ИИ и машинное обучение в обрабатывающей промышленности
Промышленность активно внедряет технологии искусственного интеллекта и интернета вещей, создавая умные заводы с использованием больших данных. Глубокое обучение трансформирует производственные процессы, обеспечивая аналитику на различных уровнях. Это не революция, а эволюция индустрии. Прогнозируется, что к 2025 году умные заводы принесут значительные доходы в размере $37 трлн, улучшая производительность, снижая операционные расходы и повышая удовлетворенность клиентов.
Как ИИ используется в производственной сфере?
Производство — это одна из главных отраслей, активно использующая технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Так называемые умные заводы, или Smart Factories 4.0, существенно сокращают непредвиденные простои, улучшают дизайн продуктов, эффективность производства, время перехода на другие виды производства, качество товаров и безопасность работников. Искусственный интеллект — сердце индустрии 4.0, он повышает производительность и в то же время способствует экологической безопасности.
Такие гиганты индустрии, как Siemens, GE, Fanuc, Kuka, Bosch, Microsoft и NVIDIA, уже активно вкладывают средства в разработку ИИ для производства с использованием методов машинного обучения, чтобы улучшить каждый аспект производственного процесса. По оценкам TrendForce, умное производство (сочетание промышленного ИИ и интернета вещей, IoT) будет стремительно развиваться в ближайшие три-пять лет. К 2020 году объем мирового рынка умного производства оценивается более чем в 320 миллиардов долларов с годовым темпом роста в 12,5%. В 2015 году в заводах работало 1.6 миллиона промышленных роботов, а к 2019 году ожидалось, что их число увеличится до 2.6 миллиона, согласно данным Международной федерации робототехники. Google Trends показывает, что в 2019 году поисковые запросы на тему «ИИ в производстве» стали более популярными, чем когда-либо.
Давайте объясним, как именно ИИ и МО могут преобразить современное производство.
Такие гиганты индустрии, как Siemens, GE, Fanuc, Kuka, Bosch, Microsoft и NVIDIA, уже активно вкладывают средства в разработку ИИ для производства с использованием методов машинного обучения, чтобы улучшить каждый аспект производственного процесса. По оценкам TrendForce, умное производство (сочетание промышленного ИИ и интернета вещей, IoT) будет стремительно развиваться в ближайшие три-пять лет. К 2020 году объем мирового рынка умного производства оценивается более чем в 320 миллиардов долларов с годовым темпом роста в 12,5%. В 2015 году в заводах работало 1.6 миллиона промышленных роботов, а к 2019 году ожидалось, что их число увеличится до 2.6 миллиона, согласно данным Международной федерации робототехники. Google Trends показывает, что в 2019 году поисковые запросы на тему «ИИ в производстве» стали более популярными, чем когда-либо.
Давайте объясним, как именно ИИ и МО могут преобразить современное производство.
Как ИИ может помочь производству?
Умное обслуживание
Обслуживание оборудования — это важная часть каждой производственной операции, зависящей от активов, и одна из крупнейших статей расходов в промышленности: незапланированные простои обходятся заводам и фабрикам примерно в 50 миллиардов долларов, причём 42% этих потерь связаны с отказом оборудования.
Именно поэтому предиктивное (предсказательное) техобслуживание стало жизненно важным решением, которое помогает экономить огромные суммы денег. Сложные алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети и машинное обучение, выдают надежные прогнозы о состоянии активов и машин. Срок полезного использования оборудования значительно увеличивается. Если что-то нужно починить или заменить, техники узнают об этом заранее и даже будут знать, какие методы использовать для устранения проблемы.
Улучшение разработки продуктов
Генеративный дизайн — это метод, позволяющий ввести детальное техническое задание, созданное человеком, в алгоритм ИИ. Задание может содержать различные параметры, такие как доступные производственные ресурсы, бюджет и время. Алгоритм анализирует все возможные варианты и создает несколько оптимальных решений. Этот набор решений может быть оценен с помощью предварительно обученных моделей глубокого обучения, которые могут добавить дополнительные данные и выбрать определённые варианты. Вы можете повторять этот процесс столько раз, сколько захотите, чтобы выбрать идеальный.
