Как ИИ изменит производство: примеры ближайшего будущего
Применение искусственного интеллекта революционизирует производство: улучшенные инспекции, эффективное энергопотребление и оптимизация цепочки поставок. ИИ предсказывает производственные показатели, помогает реагировать на изменения и снижает затраты. Это обеспечивает более гладкую работу и повышает конкурентоспособность компаний в современном мире.
Больше года спустя после начала пандемии коронавируса, которая вынудила производителей приостановить или изменить свою деятельность и нарушила глобальные цепочки поставок, идея о возвращении экономической активности к нормальному состоянию кажется полузабытой мечтой. Даже среди тех отраслей, которые каким-то образом сумели процветать во время пандемии — таких как технологии, здравоохранение или строительство и ремонт, например — большинство столкнулись с трудностями, такими как рост стоимости сырья, неэффективное управление запасами и вызов привлечения и удержания качественного персонала в условиях высокой волатильности.
Однако лучшие времена, кажется, впереди. Согласно недавнему опросу от Ассоциации производителей США, почти 88% производителей утверждают, что они либо в некоторой степени, либо очень позитивно смотрят на перспективы своей компании. Это неудивительно, учитывая возможности, которые открываются с появлением цифровизации, автоматизации и, особенно, искусственного интеллекта (ИИ).
Однако лучшие времена, кажется, впереди. Согласно недавнему опросу от Ассоциации производителей США, почти 88% производителей утверждают, что они либо в некоторой степени, либо очень позитивно смотрят на перспективы своей компании. Это неудивительно, учитывая возможности, которые открываются с появлением цифровизации, автоматизации и, особенно, искусственного интеллекта (ИИ).
Сопоставление фактов
Эти технологии могут кардинально изменить производство, и большинство компаний уже думают вперёд. По данным отчета PWC, 91% промышленных компаний инвестируют в цифровизацию своих заводов, и более половины уже используют данные для оптимизации ресурсов.
Однако сбор и интеграция данных — лишь часть задачи. Данные поступают из различных инструментов на всех этапах производственного процесса — будь то системы ERP, системы учета времени, инструменты управления качеством или CRM-системы. Настоящая сложность заключается в том, чтобы связать все эти данные внутри завода и проанализировать паттерны для принятия более эффективных решений в производственном процессе. И здесь на помощь приходит искусственный интеллект.
Однако сбор и интеграция данных — лишь часть задачи. Данные поступают из различных инструментов на всех этапах производственного процесса — будь то системы ERP, системы учета времени, инструменты управления качеством или CRM-системы. Настоящая сложность заключается в том, чтобы связать все эти данные внутри завода и проанализировать паттерны для принятия более эффективных решений в производственном процессе. И здесь на помощь приходит искусственный интеллект.
ИИ: настоящий переворот в игре
Искусственный интеллект может обрабатывать терабайты данных от сенсоров, машин и людей, которые невозможно проанализировать человеку. Реализуя модели машинного и глубокого обучения и внедряя автоматизацию в свои операции, производители могут наблюдать за паттернами и предсказывать воздействие отдельной переменной в сложной системе. Это дает им доступ к инструментам для снижения затрат и увеличения эффективности, которые до сих пор могли позволить себе лишь немногие компании.
Хотя потенциал этой технологии пока еще далек от реализации — лишь 9% цифровых заводов использовали искусственный интеллект в 2020 году — есть много областей производственного процесса, где мы уже можем представить, как игра изменится навсегда.
Контроль качества: визуальные проверки являются важной частью любой производственной линии. Процессы контроля качества или оценки дефектов должны проводиться регулярно, часто с участием нескольких инспекторов, что делает эту процедуру дорогостоящей и затратной по времени. Главное, что это очень подвержено человеческим ошибкам. Эти ошибки могут возникать в 20% - 30% всех визуальных проверок.
