ИИ в производстве: преимущества и примеры использования
Искусственный интеллект трансформирует производство: от предиктивного обслуживания до оптимизации цепочки поставок. Возможности безграничны. А сотрудничество открывает путь к новым горизонтам и переопределяет будущее производства.
Искусственный интеллект (ИИ) считается одной из самых перспективных технологий после Интернета.
Благодаря своей способности принимать продвинутые решения и решать проблемы, похожие на решения человека, неудивительно, что секторы, такие как производство, с радостью принимают технологию ИИ.
ИИ облегчает жизнь производственным компаниям.
На самом деле, это благо для смарт-производства, поскольку ИИ не только контролирует и автоматизирует свои основные процессы, но и выявляет дефекты в деталях и улучшает качество производимой продукции.
Через эффективное использование алгоритмов ИИ вы можете повысить эффективность и производительность вашего производственного бизнеса на новый уровень.
Прочитайте эту статью и узнайте, как используется ИИ в производстве. Мы также рассмотрим некоторые примеры использования в нём ИИ.
Благодаря своей способности принимать продвинутые решения и решать проблемы, похожие на решения человека, неудивительно, что секторы, такие как производство, с радостью принимают технологию ИИ.
ИИ облегчает жизнь производственным компаниям.
На самом деле, это благо для смарт-производства, поскольку ИИ не только контролирует и автоматизирует свои основные процессы, но и выявляет дефекты в деталях и улучшает качество производимой продукции.
Через эффективное использование алгоритмов ИИ вы можете повысить эффективность и производительность вашего производственного бизнеса на новый уровень.
Прочитайте эту статью и узнайте, как используется ИИ в производстве. Мы также рассмотрим некоторые примеры использования в нём ИИ.
Слияние искусственного интеллекта и производства
Искусственный интеллект идеально подходит для сектора производства, который генерирует большой объем данных с помощью Интернета вещей и смарт-фабрик. Производители используют ИИ, включая машинное обучение (ML) и нейронные сети глубокого обучения, чтобы анализировать эти данные и принимать лучшие решения.
В производстве ИИ применяется преимущественно следующим образом:
Слияние интеллекта ИИ и производства привело к трансформационному сдвигу в промышленных процессах, что привело к увеличению инноваций в секторе производства.
Это позволяет фабрикам и промышленным предприятиям использовать силу искусственного интеллекта для оптимизации операций, принятия решений на основе данных и создания интеллектуальных адаптивных систем.
Давайте рассмотрим некоторые удивительные статистические данные, подчеркивающие влияние ИИ на производство:
В производстве ИИ применяется преимущественно следующим образом:
- Машинное обучение: Программы изучают шаблоны данных без явного программирования.
- Глубокое обучение: Продвинутая форма машинного обучения, которая интерпретирует изображения и видео.
- Автономные объекты: Умные роботы или транспортные средства, выполняющие задачи самостоятельно.
Слияние интеллекта ИИ и производства привело к трансформационному сдвигу в промышленных процессах, что привело к увеличению инноваций в секторе производства.
Это позволяет фабрикам и промышленным предприятиям использовать силу искусственного интеллекта для оптимизации операций, принятия решений на основе данных и создания интеллектуальных адаптивных систем.
Давайте рассмотрим некоторые удивительные статистические данные, подчеркивающие влияние ИИ на производство:
- Рост рынка - В 2022 году рынок искусственного интеллекта в производстве составлял около 2,3 миллиарда долларов. Но к 2027 году ожидается его рост до огромных 16,3 миллиарда долларов, что говорит о быстром росте с годовой ставкой роста в 47,9%.
- Внедрение ИИ по функциям - Производители используют ИИ в двух основных функциях - обслуживание (29%) и контроль качества (27%).
- Революция автоматизации - Производство переживает парадигмальный сдвиг с автоматизацией. Роботы, работающие на ИИ, становятся все более популярными, и благодаря прогрессу в области ИИ и робототехники глобальный рынок промышленных роботов достиг более 680 000 единиц в 2022 году. К 2031 году рынок роботов может достигнуть 150 миллиардов долларов.