Улучшение качества
В современном мире коротких сроков и повышенной сложности продуктов становится еще труднее соответствовать высоким стандартам и нормам качества. Клиенты ожидают безупречных продуктов. Также дефекты товара могут привести к отзывам, что сильно вредит репутации компании и её бренду. ИИ может предупредить компании о проблемах на производственной линии, которые могут привести к проблемам с качеством. Эти неисправности могут быть крупными или незначительными, но все они влияют на общий уровень производства и могут быть устранены на ранних стадиях.
Например, машинное зрение — это решение ИИ, которое использует высокоразрешающие камеры для мониторинга дефектов гораздо лучше, чем это может человек. Это может быть сочетано с облачной системой обработки данных, которая создает автоматический ответ. Кроме того, производители могут получать данные о производительности своих продуктов после выхода на рынок, чтобы принимать лучшие стратегические решения в будущем.
Адаптация к рынку
ИИ и МО уже являются неотъемлемой частью завода 4.0, но они также могут улучшить цепочки поставок, сделав их реагирующими на изменения на рынке заранее. Таким образом, менеджеры могут улучшить свое стратегическое видение, опираясь на предложения ИИ. Прогнозы формируются ИИ на основе связывания ряда факторов, таких как политическая ситуация, погода, поведение потребителей и состояние экономики. Штат, запасы и поставки материалов могут быть рассчитаны в соответствии с прогнозами.
Крупнейшие компании по всему миру уже используют искусственный интеллект и машинное обучение в производстве и инвестируют миллионы в его развитие. Вот некоторые из наиболее известных примеров компаний, использующих его.
Обслуживание оборудования — это важная часть каждой производственной операции, зависящей от активов, и одна из крупнейших статей расходов в промышленности: незапланированные простои обходятся заводам и фабрикам примерно в 50 миллиардов долларов, причём 42% этих потерь связаны с отказом оборудования.
Именно поэтому предиктивное (предсказательное) техобслуживание стало жизненно важным решением, которое помогает экономить огромные суммы денег. Сложные алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети и машинное обучение, выдают надежные прогнозы о состоянии активов и машин. Срок полезного использования оборудования значительно увеличивается. Если что-то нужно починить или заменить, техники узнают об этом заранее и даже будут знать, какие методы использовать для устранения проблемы.
Улучшение разработки продуктов
Генеративный дизайн — это метод, позволяющий ввести детальное техническое задание, созданное человеком, в алгоритм ИИ. Задание может содержать различные параметры, такие как доступные производственные ресурсы, бюджет и время. Алгоритм анализирует все возможные варианты и создает несколько оптимальных решений. Этот набор решений может быть оценен с помощью предварительно обученных моделей глубокого обучения, которые могут добавить дополнительные данные и выбрать определённые варианты. Вы можете повторять этот процесс столько раз, сколько захотите, чтобы выбрать идеальный.
Улучшение качества
В современном мире коротких сроков и повышенной сложности продуктов становится еще труднее соответствовать высоким стандартам и нормам качества. Клиенты ожидают безупречных продуктов. Также дефекты товара могут привести к отзывам, что сильно вредит репутации компании и её бренду. ИИ может предупредить компании о проблемах на производственной линии, которые могут привести к проблемам с качеством. Эти неисправности могут быть крупными или незначительными, но все они влияют на общий уровень производства и могут быть устранены на ранних стадиях.
Например, машинное зрение — это решение ИИ, которое использует высокоразрешающие камеры для мониторинга дефектов гораздо лучше, чем это может человек. Это может быть сочетано с облачной системой обработки данных, которая создает автоматический ответ. Кроме того, производители могут получать данные о производительности своих продуктов после выхода на рынок, чтобы принимать лучшие стратегические решения в будущем.
