Новаторские достижения AI и ML в обрабатывающей промышленности
В последние годы организации в производственной отрасли осознали важность искусственного интеллекта и машинного обучения, а также возможности, которые они открывают для них. Безусловно, инструменты на базе ИИ и ML сокращают время простоя, повышают эффективность работы и обеспечивают высокое качество конечной продукции. Однако, чтобы выжить в этой крайне конкурентной отрасли, убедитесь, что выбираете передовые инструменты ИИ и ML, настроенные согласно вашим индивидуальным производственным требованиям.
Производственная отрасль, возможно, одна из наиболее пострадавших во время пандемии. Теперь, когда они активно восстанавливают свой бизнес, им нужны такие решения, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML), чтобы сократить расходы на труд, уменьшить простои, повысить производительность работников и ускорить общее производство.
Глобальная производственная отрасль уже активно использует эти технологии. Последние данные говорят, что инвестиции в программы машинного обучения растут на 25% в год. И производство - это одна из отраслей, где инвестиции увеличиваются быстрее всего с прошлого года.
С другой стороны, ожидается, что размер рынка ИИ в производстве вырастет на 40% ежегодно с 2020 по 2025 год. Это связано с увеличением венчурных инвестиций в ИИ, что способствует его внедрению в производственной отрасли.
Кроме того, по данным Google Trends, люди постоянно ищут информацию о "ИИ в производстве" в течение последних нескольких лет, и иногда интерес к этой теме выше, чем когда-либо.
Действительно, ИИ и машинное обучение крайне необходимы для производственной отрасли, и это обусловлено вескими причинами.
Вот некоторые из главных преимуществ ИИ и ML в производственной сфере:
Глобальная производственная отрасль уже активно использует эти технологии. Последние данные говорят, что инвестиции в программы машинного обучения растут на 25% в год. И производство - это одна из отраслей, где инвестиции увеличиваются быстрее всего с прошлого года.
С другой стороны, ожидается, что размер рынка ИИ в производстве вырастет на 40% ежегодно с 2020 по 2025 год. Это связано с увеличением венчурных инвестиций в ИИ, что способствует его внедрению в производственной отрасли.
Кроме того, по данным Google Trends, люди постоянно ищут информацию о "ИИ в производстве" в течение последних нескольких лет, и иногда интерес к этой теме выше, чем когда-либо.
Действительно, ИИ и машинное обучение крайне необходимы для производственной отрасли, и это обусловлено вескими причинами.
Вот некоторые из главных преимуществ ИИ и ML в производственной сфере:
1. Предотвращение простоя
Оборудование на производственных предприятиях может выходить из строя, что сказывается на количестве и качестве продукции, приводя к финансовым потерям. Потери могут быть ещё больше, если произойдёт простой производства. Исследование 2015 года показало, что даже у небольших компаний незапланированный простой может обходиться в 427 долларов в минуту.
Проблема с дефектами в машинах заключается в том, что их не всегда легко обнаружить. Иногда эти дефекты настолько сложные и глубокие, что даже специалисты не могут заметить их при обычном осмотре.
Инструменты на базе ИИ и машинного обучения разработаны для обнаружения дефектов в машинах любой сложности, от критических до незначительных, которые могут вызывать врождённые дефекты в продукции. Эти передовые инструменты с помощью автоматизации на базе ИИ выявляют недостатки в машинах, тем самым устраняя любые несоответствия в продукции на производственной линии. Кроме того, они помогают устранить проблемы, прежде чем дела выйдут из-под контроля.
Проблема с дефектами в машинах заключается в том, что их не всегда легко обнаружить. Иногда эти дефекты настолько сложные и глубокие, что даже специалисты не могут заметить их при обычном осмотре.
Инструменты на базе ИИ и машинного обучения разработаны для обнаружения дефектов в машинах любой сложности, от критических до незначительных, которые могут вызывать врождённые дефекты в продукции. Эти передовые инструменты с помощью автоматизации на базе ИИ выявляют недостатки в машинах, тем самым устраняя любые несоответствия в продукции на производственной линии. Кроме того, они помогают устранить проблемы, прежде чем дела выйдут из-под контроля.
2. Лучшее производство с помощью Digital Twin
ИИ в производстве позволяет владельцам бизнеса экспериментировать с виртуальным представлением их реального продукта, которое называется цифровым двойником. Концепция цифрового двойника еще довольно нова для региона Азиатско-Тихоокеанского региона, но, согласно недавней статистике, ожидается, что рынок цифровых двойников будет расти на 35,01% в год в период с 2021 по 2026 год.