- Улучшение качества - Использование ИИ и умной обработки изображений для проверки качества делает все лучше. Фабрики могут быть на 50% более продуктивными. Кроме того, ИИ может достигать до 90% точности в обнаружении дефектов, что улучшает общее качество продукции.
- Предиктивное обслуживание - Предиктивное обслуживание на базе ИИ может снизить затраты на обслуживание оборудования на 25%, что приводит к 70% меньшему числу поломок. Эта технология предотвращает дорогостоящие поломки и оптимизирует графики обслуживания. (Источник)
- Оптимизация цепи поставок - Использование ИИ в управлении цепочкой поставок помогает фабрикам работать лучше. Ранние пользователи ИИ могут улучшить логистические издержки на 15%, уровень запасов на 35% и уровень обслуживания на 65%.
Основные преимущества ИИ в производстве
Какие преимущества применения ИИ в вашем производственном бизнесе?
Список длинный, но вот некоторые ключевые преимущества, которые вы увидите при использовании роботов и искусственного интеллекта в производстве.
1. Предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание, работающее на ИИ, использует машинное обучение, данные сенсоров с машин (для определения температуры, движения, вибрации и т. д.) и даже внешние данные, такие как погода.
Этот подход помогает предсказать, когда машины могут сломаться. Он также минимизирует неплановое время простоя оборудования, снижает затраты на обслуживание и продлевает срок службы оборудования.
Согласно данным Департамента энергетики США, предиктивное обслуживание может сократить время простоя оборудования на 35% - 45%.
2. Умный контроль качества
ИИ обеспечивает 360-градусную видимость по всему заводу и производственным линиям, помогая пользователям обнаруживать проблемы с качеством, сокращать потери и улучшать производство.
Производители могут увеличить производственную мощность на 20% и улучшить качество на 35% с помощью ИИ.
Более того, ИИ-сенсоры эффективно обнаруживают самые маленькие дефекты, которые выходят за рамки возможностей человеческого зрения. Это повышает производительность и увеличивает процент товаров, проходящих контроль качества. ИИ также ускоряет рутинные процессы и значительно повышает точность, устраняя необходимость в долгих и подверженных ошибкам проверках человеком.
3. Повышенная производительность
ИИ отлично справляется с упрощением сложных расчетов и программированием. Это облегчает решение сложных математических задач.
ИИ может либо автоматически выполнять эти задачи, либо упаковывать их в удобные инструменты, которые инженеры могут использовать для ускорения своей работы.
Благодаря автоматизации, работающей на ИИ, сотрудники производства экономят время на рутинной работе, что позволяет им сосредоточиться на творческих аспектах своей работы, повышая удовлетворенность работой и раскрывая свой потенциал.
Эта технология повышает производительность сотрудников, обеспечивая легкий доступ к важным данным. Инженеры могут быстро найти подходящие материалы для конкретных продуктов, а производители могут использовать отчеты для прогнозирования заказов.
4. Генеративный дизайн
Генеративный дизайн - еще одно значительное преимущество ИИ в производстве. Он использует алгоритмы ИИ для исследования и создания широкого спектра вариантов дизайна для различных продуктов и компонентов.
Это приносит значительные преимущества в производственный процесс:
5. Улучшенное управление запасами и прогнозирование спроса
Производители часто сталкиваются с проблемой избытка или недостатка запасов, что приводит к потере выручки и клиентов. Управление запасами включает множество факторов, с которыми человеку сложно справиться идеально, но здесь может помочь искусственный интеллект.
Мощные вычисления ИИ могут помочь поддерживать правильное количество запасов. Он прогнозирует спрос, корректирует уровни запасов между различными местами и управляет запасами по всей сложной глобальной цепи поставок.
Согласно данным McKinsey Digital, прогнозирование, основанное на ИИ, снижает ошибки до 50% в цепи поставок.
6. Индивидуализация планировки заводов
С сотнями и тысячами переменных проектирование заводского помещения для максимальной эффективности сложно.