Адаптация к рынку
ИИ и МО уже являются неотъемлемой частью завода 4.0, но они также могут улучшить цепочки поставок, сделав их реагирующими на изменения на рынке заранее. Таким образом, менеджеры могут улучшить свое стратегическое видение, опираясь на предложения ИИ. Прогнозы формируются ИИ на основе связывания ряда факторов, таких как политическая ситуация, погода, поведение потребителей и состояние экономики. Штат, запасы и поставки материалов могут быть рассчитаны в соответствии с прогнозами.
Крупнейшие компании по всему миру уже используют искусственный интеллект и машинное обучение в производстве и инвестируют миллионы в его развитие. Вот некоторые из наиболее известных примеров компаний, использующих его.
Применение ML в производстве
Siemens
Немецкий конгломерат Siemens утверждает, что его практический опыт в области промышленного ИИ для производства уже способствовал развитию и применению технологии. На протяжении десятилетий они использовали нейронные сети для мониторинга сталелитейных заводов и повышения их производительности. За последние 10 лет они инвестировали более 10 миллиардов долларов в покупку программных компаний.
В 2016 году Siemens представил Mindsphere, умное облачное решение, которое позволяет производителям мониторить машинные парки по всему миру. В том же году они добавили аналитику IBM Watson к функциям, предлагаемым сервисом. Цель этого решения — отслеживать каждый параметр в процессе производства от разработки до доставки и находить проблемы и способы их решения.
Siemens использует ИИ на основе нейронных сетей в своих газовых турбинах. Более 500 датчиков отслеживают различные параметры, и система учится и принимает решения о корректировке топливных значений для наиболее эффективной работы.
Siemens также предлагает продукт Click2Make, цель которого — сделать массовую кастомизацию реальностью. Когда компании полностью понимают свои ресурсы и располагают передовыми роботами, это становится возможным. Например, представьте компанию, которой нужно поставить ограниченную серию стульев. Все, что компании нужно сделать, это загрузить дизайн, а системы передадут эту информацию на заводы, которые имеют все необходимое оборудование для их изготовления. После начала производства руководство компании может искать потенциальных покупателей в режиме реального времени. Это значительно ускоряет путь от дизайна до доставки.
General Electric
Одна из крупнейших компаний в мире, General Electric производит всё, от бытовой техники до крупной промышленной машины. У них более 500 заводов по всему миру, но только начали делать их умными.
Brilliant Manufacturing Suite — попытка GE отслеживать и обрабатывать всё в каждом аспекте производства, чтобы найти все возможные проблемы и неисправности. Их первый Brilliant Factory в Индии получил инвестиции в размере 200 миллионов долларов и повысил эффективность завода на 18% благодаря этому решению. Brilliant Manufacturing Suite от GE стремится связать все элементы производства, такие как дизайн, инженерия или распределение, в одну глобальную умную систему, которая масштабируема. У системы даже есть собственная платформа промышленного IoT Predix. Эта платформа использует датчики для мониторинга всех аспектов процесса производства и работы сложного оборудования. Predix обладает возможностями глубокого обучения, которые могут обрабатывать всю эту информацию и предлагать практические решения. GE уже инвестировала более 1 миллиарда долларов в эту систему, и к 2020 году Predix будет обрабатывать более 1 миллиона терабайт информации в день.
В настоящее время General Electric управляет семью Блестящими Заводами с системой Predix; все они заметили положительные улучшения в производстве.
Fanuc
Эта компания из Японии использует искусственный интеллект, чтобы сделать роботов умнее. Фактически, она является лидером в промышленной робототехнике, интегрируя глубокое обучение в роботов. Fanuc сотрудничает с Rockwell и Cisco для внедрения FANUC Intelligent Edge Link and Drive (FIELD), платформы IoT для производственной промышленности. Партнёрство с NVIDIA привело к использованию чипов искусственного интеллекта Fanuc для заводов будущего. Применение глубокого обучения с подкреплением привело к способности некоторых промышленных роботов обучаться самим. FANUC и NVIDIA стремятся позволить нескольким роботам учиться одновременно. Если роботы смогут учиться вместе, это будет быстрее для каждого из них индивидуально. В будущем роботы смогут делиться своими навыками друг с другом, экономя время в производственных процессах на Умном Заводе.