Сегодня технология обработки изображений может помочь или полностью заменить визуальные проверки, способная идентифицировать дефектные предметы или отсутствующие детали с большей точностью и скоростью, чем человеческий глаз. Более того, эта технология может быть внедрена с низкими затратами, ненавязчиво и даже в опасных средах, превосходя стандарты ручной проверки.
Два отрасли, где анализ изображений сборочной линии в реальном времени с высоким разрешением может быть критически важным, это автомобильная и потребительская промышленность. Например, Audi является одним из ведущих производителей автомобилей, внедряющих искусственный интеллект в свой процесс тестирования во время производства.
Профилактическое техобслуживание: уход за оборудованием и производственными активами составляет 29% всех уже существующих реализаций искусственного интеллекта в производстве — это область, где больше всего усилий сосредоточено, согласно отчету Capgemini "Масштабирование искусственного интеллекта в производственных операциях: практическая перспектива практиков".
С помощью машинного обучения в компьютерном моделировании или уже упомянутых визуальных проверок оборудования производители могут перейти от реактивного подхода в своих обслуживающих операциях — зависящего от запланированных проверок или даже отказов оборудования — к предиктивному обслуживанию, которое предполагает настройку регулярного обслуживания для каждого оборудования. Этот новый подход экономит много денег. По данным Ассоциации Робототехнической Промышленности, стоимость одной минуты простоя на производственной линии для компании, такой как General Motors, может достигать $20,000. Поэтому GM недавно начала использовать компьютерное зрение на своих заводах для выявления сбоев в своих сборочных роботах. В пилотном тестировании система обнаружила 72 случая отказа компонентов среди 7,000 роботов, что позволило компании устранить проблему до возникновения поломки.
Безопасность на рабочем месте: Пандемия коронавируса показала, как снижение плотности работников на заводах может быть критически важным во время вспышек вируса. Некоторые компании уже применили алгоритмы компьютерного зрения, которые автоматически контролируют социальную дистанцию, открывая возможность того, что в ближайшем будущем искусственный интеллект улучшит не только эффективность заводов, но и безопасность их рабочих условий.
Управление энергоресурсами: более качественный анализ операций и улучшенное прогнозирование также могут привести к более эффективному использованию энергии, что позволит не только снизить общее потребление, но и активировать наиболее энергозатратные процессы во внеочередные периоды, когда цены на электроэнергию падают. Канадская компания Novacab, например, разработала гибридную систему хранения энергии, которая сократила ее энергопотребление на 14%-40%. Кроме того, автоматизация и роботизированное производство позволяют внедрять инновации в области энергосбережения, такие как появление "темных заводов", которым не нужно свет для работы и которые могут функционировать круглосуточно.
Управление цепочкой поставок: чтобы обеспечить бесперебойное функционирование цепочки поставок, компании должны сотрудничать с поставщиками и партнерами, чтобы избежать риска дефицита или остановки производства. В результате внедрение искусственного интеллекта в управление цепочкой поставок, которое также включает логистику, управление запасами и складское хозяйство, позволяет менеджерам автоматизировать самые сложные и времязатратные задачи и сосредоточиться на использовании полученных инсайтов для принятия более стратегических и влиятельных решений для компании.
Планирование производства: наконец, с более качественными и большими данными о возможностях цепочки поставок приходит и более точное прогнозирование производства. Искусственный интеллект помогает предсказать результаты производства, такие как сроки выполнения заказов, выход продукции на основе исторических данных и текущих условий. Он также помогает предвидеть препятствия и рекомендовать сценарии смягчения, такие как перераспределение ресурсов или перепланирование, чтобы максимизировать пропускную способность и минимизировать затраты. Это означает, что искусственный интеллект позволяет реагировать более эффективно на ежедневную изменчивость.
Хотя потенциал этой технологии пока еще далек от реализации — лишь 9% цифровых заводов использовали искусственный интеллект в 2020 году — есть много областей производственного процесса, где мы уже можем представить, как игра изменится навсегда.