Кроме того, по мере развития продукции, планировка заводов должна также адаптироваться. Здесь отлично помогают решения на базе ИИ. Они могут обнаруживать неэффективности в планировке помещений, устранять узкие места и увеличивать производительность.
После внесения изменений производители могут получить в реальном времени обзор движения на заводе для быстрой проверки без существенных нарушений.
Список длинный, но вот некоторые ключевые преимущества, которые вы увидите при использовании роботов и искусственного интеллекта в производстве.
1. Предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание, работающее на ИИ, использует машинное обучение, данные сенсоров с машин (для определения температуры, движения, вибрации и т. д.) и даже внешние данные, такие как погода.
Этот подход помогает предсказать, когда машины могут сломаться. Он также минимизирует неплановое время простоя оборудования, снижает затраты на обслуживание и продлевает срок службы оборудования.
Согласно данным Департамента энергетики США, предиктивное обслуживание может сократить время простоя оборудования на 35% - 45%.
2. Умный контроль качества
ИИ обеспечивает 360-градусную видимость по всему заводу и производственным линиям, помогая пользователям обнаруживать проблемы с качеством, сокращать потери и улучшать производство.
Производители могут увеличить производственную мощность на 20% и улучшить качество на 35% с помощью ИИ.
Более того, ИИ-сенсоры эффективно обнаруживают самые маленькие дефекты, которые выходят за рамки возможностей человеческого зрения. Это повышает производительность и увеличивает процент товаров, проходящих контроль качества. ИИ также ускоряет рутинные процессы и значительно повышает точность, устраняя необходимость в долгих и подверженных ошибкам проверках человеком.
3. Повышенная производительность
ИИ отлично справляется с упрощением сложных расчетов и программированием. Это облегчает решение сложных математических задач.
ИИ может либо автоматически выполнять эти задачи, либо упаковывать их в удобные инструменты, которые инженеры могут использовать для ускорения своей работы.
Благодаря автоматизации, работающей на ИИ, сотрудники производства экономят время на рутинной работе, что позволяет им сосредоточиться на творческих аспектах своей работы, повышая удовлетворенность работой и раскрывая свой потенциал.
Эта технология повышает производительность сотрудников, обеспечивая легкий доступ к важным данным. Инженеры могут быстро найти подходящие материалы для конкретных продуктов, а производители могут использовать отчеты для прогнозирования заказов.
4. Генеративный дизайн
Генеративный дизайн - еще одно значительное преимущество ИИ в производстве. Он использует алгоритмы ИИ для исследования и создания широкого спектра вариантов дизайна для различных продуктов и компонентов.
Это приносит значительные преимущества в производственный процесс:
- Инновационные дизайны - Производители могут предложить инновационные и нестандартные решения дизайна, которые человеческие дизайнеры могли бы не рассмотреть.
- Эффективность - Это ускоряет процесс проектирования путем быстрого создания и оценки многочисленных альтернативных дизайнов, экономя время и ресурсы на разработке продукции.
- Снижение отходов материалов - Это помогает минимизировать расход материалов за счет создания легких и эффективных структур. Это способствует усилиям по устойчивому развитию и снижению затрат.
5. Улучшенное управление запасами и прогнозирование спроса
Производители часто сталкиваются с проблемой избытка или недостатка запасов, что приводит к потере выручки и клиентов. Управление запасами включает множество факторов, с которыми человеку сложно справиться идеально, но здесь может помочь искусственный интеллект.
Мощные вычисления ИИ могут помочь поддерживать правильное количество запасов. Он прогнозирует спрос, корректирует уровни запасов между различными местами и управляет запасами по всей сложной глобальной цепи поставок.
Согласно данным McKinsey Digital, прогнозирование, основанное на ИИ, снижает ошибки до 50% в цепи поставок.
6. Индивидуализация планировки заводов
С сотнями и тысячами переменных проектирование заводского помещения для максимальной эффективности сложно.
Кроме того, по мере развития продукции, планировка заводов должна также адаптироваться. Здесь отлично помогают решения на базе ИИ. Они могут обнаруживать неэффективности в планировке помещений, устранять узкие места и увеличивать производительность.