Немецкий конгломерат Siemens утверждает, что его практический опыт в области промышленного ИИ для производства уже способствовал развитию и применению технологии. На протяжении десятилетий они использовали нейронные сети для мониторинга сталелитейных заводов и повышения их производительности. За последние 10 лет они инвестировали более 10 миллиардов долларов в покупку программных компаний.
В 2016 году Siemens представил Mindsphere, умное облачное решение, которое позволяет производителям мониторить машинные парки по всему миру. В том же году они добавили аналитику IBM Watson к функциям, предлагаемым сервисом. Цель этого решения — отслеживать каждый параметр в процессе производства от разработки до доставки и находить проблемы и способы их решения.
Siemens использует ИИ на основе нейронных сетей в своих газовых турбинах. Более 500 датчиков отслеживают различные параметры, и система учится и принимает решения о корректировке топливных значений для наиболее эффективной работы.
Siemens также предлагает продукт Click2Make, цель которого — сделать массовую кастомизацию реальностью. Когда компании полностью понимают свои ресурсы и располагают передовыми роботами, это становится возможным. Например, представьте компанию, которой нужно поставить ограниченную серию стульев. Все, что компании нужно сделать, это загрузить дизайн, а системы передадут эту информацию на заводы, которые имеют все необходимое оборудование для их изготовления. После начала производства руководство компании может искать потенциальных покупателей в режиме реального времени. Это значительно ускоряет путь от дизайна до доставки.
General Electric
Одна из крупнейших компаний в мире, General Electric производит всё, от бытовой техники до крупной промышленной машины. У них более 500 заводов по всему миру, но только начали делать их умными.
Brilliant Manufacturing Suite — попытка GE отслеживать и обрабатывать всё в каждом аспекте производства, чтобы найти все возможные проблемы и неисправности. Их первый Brilliant Factory в Индии получил инвестиции в размере 200 миллионов долларов и повысил эффективность завода на 18% благодаря этому решению. Brilliant Manufacturing Suite от GE стремится связать все элементы производства, такие как дизайн, инженерия или распределение, в одну глобальную умную систему, которая масштабируема. У системы даже есть собственная платформа промышленного IoT Predix. Эта платформа использует датчики для мониторинга всех аспектов процесса производства и работы сложного оборудования. Predix обладает возможностями глубокого обучения, которые могут обрабатывать всю эту информацию и предлагать практические решения. GE уже инвестировала более 1 миллиарда долларов в эту систему, и к 2020 году Predix будет обрабатывать более 1 миллиона терабайт информации в день.
В настоящее время General Electric управляет семью Блестящими Заводами с системой Predix; все они заметили положительные улучшения в производстве.
Fanuc
Эта компания из Японии использует искусственный интеллект, чтобы сделать роботов умнее. Фактически, она является лидером в промышленной робототехнике, интегрируя глубокое обучение в роботов. Fanuc сотрудничает с Rockwell и Cisco для внедрения FANUC Intelligent Edge Link and Drive (FIELD), платформы IoT для производственной промышленности. Партнёрство с NVIDIA привело к использованию чипов искусственного интеллекта Fanuc для заводов будущего. Применение глубокого обучения с подкреплением привело к способности некоторых промышленных роботов обучаться самим. FANUC и NVIDIA стремятся позволить нескольким роботам учиться одновременно. Если роботы смогут учиться вместе, это будет быстрее для каждого из них индивидуально. В будущем роботы смогут делиться своими навыками друг с другом, экономя время в производственных процессах на Умном Заводе.
Большие данные в производстве: 10 примеров использования
Давным-давно Генри Форд вывел умный способ оптимизации производства: он платил одной из групп по ремонту за время, проведенное в комнате отдыха, когда все работало прекрасно. В результате рабочие стали более продуктивными, а время простоя сократилось.
В наши дни такие методы недостаточны для сохранения конкурентоспособности — умные идеи должны быть объединены с передовой технологией. Big Data — одна из технологий, которая может помочь производителям оптимизировать свои процессы. Компании сотрудничают с консультантами по Big Data, чтобы разрабатывать стратегии для внедрения более высоких технологий. Если вы все еще сомневаетесь в этом шаге, следующие примеры использования для вас. Мы надеемся, что это изменит ваше мнение!
