Инновационные применения ИИ в производстве

Искусственный интеллект революционизирует производство: автоматизация, контроль качества, оптимизация процессов и управление цепочкой поставок. Компании, такие как General Electric, Siemens, Tesla и BMW, успешно внедряют ИИ, повышая эффективность и качество продукции. Будущее ИИ включает умные фабрики, совместную работу с роботами и поддержку принятия решений для руководителей.

Работа предприятия в производственной индустрии постоянно сталкивается с препятствиями, такими как низкая производительность процессов, недостатки в производстве и дорогостоящее обслуживание оборудования и систем. Источники этих проблем заключаются в использовании неэффективного ручного труда, человеческом факторе и отсутствии информации в режиме реального времени, что приводит к излишним затратам, потере качества и неспособности использовать возможности. В частности, проблемы выявления дефектов часто остаются нерешенными из-за ручного труда и упрощения процедур их поиска. В то же время технология искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые перспективы для решения этих проблем.

ИИ оптимизирует обслуживание оборудования и предотвращает ошибки. Возможности обучения при обработке и анализе больших объемов информации позволяют настраивать циклы производства таким образом, чтобы они проявляли большую эффективность и точность при меньшем использовании ручного труда. Кроме того, ИИ предоставляет инструменты, которые помогают принимать обоснованные решения быстрее и управлять запасами более экономично. Узнайте больше о роли ИИ в управлении промышленным предприятием ниже.

Потенциал искусственного интеллекта в производстве: Ключевые технологии и методы

Глобальный рынок искусственного интеллекта в производстве достиг в 2022 году 3,8 миллиарда долларов и ожидается, что к 2032 году вырастет до 68,36 миллиарда долларов, с темпом роста 33,5% за период с 2023 по 2032 год. Основные проблемы, которые можно решить с помощью искусственного интеллекта в производстве, это необходимость оптимизации процессов, повышения эффективности и снижения затрат. Автоматизация рутинных операций путем минимизации человеческих ресурсов позволяет сосредоточиться на решении стратегических вопросов, тем самым улучшая производительность. Для этого используются следующие технологии искусственного интеллекта:

1. Машинное обучение. Анализ больших объемов информации для выявления закономерностей и делание прогнозов помогает определить точное время, когда, например, потребуется обслуживание из-за вероятного отказа. Превентивное обслуживание всегда дешевле экстренных ремонтов, оно также сокращает время простоя.

2. Компьютерное зрение, работающее с алгоритмами искусственного интеллекта, которые обрабатывают информацию с камер и датчиков. Эта технология применима для поиска дефектов, отслеживания производственных линий и автоматизации процесса контроля качества.

3. Обработка естественного языка, обеспечивающая понимание человеческого языка машинными алгоритмами. На промышленных предприятиях обработка естественного языка используется для анализа текстовой информации из отзывов клиентов, технической литературы и т. д. Технология позволяет отслеживать тренды и настроения аудитории, тем самым улучшая продукт.

4. Робототехника - коллаборативные роботы и роботы, которые могут использоваться для выполнения рутинных или опасных задач.

5. Анализ данных - анализ большого объема информации, который поможет улучшить производственные процессы и повысить эффективность в конкретных областях работы.

Примеры использования ИИ в производстве

Применение искусственного интеллекта в производственной отрасли предоставляет возможность улучшить качество и повысить эффективность процессов. Вот основные области применения ИИ в производстве:

1. Система контроля качества и обнаружение дефектов. Использование технологии компьютерного зрения позволяет автоматизировать визуальные проверки продукции на основе анализа изображений или видео. Сравнение данных с установленными параметрами качества выявляет и указывает на дефекты. Таким образом, общий уровень качества продукции повышается, а лояльность потребителя/клиента к вам и продукту становится еще крепче.

2. Оптимизация цепочки поставок путем анализа различных источников данных, таких как прогнозирование спроса, производственная мощность и уровень запасов. Принятие правильного решения об увеличении или, наоборот, сокращении производства направлено на минимизацию потерь, оперативное решение проблемы нехватки или, наоборот, избытка товаров.

3. Оптимизация процессов через анализ данных с использованием машинного обучения. Обучение алгоритмов времени цикла, энергопотребления, расхода материалов и последующие предложения по оптимизации приводят к улучшению производительности и операционной эффективности.

4. Прогнозирование спроса. Изучение исторических данных и спроса на рынке позволяет алгоритмам ИИ предлагать прогнозы, которые можно коррелировать с производственной производительностью и на основе которых корректировать работу предприятия.

5. Энергопотребление. ИИ контролирует энергопотребление производственных объектов в реальном времени и воспроизводит модель потерь энергии. На основе полученных данных разрабатываются стратегии экономии ресурсов и соблюдения требований экологии, что не только снижает энергопотребление, но и создает устойчивые, экологически чистые процессы.