После внесения изменений производители могут получить в реальном времени обзор движения на заводе для быстрой проверки без существенных нарушений.
Примеры использования ИИ в производстве
Когда-то сцены из научно-фантастических фильмов, где фабрики работают с роботами, теперь стали реальностью благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ) производителями.
ИИ нашел различные применения в производственной индустрии, революционизируя различные аспекты процесса производства. Некоторые известные примеры включают:
Коботы
Коботы (коллаборативные роботы или совместные роботы) часто сотрудничают с людьми, действуя как дополнительные помощники.
Коботы учатся различным задачам, в отличие от автономных роботов, которые программируются для выполнения конкретной задачи. Они также умело обнаруживают и обходят препятствия, что позволяет им работать бок о бок и сотрудничать с людьми.
Производители обычно используют коботов для тяжелой подъемной работы или на конвейерах. Например, на автомобильных заводах они могут поднимать тяжелые детали автомобилей и удерживать их, пока люди их закрепляют.
Коботы также хорошо справляются с поиском и доставкой вещей на больших складах.
Эти роботы с ИИ, компьютерным зрением и обучающими способностями также могут выполнять другие сложные задачи точно. - Например, аккуратное строительство и проверка качества.
Роботизированная обработка документов
ИИ и машинное обучение большая помощь в производстве, особенно в обработке документов с помощью роботизированной обработки документов (RPA).
На фабриках обычно много бумаг, таких как заказы, счета и отчеты. Если это делать вручную, это занимает много времени, и могут возникнуть ошибки, что приводит к проблемам.
Но с помощью умных роботов на базе ИИ фабрики могут автоматизировать эти внутренние задачи. Умные роботы могут читать документы, сортировать информацию и автоматически помещать ее в нужное место.
Например, автопроизводитель может использовать роботов для обработки счетов от поставщиков. Роботы считывают важные части, проверяют их правильность и помещают информацию в финансовую систему. Это позволяет избежать ручного ввода важных документов.
Разработка новых продуктов
ИИ изменил способ создания новых продуктов на заводах. Он помогает компаниям придумывать лучшие способы создания и внедрения новых вещей.
Одним из главных преимуществ ИИ является его способность быстро анализировать большое количество данных. Он использует умные компьютерные программы для изучения тенденций, предпочтений клиентов и действий конкурентов. Это помогает компаниям определить, какие продукты стоит делать.
ИИ также помогает инженерам проектировать новые вещи. Они говорят ИИ, что они хотят, и он создает много вариантов. Это делает процесс проектирования быстрее и лучше.
Использование ИИ таким образом помогает компаниям делать вещи быстрее и создавать продукты, которые действительно нужны людям. Это также делает их более конкурентоспособными и приносит на рынок новые идеи.
Добавочное производство
Добавочное производство, также называемое 3D-печатью, создает продукты, слой за слоем. Это отличается от традиционного производства, когда материал удаляют.
ИИ помогает с 3D-печатью. Он следит за правильным использованием материалов и хорошими дизайнами. ИИ также может исправлять ошибки в дизайне в реальном времени во время печати.
Управление инвентарем/складом
ИИ в производстве помогает отслеживать вещи на складах. Он анализирует исторические данные, чтобы проверить прошлые продажи, что есть в наличии и тенденции, чтобы знать, сколько нужно. Это позволяет складам экономить деньги и иметь достаточное количество продукции.
Например, магазин одежды может использовать ИИ для прогнозирования того, что купят люди. Он смотрит на прошлые продажи и прогнозы погоды, чтобы держать правильное количество одежды. Это помогает им избежать хранения слишком много или слишком мало.
Кроме того, ИИ ускоряет обработку заказов. Он смотрит на заказы, планирует лучший маршрут для выбора вещей и эффективно использует ресурсы. Это делает клиентов счастливее с меньшим количеством ошибок.
Предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание похоже на предсказание, когда машины могут сломаться. Вместо ожидания проблемы оно проверяет состояние оборудования и машин и прогнозирует их срок службы.
Это предотвращает неожиданные поломки и помогает планировать ремонты.
