Топ 11 примеров применения ИИ в производстве
В эпоху Индустрии 4.0 применение ИИ трансформирует производство. 11 кейсов демонстрируют, как ИИ улучшает эффективность и качество, революционизируя процессы, от предиктивного обслуживания до оптимизации цепочек поставок.
Добро пожаловать в Индустрию 4.0, также известную как Четвертая промышленная революция или 4ПР. Сейчас мы находимся на последнем этапе цифровой трансформации производства. На этот раз речь идет о крупных изменениях, которые движимы аналитикой, автоматизацией и взаимодействием человека с машиной.
Толчком к первой промышленной революции послужило использование механизмов. Вторая была ознаменована господством электричества. А третья основывалась на начальной автоматизации и механических инновациях. Теперь Четвертая промышленная революция формируется киберфизическими системами — интеллектуальными вычислительными возможностями. И одним из ключевых типов дестабилизирующих технологий, которые изменяют цепочку создания стоимости, является искусственный интеллект (ИИ).
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется в производстве. Мы также подробно проанализируем наиболее перспективные примеры использования ИИ в производстве на примере 11 ведущих мировых производителей.
Толчком к первой промышленной революции послужило использование механизмов. Вторая была ознаменована господством электричества. А третья основывалась на начальной автоматизации и механических инновациях. Теперь Четвертая промышленная революция формируется киберфизическими системами — интеллектуальными вычислительными возможностями. И одним из ключевых типов дестабилизирующих технологий, которые изменяют цепочку создания стоимости, является искусственный интеллект (ИИ).
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется в производстве. Мы также подробно проанализируем наиболее перспективные примеры использования ИИ в производстве на примере 11 ведущих мировых производителей.
Каковы примеры применения ИИ в производстве?
Потенциал искусственного интеллекта (ИИ) и алгоритмов машинного обучения в производстве только начинает раскрываться. Помимо их установленных ролей в робототехнике и автоматизации, ИИ на производстве теперь оставляет свой след в более широких областях.
Хотя охватить все случаи использования ИИ в производстве было бы за рамками этого блога, давайте погрузимся в пять самых значимых из них. Они служат отличными отправными точками для производителей, чтобы направить свои усилия.
Управление цепочками поставок
Используя мощь ИИ и машинного обучения в производстве, компании трансформируют свои стратегии управления цепочками поставок для повышения эффективности, точности и экономичности.
ИИ в цепочке поставок включает в себя прогнозирующую аналитику, интеллектуальное управление запасами, уточненное прогнозирование спроса и оптимизированную логистику. ИИ анализирует такие факторы, как транспортные расходы, производственные мощности и сроки выполнения заказов для оптимизации цепочки поставок. Это приводит к упорядоченной системе выполнения заказов, которая гарантирует своевременные поставки, снижение транспортных расходов и повышение удовлетворенности клиентов.
Прогнозирование техобслуживания
Этот случай использования ИИ в производстве позволяет компаниям проактивно наблюдать за поломками оборудования. Это помогает им минимизировать простои и оптимизировать графики технического обслуживания.
Ключевым компонентом прогнозирующего обслуживания является цифровой двойник — онлайн-копия физического актива. Он захватывает данные в реальном времени и имитирует его действия в виртуальной среде.
Соединяя этот цифровой двойник с данными сенсоров с реального оборудования, ИИ на производстве может:
Мощь ИИ, основанного на прогнозирующем обслуживании, можно увидеть на примере ведущего автопроизводителя — Ford.
Здесь создаются отдельные цифровые двойники для каждой модели автомобиля. Каждый из них контролирует различные этапы производства — от концепции до сборки и эксплуатации. В частности, он может точно указать на потери энергии и предложить возможности для ее экономии, повышая общую производительность производственной линии.
Контроль качества продукции
Так же, как выявление тонких тенденций может помочь предсказать сбои в оборудовании, так и внимание к деталям процесса может заранее предотвратить проблемы с качеством. ИИ упрощает обнаружение дефектов, используя интеллектуальные системы визуализации и технологии видеоаналитики. Эта продвинутая система визуализации определяет неправильное расположение, отсутствие или некорректные компоненты с минимальным риском человеческой ошибки.
Широкая доступность камер на основе компьютерного зрения и продвинутое распознавание изображений сделали реальные проверки во время производства гораздо более доступными. Это предоставляет производителям практический способ соблюдения строгих отраслевых регламентов, особенно в таких областях, как автомобили и потребительские товары. Это оказывается ценным для соблюдения стандартов продукции и соответствия, что важно для избежания штрафов, судебных исков и недовольства клиентов.