Улучшение процесса добычи
Один производитель драгоценных металлов столкнулся с снижением содержания металла в руде. Очевидным способом решения этой проблемы было улучшение процессов добычи и очистки металла. С помощью данных с сенсоров решение Big Data выявило факторы, влияющие на процесс выхода продукции. Самым важным фактором оказался уровень кислорода. Узнав эту информацию, команда внесла изменения в процесс выщелачивания, что увеличило выход на 3,7%. Скорость снижения содержания металла в руде составляла 20%, но анализ Big Data позволил ее устранить и прибавить производителю ежегодно от $10 до $20 миллионов.
Совершенствование химического производства
Ведущий европейский производитель химических веществ поставил себе цель улучшить выход продукции. Их решение Big Data использовало данные с сенсоров для анализа каждого фактора, влияющего на производственный выход. Среди факторов были: поток углекислого газа, давления и температуры охладителя. Эти показатели сравнивались между собой. Поток углекислого газа оказался решающим фактором. При умеренном изменении параметров расход сырья снизился на 20%, энергозатраты уменьшились на 15%, а выход продукции значительно увеличился.
Улучшение выхода вакцин
Фармацевтический гигант искал способ увеличить выход своих вакцин с помощью решения Big Data. Анализируя данные с сенсоров оборудования, выявляя взаимосвязи и сравнивая различные параметры, были найдены, рассмотрены и скорректированы ключевые факторы. Это привело к увеличению выхода вакцин на 50% и дополнительным ежегодным доходом в размере от $5 до $10 миллионов за одно вещество.
Оптимизация производства сахара
Большой производитель сахара страдал от высокого уровня влажности и плохого качества сырья, что влияло на вкус сахара. Решение Big Data быстро улучшило качество продукта и создало единый стандарт сахара несмотря на внешние факторы. Исходная проблема была решена, снижены производственные затраты, упростились рабочие процессы и повысилось удовлетворение клиентов.
Контроль качества автомобилей
BMW использует Big Data для выявления недостатков в своих прототипах с 2014 года. Данные собираются с сенсоров, установленных на прототипах во время тестирования, а также с автомобилей в эксплуатации. Анализ Big Data обнаружил слабые места и ошибки в прототипах и автомобилях, которые уже были проданы. Инженеры имели возможность устранить уязвимости в прототипах до начала массового производства, что снизило количество будущих отзывов. Таким образом, BMW спасла жизни, укрепила бренд и сократила затраты на гарантийное обслуживание.
Проектирование реактивного двигателя
Rolls-Royce является известным пользователем технологии Big Data, применяя её при проектировании новых авиационных двигателей. Решения Big Data берут под контроль этап проектирования, анализируя терабайты информации во время симуляции. Компания заранее знает сильные и слабые стороны модели ещё до того, как она запланирована к производству, что снижает затраты на дефекты, улучшает качество продукции и в конечном итоге спасает жизни.
Расширение предприятия на основе данных
Решения Big Data могут ответить на вопрос, целесообразно ли открыть новый завод в определенном месте. Предиктивные модели и сценарии на основе исторических данных могут не только помочь с этим, но и с прогнозированием спроса на новые продукты или входом на новые рынки.
Доступ к сырью
Предприятие искало лучшие способы доставки сырья и снижения затрат на простои в цепи поставок. На основе деталей маршрута поставщиков, погодных условий, данных о трафике и других факторов инструмент Big Data, интегрированный с MRP, использовал предиктивную аналитику для выявления возможных задержек. Теперь предприятие ведет производственный процесс без прерываний и с значительно сниженными затратами на простои.
Предиктивное техническое обслуживание
Оборудование на заводе Intel передает данные, собранные с помощью Интернета вещей, прямо в его решение Big Data. Это позволяет достичь распознавания образов, визуализации и обнаружения неисправностей. Инженеры четко видят тенденции и знают, какие немедленные меры следует принять, чтобы предотвратить серьезные поломки. Это решение предиктивного технического обслуживания сократило время реакции с четырех часов до половины минуты и значительно снизило затраты. Это позволило сэкономить до $100 миллионов в 2017 году.