Мы знаем, что для заводов остановка производства может стоить дорого. Предиктивное обслуживание, работающее на ИИ, полезно, потому что оно выявляет даже мелкие проблемы, которые могли бы быть пропущены при обычной проверке.
Инструменты ИИ могут находить проблемы и устранять их до того, как они вызовут серьезные проблемы. Благодаря умным программам заводы могут предсказать срок службы оборудования и устранить их, прежде чем они сломаются.
Визуальный контроль
Одно из важных применений ИИ в производстве - это визуальный контроль. Он обеспечивает контроль качества.
С помощью технологии ИИ производители могут использовать алгоритмы компьютерного зрения для анализа изображений или видео изготовленных продуктов и деталей.
Эти алгоритмы могут умно обнаруживать любые дефекты, аномалии и отклонения от заранее установленных стандартов качества с исключительной точностью, превосходя человеческие способности.
ИИ нашел различные применения в производственной индустрии, революционизируя различные аспекты процесса производства. Некоторые известные примеры включают:
Коботы
Коботы (коллаборативные роботы или совместные роботы) часто сотрудничают с людьми, действуя как дополнительные помощники.
Коботы учатся различным задачам, в отличие от автономных роботов, которые программируются для выполнения конкретной задачи. Они также умело обнаруживают и обходят препятствия, что позволяет им работать бок о бок и сотрудничать с людьми.
Производители обычно используют коботов для тяжелой подъемной работы или на конвейерах. Например, на автомобильных заводах они могут поднимать тяжелые детали автомобилей и удерживать их, пока люди их закрепляют.
Коботы также хорошо справляются с поиском и доставкой вещей на больших складах.
Эти роботы с ИИ, компьютерным зрением и обучающими способностями также могут выполнять другие сложные задачи точно. - Например, аккуратное строительство и проверка качества.
Роботизированная обработка документов
ИИ и машинное обучение большая помощь в производстве, особенно в обработке документов с помощью роботизированной обработки документов (RPA).
На фабриках обычно много бумаг, таких как заказы, счета и отчеты. Если это делать вручную, это занимает много времени, и могут возникнуть ошибки, что приводит к проблемам.
Но с помощью умных роботов на базе ИИ фабрики могут автоматизировать эти внутренние задачи. Умные роботы могут читать документы, сортировать информацию и автоматически помещать ее в нужное место.
Например, автопроизводитель может использовать роботов для обработки счетов от поставщиков. Роботы считывают важные части, проверяют их правильность и помещают информацию в финансовую систему. Это позволяет избежать ручного ввода важных документов.
Разработка новых продуктов
ИИ изменил способ создания новых продуктов на заводах. Он помогает компаниям придумывать лучшие способы создания и внедрения новых вещей.
Одним из главных преимуществ ИИ является его способность быстро анализировать большое количество данных. Он использует умные компьютерные программы для изучения тенденций, предпочтений клиентов и действий конкурентов. Это помогает компаниям определить, какие продукты стоит делать.
ИИ также помогает инженерам проектировать новые вещи. Они говорят ИИ, что они хотят, и он создает много вариантов. Это делает процесс проектирования быстрее и лучше.
Использование ИИ таким образом помогает компаниям делать вещи быстрее и создавать продукты, которые действительно нужны людям. Это также делает их более конкурентоспособными и приносит на рынок новые идеи.
Добавочное производство
Добавочное производство, также называемое 3D-печатью, создает продукты, слой за слоем. Это отличается от традиционного производства, когда материал удаляют.
ИИ помогает с 3D-печатью. Он следит за правильным использованием материалов и хорошими дизайнами. ИИ также может исправлять ошибки в дизайне в реальном времени во время печати.
Управление инвентарем/складом
ИИ в производстве помогает отслеживать вещи на складах. Он анализирует исторические данные, чтобы проверить прошлые продажи, что есть в наличии и тенденции, чтобы знать, сколько нужно. Это позволяет складам экономить деньги и иметь достаточное количество продукции.