Контроль качества: визуальные проверки являются важной частью любой производственной линии. Процессы контроля качества или оценки дефектов должны проводиться регулярно, часто с участием нескольких инспекторов, что делает эту процедуру дорогостоящей и затратной по времени. Главное, что это очень подвержено человеческим ошибкам. Эти ошибки могут возникать в 20% - 30% всех визуальных проверок.
Сегодня технология обработки изображений может помочь или полностью заменить визуальные проверки, способная идентифицировать дефектные предметы или отсутствующие детали с большей точностью и скоростью, чем человеческий глаз. Более того, эта технология может быть внедрена с низкими затратами, ненавязчиво и даже в опасных средах, превосходя стандарты ручной проверки.
Два отрасли, где анализ изображений сборочной линии в реальном времени с высоким разрешением может быть критически важным, это автомобильная и потребительская промышленность. Например, Audi является одним из ведущих производителей автомобилей, внедряющих искусственный интеллект в свой процесс тестирования во время производства.
Профилактическое техобслуживание: уход за оборудованием и производственными активами составляет 29% всех уже существующих реализаций искусственного интеллекта в производстве — это область, где больше всего усилий сосредоточено, согласно отчету Capgemini "Масштабирование искусственного интеллекта в производственных операциях: практическая перспектива практиков".
С помощью машинного обучения в компьютерном моделировании или уже упомянутых визуальных проверок оборудования производители могут перейти от реактивного подхода в своих обслуживающих операциях — зависящего от запланированных проверок или даже отказов оборудования — к предиктивному обслуживанию, которое предполагает настройку регулярного обслуживания для каждого оборудования. Этот новый подход экономит много денег. По данным Ассоциации Робототехнической Промышленности, стоимость одной минуты простоя на производственной линии для компании, такой как General Motors, может достигать $20,000. Поэтому GM недавно начала использовать компьютерное зрение на своих заводах для выявления сбоев в своих сборочных роботах. В пилотном тестировании система обнаружила 72 случая отказа компонентов среди 7,000 роботов, что позволило компании устранить проблему до возникновения поломки.
Безопасность на рабочем месте: Пандемия коронавируса показала, как снижение плотности работников на заводах может быть критически важным во время вспышек вируса. Некоторые компании уже применили алгоритмы компьютерного зрения, которые автоматически контролируют социальную дистанцию, открывая возможность того, что в ближайшем будущем искусственный интеллект улучшит не только эффективность заводов, но и безопасность их рабочих условий.
Управление энергоресурсами: более качественный анализ операций и улучшенное прогнозирование также могут привести к более эффективному использованию энергии, что позволит не только снизить общее потребление, но и активировать наиболее энергозатратные процессы во внеочередные периоды, когда цены на электроэнергию падают. Канадская компания Novacab, например, разработала гибридную систему хранения энергии, которая сократила ее энергопотребление на 14%-40%. Кроме того, автоматизация и роботизированное производство позволяют внедрять инновации в области энергосбережения, такие как появление "темных заводов", которым не нужно свет для работы и которые могут функционировать круглосуточно.
Управление цепочкой поставок: чтобы обеспечить бесперебойное функционирование цепочки поставок, компании должны сотрудничать с поставщиками и партнерами, чтобы избежать риска дефицита или остановки производства. В результате внедрение искусственного интеллекта в управление цепочкой поставок, которое также включает логистику, управление запасами и складское хозяйство, позволяет менеджерам автоматизировать самые сложные и времязатратные задачи и сосредоточиться на использовании полученных инсайтов для принятия более стратегических и влиятельных решений для компании.
Планирование производства: наконец, с более качественными и большими данными о возможностях цепочки поставок приходит и более точное прогнозирование производства. Искусственный интеллект помогает предсказать результаты производства, такие как сроки выполнения заказов, выход продукции на основе исторических данных и текущих условий. Он также помогает предвидеть препятствия и рекомендовать сценарии смягчения, такие как перераспределение ресурсов или перепланирование, чтобы максимизировать пропускную способность и минимизировать затраты. Это означает, что искусственный интеллект позволяет реагировать более эффективно на ежедневную изменчивость.
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