6. Прогнозный анализ — прогноз вероятных отказов и поломок оборудования до фактической поломки. Предвидение необходимости плановых ремонтов и технического обслуживания позволит производителю сократить время ремонта и простой линии.

7. Мониторинг в реальном времени — сбор данных от датчиков и машин в настоящее время. Эта способность ИИ дает объективное представление о производственных процессах и помогает быстро находить и устранять ошибки в работе оборудования.

8. RBA (Роботизация процессов бизнеса) — использование программных роботов для автоматического выполнения определенных действий и оптимизации цикла производства. RBA повышает эффективность операций, снижает количество ошибок до нуля и освобождает ресурсы для изучения возможностей улучшения более сложных операций.

9. Проектирование производства. Способность анализировать отзывы ИИ, рыночные тенденции и информацию о продуктивности необходима для принятия точных решений относительно разработки продукта. ИИ предоставляет данные о предпочтениях клиентов, их ожиданиях и характеристиках продукта в соответствии с этими ожиданиями.

Преимущества ИИ в производстве

Применение искусственного интеллекта в производственной индустрии предоставляет множество преимуществ:

Повышение эффективности и производительности за счет автоматизации процессов, анализа данных и оптимизации цикла производства. В результате уменьшается количество ошибок, и ресурсы распределяются и используются более эффективно.

Улучшенный контроль качества благодаря проведению оперативных проверок и автоматизации процессов обнаружения ошибок.

Снижение затрат. Анализ ИИ выявляет неэффективные области и находит решения для улучшения производительности.

Точное прогнозирование на основе данных, полученных в результате обработки исторических отчетов и рыночных тенденций, сравнения информации с производственными данными.

Увеличение безопасности за счет включения в производственный цикл действий роботов, выполняющих сложные и опасные действия.

Анализ данных в реальном времени предоставляет ценную информацию, которая помогает принимать правильные решения, оптимизирующие затраты.

Инновации. ИИ, как никакая другая технология, способствует активным исследованиям и разработке инновационных функций, продуктов, отвечающих потребностям потребителя.

Улучшение управления цепочкой поставок путем анализа данных и сравнения результатов с объемами выпуска, наличием запасов и т. д.

Устойчивость и энергоэффективность — задачи, которые решаются алгоритмами ИИ.

Как ИИ преобразует производственную отрасль: реальные примеры

Применение искусственного интеллекта автоматизирует процессы, оптимизирует производство и интегрирует инновационные решения, что можно увидеть на примере таких предприятий:

Компания General Electric интегрировала технологии визуального контроля, управляемые ИИ, в производственные процессы. С помощью методов машинного обучения это позволило улучшить контроль качества и обнаружение ошибок. В частности, детали двигателей анализируются камерами с ИИ, что снижает количество ошибок.

Компания Siemens полагается на ИИ для прогнозирования технического обслуживания. Внедрение алгоритмов ИИ в датчики промышленного оборудования позволяет мониторить и обнаруживать отказы в реальном времени. Таким образом, можно предсказать, когда потребуется ремонт, и планировать плановое техобслуживание.

Компания Tesla применила роботов с использованием ИИ для автоматизации сборочных операций. Для этого используются роботизированные манипуляторы, оснащенные технологией компьютерного зрения и машинного обучения. Это внедрение повысило эффективность и снизило количество ошибок.

BMW обратилась к ИИ для оптимизации своей цепочки поставок. Алгоритмы ИИ и анализ данных обеспечивают точное прогнозирование спроса, управление запасами и планирование логистики, что, в свою очередь, создает основу для балансировки запасов и оптимизации логистических маршрутов.

Компания Fanuc, поставщик решений для автоматизации производства, внедрила RPA в производственные операции. Программные боты используются для выполнения повторяющихся задач, таких как ввод данных и контроль качества.

Будущие тренды и возможности

Перспективы использования ИИ в будущем:

1. ИИ в умных фабриках в рамках Промышленности 4.0. Предполагается, что ИИ будет использоваться для создания взаимосвязанных систем для обмена данными в реальном времени. Автономная регулировка параметров производства и оптимизация энергопотребления также станут реальностью.

2. Совместная работа человека с роботами. Одним из трендов в производственной отрасли являются коллаборативные роботы (cobots), которые объединяют преимущества ИИ и робототехники. Такие роботы не выполняют операции в изоляции, а работают вместе с людьми, проявляя гибкость и эффективность, способность делать точные решения, адаптироваться к новым условиям работы и учиться у людей. Это возможно благодаря использованию технологий компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания жестов.

3. Системы поддержки принятия решений на основе ИИ для руководителей. Эти системы предоставляют лидерам ценные реальные и прогнозные данные, а также вероятные сценарии для принятия правильных решений и реализации стратегий. Точное прогнозирование достигается за счет анализа исторических данных, рыночных тенденций и предпочтений клиентов. Преимущества заключаются в возможности рационализации потребления ресурсов и балансировке запасов, оценке рисков и стратегиях их снижения