Используя цифровые двойники, компании могут подробно изучить свои продукты и проводить эксперименты для улучшения их характеристик.
Основное преимущество цифровых двойников заключается в разработке продуктов. Используя данные, собранные с виртуальных двойников, производители могут находить способы повышения качества и создания лучших продуктов. Вот три основных применения цифровых двойников:
Используя цифровые двойники, компании могут подробно изучить свои продукты и проводить эксперименты для улучшения их характеристик.
Основное преимущество цифровых двойников заключается в разработке продуктов. Используя данные, собранные с виртуальных двойников, производители могут находить способы повышения качества и создания лучших продуктов. Вот три основных применения цифровых двойников:
- Цифровой двойник полезен при производстве персонализированных продуктов, требующих индивидуального подхода. Производители могут разрабатывать различные варианты продукта по внешнему виду и характеристикам в соответствии с требованиями клиентов.
- С помощью цифрового двойника также можно выявлять проблемы качества. Производители могут наблюдать и анализировать процесс производства, чтобы узнать, соответствует ли производительность продукта заранее определенным стандартам.
- Производители получают лучшее представление и оценку использованных ресурсов. Таким образом, они могут заранее планировать и автоматизировать процесс пополнения запасов.
3. Создание бесконечных дизайнов
Машинное обучение и искусственный интеллект являются основой программного обеспечения для генеративного проектирования, которое широко используется в производственной отрасли для создания дизайнов.
ML и ИИ позволяют программному обеспечению для генеративного проектирования создавать множество возможных дизайнов с минимальными усилиями со стороны человека. Пользователю достаточно ввести параметры дизайна, например, материал изделия, размер, вес, узор, тип, метод производства и ограничения по стоимости. Затем ML и ИИ используют свои алгоритмы и заранее заданные программы для генерации дизайнов на основе этих данных.
Пользователям не нужно самостоятельно создавать процесс дизайна, опираясь на свои знания и идеи. С помощью этого программного обеспечения производители могут быстро генерировать множество вариантов дизайна для одного продукта.
ML и ИИ позволяют программному обеспечению для генеративного проектирования создавать множество возможных дизайнов с минимальными усилиями со стороны человека. Пользователю достаточно ввести параметры дизайна, например, материал изделия, размер, вес, узор, тип, метод производства и ограничения по стоимости. Затем ML и ИИ используют свои алгоритмы и заранее заданные программы для генерации дизайнов на основе этих данных.
Пользователям не нужно самостоятельно создавать процесс дизайна, опираясь на свои знания и идеи. С помощью этого программного обеспечения производители могут быстро генерировать множество вариантов дизайна для одного продукта.
4. Оптимизация производственного процесса
Доставка точных продуктов в установленные сроки — это большая проблема для производственных организаций, особенно когда у них есть несколько заводов, расположенных в разных регионах. В такой ситуации создать стабильную систему доставки становится сложно.
Именно здесь на помощь приходят инструменты для анализа процессов на базе ИИ. Задача такого инструмента — извлекать данные из журналов событий. Поскольку он использует методы, связанные с наукой о данных и управлением процессами, инструмент также анализирует и оценивает информацию, чтобы помочь производителям найти решения.
Обычно инструмент сравнивает продолжительность производства, стоимость и количество необходимых работников, чтобы выявить точную причину узких мест и оптимизировать процесс, принимая соответствующие меры.
Многие современные инструменты для анализа процессов включают продвинутый анализ первопричин и кластерный анализ на базе ИИ, которые подходят для предприятий любого производственного сектора. Эти техники позволяют организациям определять и устранять узкие места в процессах организации, тем самым оптимизируя их процессы для достижения устойчивых уровней производства.
Именно здесь на помощь приходят инструменты для анализа процессов на базе ИИ. Задача такого инструмента — извлекать данные из журналов событий. Поскольку он использует методы, связанные с наукой о данных и управлением процессами, инструмент также анализирует и оценивает информацию, чтобы помочь производителям найти решения.
Обычно инструмент сравнивает продолжительность производства, стоимость и количество необходимых работников, чтобы выявить точную причину узких мест и оптимизировать процесс, принимая соответствующие меры.
Многие современные инструменты для анализа процессов включают продвинутый анализ первопричин и кластерный анализ на базе ИИ, которые подходят для предприятий любого производственного сектора. Эти техники позволяют организациям определять и устранять узкие места в процессах организации, тем самым оптимизируя их процессы для достижения устойчивых уровней производства.