Например, магазин одежды может использовать ИИ для прогнозирования того, что купят люди. Он смотрит на прошлые продажи и прогнозы погоды, чтобы держать правильное количество одежды. Это помогает им избежать хранения слишком много или слишком мало.
Кроме того, ИИ ускоряет обработку заказов. Он смотрит на заказы, планирует лучший маршрут для выбора вещей и эффективно использует ресурсы. Это делает клиентов счастливее с меньшим количеством ошибок.
Предиктивное обслуживание
Предиктивное обслуживание похоже на предсказание, когда машины могут сломаться. Вместо ожидания проблемы оно проверяет состояние оборудования и машин и прогнозирует их срок службы.
Это предотвращает неожиданные поломки и помогает планировать ремонты.
Мы знаем, что для заводов остановка производства может стоить дорого. Предиктивное обслуживание, работающее на ИИ, полезно, потому что оно выявляет даже мелкие проблемы, которые могли бы быть пропущены при обычной проверке.
Инструменты ИИ могут находить проблемы и устранять их до того, как они вызовут серьезные проблемы. Благодаря умным программам заводы могут предсказать срок службы оборудования и устранить их, прежде чем они сломаются.
Визуальный контроль
Одно из важных применений ИИ в производстве - это визуальный контроль. Он обеспечивает контроль качества.
С помощью технологии ИИ производители могут использовать алгоритмы компьютерного зрения для анализа изображений или видео изготовленных продуктов и деталей.
Эти алгоритмы могут умно обнаруживать любые дефекты, аномалии и отклонения от заранее установленных стандартов качества с исключительной точностью, превосходя человеческие способности.
Реальные примеры применения ИИ в производстве
Вот краткий обзор реальных примеров использования искусственного интеллекта в производстве.
1. GE использует ИИ для сокращения времени проектирования продукции.
Инженеры General Electric использовали технологию ИИ для создания инструментов, которые могли бы значительно ускорить проектирование реактивных двигателей и турбин.
Прежде инженерам GE требовалось около двух дней, чтобы проанализировать, как жидкости движутся в одном лопастном колесе турбины или детали двигателя.
Но благодаря машинному обучению ученые из исследовательского центра General Electric в Нью-Йорке разработали модель для оценки миллиона вариантов дизайна всего за 15 минут.
Это помогает ускорить создание следующего поколения продукции компании.
2. Toyota сотрудничает с Invisible AI.
Toyota сотрудничает с Invisible AI и внедряет ИИ, чтобы внести компьютерное зрение в свои заводы в Северной Америке.
Благодаря этому Toyota сделала свои производственные операции безопаснее, качественнее и эффективнее. Это решение на базе ИИ может предсказывать и предотвращать мелкие дефекты и травмы, анализируя движения людей.
Замечательно то, что эти решения на базе ИИ учатся самостоятельно. Кроме того, для работы им не нужно подключение к облаку или интернету. Они созданы с использованием специальной технологии и оснащены камерой для наблюдения за происходящим на полу.
3. Suntory PepsiCo оптимизирует контроль качества на производстве.
Suntory PepsiCo, компания, производящая напитки, имеет пять заводов во Вьетнаме.
Их заводы по производству газировки нуждались в помощи в чтении этикеток с датами изготовления и сроками годности. Иногда этикетки стиралась, потому что их клеили до того, как поверхность высохла. Это вызывало задержки и дорогостоящие остановки на производстве.
Чтобы исправить ситуацию, Suntory PepsiCo обратилась за помощью к компании Pacific Hi-Tech, и они разработали решение "Машинное зрение".
Это решение использует камеры и ИИ для чтения этикеток на продукции. Оно быстро проверяет правильность этикеток, их читаемость, а также, если они стерты или отсутствуют. Если этикетка неправильная, машина убирает продукт с конвейера. Это происходит без остановки всего. Эта система машинного зрения помогает Suntory PepsiCo убедиться, что они производят качественные продукты.
Если бы это делал человек, ему потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы рассмотреть каждый продукт и принять решение. Но машины с ИИ делают эту работу быстрее и с меньшим количеством ошибок.
4. Кремниевые подложки находят настоящую причину дефектов микросхем.