Чистка корпуса судна
Клиент попросил Caterpillar Marine проанализировать, как чистка корпуса может повлиять на работу всего флота. Компания использовала своё решение Big Data, встроенное в свою платформу Asset Intelligence, и провела анализ на основе данных с сенсоров о судах с чистыми и нечистыми корпусами. После того, как были обнаружены определенные связи, Caterpillar Marine предложила чистить корпуса каждые шесть месяцев вместо каждых двух лет. Это позволило наиболее эффективно использовать их суда, а также улучшило имидж бренда и удовлетворенность клиентов.
В наши дни такие методы недостаточны для сохранения конкурентоспособности — умные идеи должны быть объединены с передовой технологией. Big Data — одна из технологий, которая может помочь производителям оптимизировать свои процессы. Компании сотрудничают с консультантами по Big Data, чтобы разрабатывать стратегии для внедрения более высоких технологий. Если вы все еще сомневаетесь в этом шаге, следующие примеры использования для вас. Мы надеемся, что это изменит ваше мнение!
Улучшение процесса добычи
Один производитель драгоценных металлов столкнулся с снижением содержания металла в руде. Очевидным способом решения этой проблемы было улучшение процессов добычи и очистки металла. С помощью данных с сенсоров решение Big Data выявило факторы, влияющие на процесс выхода продукции. Самым важным фактором оказался уровень кислорода. Узнав эту информацию, команда внесла изменения в процесс выщелачивания, что увеличило выход на 3,7%. Скорость снижения содержания металла в руде составляла 20%, но анализ Big Data позволил ее устранить и прибавить производителю ежегодно от $10 до $20 миллионов.
Совершенствование химического производства
Ведущий европейский производитель химических веществ поставил себе цель улучшить выход продукции. Их решение Big Data использовало данные с сенсоров для анализа каждого фактора, влияющего на производственный выход. Среди факторов были: поток углекислого газа, давления и температуры охладителя. Эти показатели сравнивались между собой. Поток углекислого газа оказался решающим фактором. При умеренном изменении параметров расход сырья снизился на 20%, энергозатраты уменьшились на 15%, а выход продукции значительно увеличился.
Улучшение выхода вакцин
Фармацевтический гигант искал способ увеличить выход своих вакцин с помощью решения Big Data. Анализируя данные с сенсоров оборудования, выявляя взаимосвязи и сравнивая различные параметры, были найдены, рассмотрены и скорректированы ключевые факторы. Это привело к увеличению выхода вакцин на 50% и дополнительным ежегодным доходом в размере от $5 до $10 миллионов за одно вещество.
Оптимизация производства сахара
Большой производитель сахара страдал от высокого уровня влажности и плохого качества сырья, что влияло на вкус сахара. Решение Big Data быстро улучшило качество продукта и создало единый стандарт сахара несмотря на внешние факторы. Исходная проблема была решена, снижены производственные затраты, упростились рабочие процессы и повысилось удовлетворение клиентов.
Контроль качества автомобилей
BMW использует Big Data для выявления недостатков в своих прототипах с 2014 года. Данные собираются с сенсоров, установленных на прототипах во время тестирования, а также с автомобилей в эксплуатации. Анализ Big Data обнаружил слабые места и ошибки в прототипах и автомобилях, которые уже были проданы. Инженеры имели возможность устранить уязвимости в прототипах до начала массового производства, что снизило количество будущих отзывов. Таким образом, BMW спасла жизни, укрепила бренд и сократила затраты на гарантийное обслуживание.
Проектирование реактивного двигателя
Rolls-Royce является известным пользователем технологии Big Data, применяя её при проектировании новых авиационных двигателей. Решения Big Data берут под контроль этап проектирования, анализируя терабайты информации во время симуляции. Компания заранее знает сильные и слабые стороны модели ещё до того, как она запланирована к производству, что снижает затраты на дефекты, улучшает качество продукции и в конечном итоге спасает жизни.