5. Улучшение контроля качества
Для производственной компании наличие системы контроля качества играет решающую роль: это обеспечивает лояльность клиентов, рекомендации от них, снижает потери, повышает безопасность, увеличивает прибыль и создаёт надёжный корпоративный имидж. Все эти преимущества делают контроль качества важнейшим аспектом в производственном процессе.
Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в улучшении качества конечного продукта. Эти алгоритмы проводят глубокий анализ произведённого продукта, чтобы выявить аномалии в его дизайне, функциональности, характеристиках и упаковке.
Согласно исследованию, проведённому McKinsey & Company, Inc., применение машинного обучения для обнаружения аномалий на производственных предприятиях может увеличить успешность контроля качества до 90%.
Кроме того, машинное обучение, совмещённое с искусственным интеллектом, проводит глубокий анализ доступности и производительности оборудования для производства.
Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в улучшении качества конечного продукта. Эти алгоритмы проводят глубокий анализ произведённого продукта, чтобы выявить аномалии в его дизайне, функциональности, характеристиках и упаковке.
Согласно исследованию, проведённому McKinsey & Company, Inc., применение машинного обучения для обнаружения аномалий на производственных предприятиях может увеличить успешность контроля качества до 90%.
Кроме того, машинное обучение, совмещённое с искусственным интеллектом, проводит глубокий анализ доступности и производительности оборудования для производства.
6. Усовершенствование цепочек поставок
Во время пандемии каждый столкнулся с огромным дефицитом поставщиков, заторами в транспортных сетях и неправильным расчетом показателей ESG (экологические, социальные и управленческие метрики).
В настоящее время цепи поставок улучшают свою видимость и гибкость, чтобы избежать ситуации, с которой они столкнулись ранее. Простым решением этой проблемы является нахождение способа прогнозирования изменений на рынке заранее. Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь менеджерам цепей поставок создать лучшее стратегическое видение, предоставляя предложения о возможных рыночных условиях в будущем.
Искусственный интеллект анализирует множество факторов, таких как политическая обстановка, погодные условия, поведение потребителей и экономический статус, чтобы предположить возможные будущие ситуации или обстоятельства. Расчеты для персонала, работников, запасов и поставок материалов могут быть выполнены в соответствии с прогнозами.
Хотя крупные предприятия уже внедрили искусственный интеллект и машинное обучение в свои цепи поставок и вложили миллионы в их развитие, средние и малые компании еще не освоили концепцию умной автоматизации в цепи поставок.
В настоящее время цепи поставок улучшают свою видимость и гибкость, чтобы избежать ситуации, с которой они столкнулись ранее. Простым решением этой проблемы является нахождение способа прогнозирования изменений на рынке заранее. Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь менеджерам цепей поставок создать лучшее стратегическое видение, предоставляя предложения о возможных рыночных условиях в будущем.
Искусственный интеллект анализирует множество факторов, таких как политическая обстановка, погодные условия, поведение потребителей и экономический статус, чтобы предположить возможные будущие ситуации или обстоятельства. Расчеты для персонала, работников, запасов и поставок материалов могут быть выполнены в соответствии с прогнозами.
Хотя крупные предприятия уже внедрили искусственный интеллект и машинное обучение в свои цепи поставок и вложили миллионы в их развитие, средние и малые компании еще не освоили концепцию умной автоматизации в цепи поставок.
7. Управление запасами
Как уже обсуждалось ранее, машинное обучение и искусственный интеллект обладают множеством возможностей для прогнозирования рыночных условий. Эта способность также может быть полезна при управлении запасами.
До сих пор производственные организации полагались на традиционные методы прогнозирования спроса. Но инструменты прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта известны своей более точной работой по сравнению с традиционными методами.
Согласно опросу, проведенному компанией Gartner, прогнозирование спроса как приложение машинного обучения является очень надежным инструментом в планировании цепей поставок. Почти 45% компаний уже внедрили эту технологию, в то время как еще 43% планируют использовать прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта в ближайшее время.
Благодаря этой технологии производственные компании теперь могут эффективно управлять своими уровнями запасов и предотвращать возможные неприятности.
До сих пор производственные организации полагались на традиционные методы прогнозирования спроса. Но инструменты прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта известны своей более точной работой по сравнению с традиционными методами.
Согласно опросу, проведенному компанией Gartner, прогнозирование спроса как приложение машинного обучения является очень надежным инструментом в планировании цепей поставок. Почти 45% компаний уже внедрили эту технологию, в то время как еще 43% планируют использовать прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта в ближайшее время.
