Искусственный интеллект в производстве: варианты использования

Использование искусственного интеллекта в производстве растет. Генеративный дизайн и прогностическое обслуживание оптимизируют процессы. Возникает концепция завода "без света", что подразумевает автономную работу. Это обещает повышение эффективности, однако вызывает вопросы общественной ответственности и рынка труда.

В 2024 году искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным для повседневной работы производителей по всему миру. Автономные роботы и аналитика на основе машинного обучения позволяют компаниям оптимизировать процессы, повышать производительность и сокращать вред, наносимый окружающей среде, новыми способами.

Важно, что вместо замены человеческих работников приоритетом для многих организаций является способность делать это таким образом, чтобы расширять человеческие способности и позволять нам работать более безопасно и эффективно.

Сегодня концепция технологии ИИ на фабриках выходит далеко за пределы заводов, наполненных роботами, которые были характерной чертой промышленности с 1960-х годов, и охватывает умные, связанные производственные заводы, где люди и машины работают вместе, а данные и аналитика позволяют делать более точные прогнозы и принимать решения на каждом этапе процесса. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее интересных примеров использования ИИ в производстве:

Коллаборативные роботы

Роботы использовались для автоматизации ручных задач на фабриках и производственных заводах десятилетиями, но совместные роботы (cobots) - это относительно новое явление. Они отличаются тем, что разработаны для работы рядом с людьми безопасным образом, расширяя наши способности своими.

Одно из больших преимуществ совместных роботов перед традиционными промышленными роботами заключается в том, что их эксплуатация дешевле, так как им не нужно свое собственное отдельное пространство для функционирования. Это означает, что они могут безопасно работать на обычном производственном полу без необходимости защитных клеток или отделения от людей. Они могут подбирать компоненты, выполнять производственные операции, такие как завертывание, шлифование и полировка, а также управлять традиционным оборудованием для производства, таким как литьевые машины и штамповочные прессы. Они также могут проводить контроль качества с использованием камер с компьютерным зрением.

Совместные роботы широко используются автомобильными производителями, включая BMW и Ford, где они выполняют задачи, включая склеивание и сварку, смазку распредвалов, впрыскивание масла в двигатели и проведение контроля качества.

И производители потребительских товаров, включая гиганта Procter & Gamble, используют совместные роботы для оптимизации своих производственных процессов, занимаясь задачами, такими как сборка и упаковка продукции, сохраняя требуемые высокие стандарты гигиены.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

ИИ в аддитивном производстве

Часто известный как 3D-печать, термин "аддитивное производство" используется потому, что он охватывает любой процесс производства, при котором изделия и объекты создаются путем наращивания слоёв. Это отличает его от более традиционных, вычитающих процессов производства, при которых изделие или деталь создается путем вырезания из блока материала.

ИИ играет важную роль в аддитивном производстве, оптимизируя способ распределения и нанесения материалов, а также оптимизируя конструкцию сложных изделий (см. Генеративный дизайн ниже). Он также может использоваться для обнаружения и исправления ошибок, допущенных технологией 3D-печати в реальном времени.

Производитель оборудования для аддитивного производства Markforged разработал инструмент под названием Blacksmith, который использует ИИ для сравнения дизайнов изделий с реальными готовыми изделиями и автоматизации тонкой настройки производственного процесса, чтобы приблизить их друг к другу.

Такие технологии будут полезны для производителей, таких как гиганты обувной индустрии Adidas и Reebok, которые теперь используют технологию 3D-печати для создания сложных решетчатых структур для более комфортных и повышающих производительность беговых кроссовок.

Генеративный дизайн

Генеративный дизайн похож на генеративный ИИ, который мы видели в технологиях, таких как ChatGPT или Dall-E, только вместо того, чтобы говорить ему создавать текст или изображения, мы говорим ему проектировать продукты.

Дизайнеры просто вводят параметры, такие как какие материалы должны быть использованы, размер и вес желаемого продукта, какие методы производства будут использованы и сколько это должно стоить, и алгоритмы генеративного дизайна выдают чертежи и инструкции.

Инженеры-дизайнеры в производственной индустрии могут использовать этот метод для создания широкого выбора вариантов дизайна для новых продуктов, которые они хотят создать, а затем выбирать лучшие из них для производства. Таким образом, он ускоряет процессы разработки продуктов, позволяя внедрять инновации в дизайн.

Генеративный дизайн особенно мощен, когда речь идет о концептуализации того, что можно сделать с новыми процессами аддитивного производства, такими как 3D-печать, из-за сложности форм и структур, которые можно создать.

Он был использован для создания новых типов компонентов, которые дешевле, легче и прочнее существующих компонентов, улучшая общие качества многих продуктов, от автомобилей и самолетов до сборных домов и конструкций.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Предиктивное техобслуживание

Производители используют искусственный интеллект для анализа данных от датчиков и оборудования на заводском полу, чтобы понять, как и когда вероятно возникнут сбои и поломки. Это означает, что они могут гарантировать наличие ресурсов и запасных частей, необходимых для ремонта, чтобы быстро устранить проблемы. Это также означает, что они могут более точно предсказать количество простоя, которое можно ожидать в конкретном процессе или операции, и учесть это при планировании и логистическом планировании. Данные о вибрациях, термальном изображении, эффективности работы и анализе масел и жидкостей в машинах могут быть обработаны с помощью алгоритмов машинного обучения для важных выводов о состоянии оборудования производства.

Некоторые примеры этого на практике включают Pepsi и Colgate, которые оба используют технологию, разработанную стартапом по искусственному интеллекту Augury, чтобы обнаружить проблемы с оборудованием производства до того, как они вызовут поломки.

Завод "без света"

Завод "без света" - это умный завод, способный работать полностью автономно без присутствия людей на месте. Хотя это в основном теоретическая концепция, уже есть некоторые примеры существующих заводов - например, завод японского производителя роботов FANUC без участия людей с 2001 года, способный работать без человеческого присмотра до 30 дней.

Также есть завод по производству электрических бритв Philips в Нидерландах, где обычно требуется наличие девяти человек. Это тенденция, к которой другие компании будут стремиться, по мере того как технологии становятся все более эффективными и доступными. Использование только роботов в оборудовании означает, что завод может потенциально работать 24/7 без необходимости человеческого вмешательства, что может привести к большим выгодам в плане производительности и эффективности. Конечно, нужно будет решить вопросы о том, какое влияние на общество окажется удаление людей из производственного процесса.

Вывод

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) играют все более значительную роль в современном производстве, открывая новые возможности для оптимизации процессов и повышения эффективности. Одним из ярких примеров является использование ИИ в аддитивном производстве, где алгоритмы генеративного дизайна способствуют созданию инновационных продуктов и компонентов. Также важным направлением является прогностическое обслуживание, позволяющее производителям предсказывать возможные сбои и поломки оборудования на заводе и предпринимать меры по их предотвращению.

Одной из последних тенденций становится концепция завода "без света", где производственные процессы могут осуществляться полностью автономно, без присутствия человека на месте. Это открывает перспективы для увеличения производительности и снижения затрат, однако также вносит новые вызовы в области общественных отношений и рынка труда.

В целом, использование ИИ и современных технологий в производстве открывает новые горизонты для развития индустрии, способствуя росту экономики и улучшению качества жизни. Однако внедрение этих технологий должно сопровождаться внимательным обсуждением вопросов этики и социальной ответственности, чтобы обеспечить устойчивое и гармоничное развитие общества.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.