Расширение предприятия на основе данных
Решения Big Data могут ответить на вопрос, целесообразно ли открыть новый завод в определенном месте. Предиктивные модели и сценарии на основе исторических данных могут не только помочь с этим, но и с прогнозированием спроса на новые продукты или входом на новые рынки.
Доступ к сырью
Предприятие искало лучшие способы доставки сырья и снижения затрат на простои в цепи поставок. На основе деталей маршрута поставщиков, погодных условий, данных о трафике и других факторов инструмент Big Data, интегрированный с MRP, использовал предиктивную аналитику для выявления возможных задержек. Теперь предприятие ведет производственный процесс без прерываний и с значительно сниженными затратами на простои.
Предиктивное техническое обслуживание
Оборудование на заводе Intel передает данные, собранные с помощью Интернета вещей, прямо в его решение Big Data. Это позволяет достичь распознавания образов, визуализации и обнаружения неисправностей. Инженеры четко видят тенденции и знают, какие немедленные меры следует принять, чтобы предотвратить серьезные поломки. Это решение предиктивного технического обслуживания сократило время реакции с четырех часов до половины минуты и значительно снизило затраты. Это позволило сэкономить до $100 миллионов в 2017 году.
Чистка корпуса судна
Клиент попросил Caterpillar Marine проанализировать, как чистка корпуса может повлиять на работу всего флота. Компания использовала своё решение Big Data, встроенное в свою платформу Asset Intelligence, и провела анализ на основе данных с сенсоров о судах с чистыми и нечистыми корпусами. После того, как были обнаружены определенные связи, Caterpillar Marine предложила чистить корпуса каждые шесть месяцев вместо каждых двух лет. Это позволило наиболее эффективно использовать их суда, а также улучшило имидж бренда и удовлетворенность клиентов.
Производство с применением глубокого обучения
Благодаря передовым технологиям, таким как Big Data и Интернет вещей (IoT), в производстве создаются умные объекты, которые генерируют производственный интеллект, влияющий на всю организацию. Сегодня промышленность может получить доступ к ранее невообразимому объему сенсорных данных, которые содержат множество форматов, структур и семантики. По пути от сенсорных данных к реальному производственному интеллекту глубокое обучение получило много внимания как ведущее новшество в вычислительном интеллекте. Техники глубокого обучения позволяют автоматически извлекать знания из данных, обнаруживать закономерности и принимать решения. Мы можем выделить разные уровни аналитики данных, включая прогностическую аналитику, прескриптивную аналитику, диагностическую аналитику и описательную аналитику.
Продвинутая аналитика, полученная с помощью глубокого обучения, преобразует производство в высокопроизводительные умные объекты. Преимуществ много, включая снижение операционных расходов, адаптацию к потребностям клиентов, повышение производительности, возможное прогнозирование потребности клиентов, сокращение времени простоя, получение более полной картины процессов и получение большей ценности от операций в целом.
- Прогностическая аналитика использует статистические модели для прогнозирования возможностей будущего производства и деградации оборудования.
- Прескриптивная аналитика предлагает несколько сценариев для принятия мер.
- Диагностическая аналитика направлена на выявление причин отказов оборудования.
- Описательная аналитика заключается в определении того, что происходит в данный момент путем анализа операционных параметров, окружающей среды и условий продукта.
Продвинутая аналитика, полученная с помощью глубокого обучения, преобразует производство в высокопроизводительные умные объекты. Преимуществ много, включая снижение операционных расходов, адаптацию к потребностям клиентов, повышение производительности, возможное прогнозирование потребности клиентов, сокращение времени простоя, получение более полной картины процессов и получение большей ценности от операций в целом.
Заключение об ИИ в производстве
В течение многих лет робототехника, передовая аналитика и автоматизация были значительной частью производственной отрасли. Растущий масштаб использования искусственного интеллекта в производстве кажется скорее эволюцией, чем революцией в отрасли. Технология уже здесь, и более массовая реализация — это вопрос времени. По данным McKinsey, к 2025 году умные заводы смогут создавать $37 трлн.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024