornica - prirodni sljedeći korak u potrazi za učinkovitošću. AI također donosi mogućnost otkrivanja novih poslovnih puteva za proizvodnju stolova.
Kao dio paradigme Emerging Industry 4.0, navest ćemo sposobnost umjetne inteligencije da potakne industrijsku automatizaciju i otvori nove poslovne prilike. Osim toga, opisat ćemo kako proizvođači mogu koristiti ovu moćnu tehnologiju za poboljšanje učinkovitosti, poboljšanje kvalitete i bolje upravljanje opskrbnim lancem.
1: Predvidjeti kvalitetu i proizvodnju
Smanjenje proizvodnih gubitaka i sprječavanje neučinkovitih proizvodnih procesa bili su izazovi za proizvođače u svim industrijama. Danas, dok se rastuća potražnja susreće sa sve jačom konkurencijom, ovo se i dalje primjenjuje.
S druge strane, potrošači nikada nisu imali toliko proizvoda na izbor. Nedavna istraživanja pokazala su da ovaj bogati izbor znači da će potrošači sve češće trajno napustiti svoje omiljene robne marke, primjerice, ako na policama nema proizvoda.
Predviđanje kvalitete i proizvodnje koristi procese vođene umjetnom inteligencijom i rješenja za zdravlje strojeva kako bi otkrila skrivene uzroke mnogih višegodišnjih gubitaka proizvodnje s kojima se suočavaju proizvođači. To se postiže kontinuiranom multivarijantnom analizom pomoću jedinstveno obučenih algoritama strojnog učenja kako bi se steklo dubinsko razumijevanje različitih proizvodnih procesa.
Specifična AI/strojna tehnologija učenja koja se ovdje koristi naziva se nadzirano učenje, što znači da je algoritam osposobljen za prepoznavanje trendova i obrazaca u podacima. Zatim se mogu generirati automatski prijedlozi i upozorenja kako bi se proizvodni tim i procesni inženjeri informirali o neminovnim problemima, a važno znanje o tome kako spriječiti gubitke prije nego što se dogode može se neprimjetno podijeliti.
2: Prediktivno održavanje
Prediktivno održavanje jedna je od najpoznatijih primjena industrijske umjetne inteligencije. Prediktivno održavanje nije izvođenje održavanja na temelju unaprijed određenog rasporeda, već korištenje algoritama za predviđanje sljedećeg kvara komponente, stroja ili sustava, a zatim upozoravanje osoblja da izvrši ključne postupke održavanja kako bi se spriječili kvarovi. Ova upozorenja pojavljuju se u pravo vrijeme kako bi se izbjeglo gubljenje nepotrebnog vremena zastoja.
Ovi sustavi održavanja oslanjaju se na nenadzirane tehnike strojnog učenja za izradu predviđanja. Rješenja za prediktivno održavanje mogu pomoći u smanjenju troškova, dok u mnogim slučajevima eliminiraju potrebu za planiranim zastojima, povećavaju krajnji rezultat i poboljšavaju iskustvo zaposlenika.
Sprječavanjem kvarova kroz strojno učenje, sustav može nastaviti s radom bez nepotrebnih prekida ili kašnjenja. Potrebno održavanje je vrlo ciljano - tehničari su obaviješteni o komponentama koje je potrebno pregledati, popraviti i zamijeniti; Koje alate koristiti i koje metode slijediti.
Prediktivno održavanje također može produljiti preostali radni vijek (RUL) strojeva i opreme jer sprječava sekundarna oštećenja i zahtijeva manje rada za izvođenje postupaka održavanja. Poboljšanje RUL-a može povećati napore u pogledu održivosti i smanjiti otpad.
3: Suradnja čovjeka i stroja
Prema Međunarodnoj federaciji robotike (IFR), od 2020. u svijetu postoji oko 1,64 milijuna industrijskih robota koji rade. Ljudi su zabrinuti da će roboti ukrasti poslove, ali industrija vidi kako radnici prihvaćaju programiranje, dizajn i održavanje.
Ljudi također rade s robotima kako bi poboljšali učinkovitost i produktivnost unutar i izvan tvornice. Kako roboti budu sve više ukorijenjeni u proizvodnoj industriji, umjetna inteligencija će igrati važnu ulogu. Osigurat će sigurnost ljudskih radnika i dati robotima više autonomije za donošenje odluka koje mogu dodatno optimizirati procese na temelju podataka u stvarnom vremenu prikupljenih iz proizvodnih radionica.
4: Prilagodba tržištu i lanac opskrbe
Umjetna inteligencija prožima cijeli ekosustav Industrije 4.0 i nije ograničena na proizvodne radionice. Algoritmi umjetne inteligencije mogu optimizirati opskrbni lanac proizvodnih operacija, pomažući proizvođačima da bolje reagiraju i predvide promjenjiva tržišta.
Algoritam može konstruirati procjene tržišne potražnje 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 cesta. Neki procesi koji se mogu optimizirati pomoću ovih uvida uključuju kontrolu zaliha, osoblje, potrošnju energije, sirovine i financijske odluke.