Кремниевые подложки - это полупроводники, из которых делают микросхемы для наших телефонов, компьютеров и телевизоров. Эти микросхемы могут быть очень маленькими, например, 10 нанометров.
Для нахождения ошибок в их изготовлении используются инструменты, такие как электронные микроскопы, которые медленны, но точны.
Хотя оптическое сканирование может обнаружить множество проблем на кремниевых подложках, проверка их электронным микроскопом занимает много времени. Это важно, потому что некоторые незначительные ошибки могут привести к неправильной работе микросхем. Эти ошибки называются "убийцами".
Технология ExtractAI от Applied Materials использует ИИ для обнаружения этих убийц-дефектов. Сначала она использует специальный сканер, чтобы найти проблемы на кремниевых подложках. Затем электронный микроскоп рассматривает проблемы более детально.
1. GE использует ИИ для сокращения времени проектирования продукции.
Инженеры General Electric использовали технологию ИИ для создания инструментов, которые могли бы значительно ускорить проектирование реактивных двигателей и турбин.
Прежде инженерам GE требовалось около двух дней, чтобы проанализировать, как жидкости движутся в одном лопастном колесе турбины или детали двигателя.
Но благодаря машинному обучению ученые из исследовательского центра General Electric в Нью-Йорке разработали модель для оценки миллиона вариантов дизайна всего за 15 минут.
Это помогает ускорить создание следующего поколения продукции компании.
2. Toyota сотрудничает с Invisible AI.
Toyota сотрудничает с Invisible AI и внедряет ИИ, чтобы внести компьютерное зрение в свои заводы в Северной Америке.
Благодаря этому Toyota сделала свои производственные операции безопаснее, качественнее и эффективнее. Это решение на базе ИИ может предсказывать и предотвращать мелкие дефекты и травмы, анализируя движения людей.
Замечательно то, что эти решения на базе ИИ учатся самостоятельно. Кроме того, для работы им не нужно подключение к облаку или интернету. Они созданы с использованием специальной технологии и оснащены камерой для наблюдения за происходящим на полу.
3. Suntory PepsiCo оптимизирует контроль качества на производстве.
Suntory PepsiCo, компания, производящая напитки, имеет пять заводов во Вьетнаме.
Их заводы по производству газировки нуждались в помощи в чтении этикеток с датами изготовления и сроками годности. Иногда этикетки стиралась, потому что их клеили до того, как поверхность высохла. Это вызывало задержки и дорогостоящие остановки на производстве.
Чтобы исправить ситуацию, Suntory PepsiCo обратилась за помощью к компании Pacific Hi-Tech, и они разработали решение "Машинное зрение".
Это решение использует камеры и ИИ для чтения этикеток на продукции. Оно быстро проверяет правильность этикеток, их читаемость, а также, если они стерты или отсутствуют. Если этикетка неправильная, машина убирает продукт с конвейера. Это происходит без остановки всего. Эта система машинного зрения помогает Suntory PepsiCo убедиться, что они производят качественные продукты.
Если бы это делал человек, ему потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы рассмотреть каждый продукт и принять решение. Но машины с ИИ делают эту работу быстрее и с меньшим количеством ошибок.
4. Кремниевые подложки находят настоящую причину дефектов микросхем.
Кремниевые подложки - это полупроводники, из которых делают микросхемы для наших телефонов, компьютеров и телевизоров. Эти микросхемы могут быть очень маленькими, например, 10 нанометров.
Для нахождения ошибок в их изготовлении используются инструменты, такие как электронные микроскопы, которые медленны, но точны.
Хотя оптическое сканирование может обнаружить множество проблем на кремниевых подложках, проверка их электронным микроскопом занимает много времени. Это важно, потому что некоторые незначительные ошибки могут привести к неправильной работе микросхем. Эти ошибки называются "убийцами".
Технология ExtractAI от Applied Materials использует ИИ для обнаружения этих убийц-дефектов. Сначала она использует специальный сканер, чтобы найти проблемы на кремниевых подложках. Затем электронный микроскоп рассматривает проблемы более детально.
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