Благодаря этой технологии производственные компании теперь могут эффективно управлять своими уровнями запасов и предотвращать возможные неприятности.
8. Использование предиктивного обслуживания
Искусственный интеллект и машинное обучение отлично справляются с обнаружением дефектов в оборудовании и его работе. В то же время они также невероятно хороши в прогнозировании возможных неисправностей, которые могут произойти на производственных машинах.
Машины и оборудование требуют технического обслуживания, что очень дорого в производственной отрасли. Если регулярное техническое обслуживание не проводится вовремя, это может привести к незапланированным простоям и потерям.
Вот где искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь производственной отрасли, предсказывая, когда конкретное оборудование нуждается в обслуживании.
Нейронные сети и машинное обучение включают сложные алгоритмы, которые точно прогнозируют состояние машин и оборудования. Таким образом, они могут предсказывать поломки оборудования до их возникновения. Это позволяет производственным компаниям предсказывать и планировать техническое обслуживание машин и оборудования, избегая незапланированных простоев.
Машины и оборудование требуют технического обслуживания, что очень дорого в производственной отрасли. Если регулярное техническое обслуживание не проводится вовремя, это может привести к незапланированным простоям и потерям.
Вот где искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь производственной отрасли, предсказывая, когда конкретное оборудование нуждается в обслуживании.
Нейронные сети и машинное обучение включают сложные алгоритмы, которые точно прогнозируют состояние машин и оборудования. Таким образом, они могут предсказывать поломки оборудования до их возникновения. Это позволяет производственным компаниям предсказывать и планировать техническое обслуживание машин и оборудования, избегая незапланированных простоев.
9. Повышение безопасности на рабочем месте
Безопасность работников на рабочем месте или производственных участках — это ответственность владельца. Каждый год рабочими в фабриках сообщается о тысячах травм.
Путем обнаружения дефектов в оборудовании и предсказания необходимого обслуживания оборудования, искусственный интеллект и машинное обучение могут значительно снизить количество происшествий на фабриках. Это особенно рекомендуется для отраслей с высоким риском, где безопасность сотрудников является первоочередной задачей.
Путем обнаружения дефектов в оборудовании и предсказания необходимого обслуживания оборудования, искусственный интеллект и машинное обучение могут значительно снизить количество происшествий на фабриках. Это особенно рекомендуется для отраслей с высоким риском, где безопасность сотрудников является первоочередной задачей.
10. Снижение затрат
Производители, использующие искусственный интеллект и машинное обучение в своем бизнесе, могут видеть снижение операционных расходов по-разному.
Поскольку технологии ИИ увеличивают аналитические возможности организаций, они могут эффективнее использовать свои ресурсы. Также они могут лучше прогнозировать ситуацию на рынке и сократить затраты на запасы.
Кроме того, они могут поддерживать лучший баланс между предложением и спросом, не влияя на свой бюджет.
Предиктивное техническое обслуживание, о котором говорилось выше, — еще одна техника, которая гарантирует, что производители избегают расходов на простой и устраняют затраты на техническое обслуживание.
Внедряя техническое обслуживание на базе ИИ и ML, владельцы активов переходят от простого планового и профилактического технического обслуживания к обслуживанию на основе состояния (CBM). Обслуживание на основе состояния использует алгоритмы ИИ/ML, которые анализируют состояние актива через визуальный осмотр на основе данных, полученных от различных датчиков и камер.
Это приводит к снижению количества незапланированных отказов, улучшает безопасность работников, увеличивает срок службы активов, сокращает затраты на запасы и улучшает маржинальность и производительность.
Поскольку технологии ИИ увеличивают аналитические возможности организаций, они могут эффективнее использовать свои ресурсы. Также они могут лучше прогнозировать ситуацию на рынке и сократить затраты на запасы.
Кроме того, они могут поддерживать лучший баланс между предложением и спросом, не влияя на свой бюджет.
Предиктивное техническое обслуживание, о котором говорилось выше, — еще одна техника, которая гарантирует, что производители избегают расходов на простой и устраняют затраты на техническое обслуживание.
Внедряя техническое обслуживание на базе ИИ и ML, владельцы активов переходят от простого планового и профилактического технического обслуживания к обслуживанию на основе состояния (CBM). Обслуживание на основе состояния использует алгоритмы ИИ/ML, которые анализируют состояние актива через визуальный осмотр на основе данных, полученных от различных датчиков и камер.
Это приводит к снижению количества незапланированных отказов, улучшает безопасность работников, увеличивает срок службы активов, сокращает затраты на запасы и улучшает маржинальность и производительность.
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