Прогнозирование спроса
Компании сотрудничают с компаниями в области ИИ, чтобы использовать машинное обучение и предсказывать изменения в потребительском спросе с максимальной точностью. Это позволяет им предвидеть изменения в спросе и соответствующим образом корректировать свои производственные стратегии, тем самым минимизируя риски возникновения дефицита товаров или избыточных запасов.
Пример — L’Oréal. Мировой лидер в области косметических товаров использует разнообразные источники данных, такие как аналитика социальных сетей, данные точек продаж и погодные условия, для прогнозирования изменений в предпочтениях потребителей, предсказания тенденций и оптимизации стратегий продаж.
Инновации в продуктах
С интеграцией ИИ в производство компании принимают более эффективные рабочие процессы и переосмысливают разработку продуктов. Выдающееся преимущество ИИ — его исключительная способность быстро анализировать обширные данные о рыночных тенденциях, предпочтениях клиентов и конкурентной среде. Этот информированный подход помогает в принятии решений и создании продуктов, которые точно соответствуют требованиям рынка.
Технология ИИ захватывает и отслеживает данные дизайна, давая инженерам возможность создавать инновационные дизайны продуктов, сокращать периоды тестирования и глубже понимать предпочтения клиентов.
Еще одно важное применение ИИ — программное обеспечение для генеративного дизайна. Инженеры вводят параметры и цели, а ИИ генерирует множество вариантов дизайна, ускоряя итерации дизайна для инновационных продуктов.
Это приводит к принятию решений на основе данных, ускорению циклов дизайна и возможности создавать продукты, которые соответствуют потребностям рынка.
Хотя охватить все случаи использования ИИ в производстве было бы за рамками этого блога, давайте погрузимся в пять самых значимых из них. Они служат отличными отправными точками для производителей, чтобы направить свои усилия.
Управление цепочками поставок
Используя мощь ИИ и машинного обучения в производстве, компании трансформируют свои стратегии управления цепочками поставок для повышения эффективности, точности и экономичности.
ИИ в цепочке поставок включает в себя прогнозирующую аналитику, интеллектуальное управление запасами, уточненное прогнозирование спроса и оптимизированную логистику. ИИ анализирует такие факторы, как транспортные расходы, производственные мощности и сроки выполнения заказов для оптимизации цепочки поставок. Это приводит к упорядоченной системе выполнения заказов, которая гарантирует своевременные поставки, снижение транспортных расходов и повышение удовлетворенности клиентов.
Прогнозирование техобслуживания
Этот случай использования ИИ в производстве позволяет компаниям проактивно наблюдать за поломками оборудования. Это помогает им минимизировать простои и оптимизировать графики технического обслуживания.
Ключевым компонентом прогнозирующего обслуживания является цифровой двойник — онлайн-копия физического актива. Он захватывает данные в реальном времени и имитирует его действия в виртуальной среде.
Соединяя этот цифровой двойник с данными сенсоров с реального оборудования, ИИ на производстве может:
- Изучать паттерны
- Выявлять аномалии
- Предвидеть потенциальные неисправности
Мощь ИИ, основанного на прогнозирующем обслуживании, можно увидеть на примере ведущего автопроизводителя — Ford.
Здесь создаются отдельные цифровые двойники для каждой модели автомобиля. Каждый из них контролирует различные этапы производства — от концепции до сборки и эксплуатации. В частности, он может точно указать на потери энергии и предложить возможности для ее экономии, повышая общую производительность производственной линии.
Контроль качества продукции
Так же, как выявление тонких тенденций может помочь предсказать сбои в оборудовании, так и внимание к деталям процесса может заранее предотвратить проблемы с качеством. ИИ упрощает обнаружение дефектов, используя интеллектуальные системы визуализации и технологии видеоаналитики. Эта продвинутая система визуализации определяет неправильное расположение, отсутствие или некорректные компоненты с минимальным риском человеческой ошибки.
Широкая доступность камер на основе компьютерного зрения и продвинутое распознавание изображений сделали реальные проверки во время производства гораздо более доступными. Это предоставляет производителям практический способ соблюдения строгих отраслевых регламентов, особенно в таких областях, как автомобили и потребительские товары. Это оказывается ценным для соблюдения стандартов продукции и соответствия, что важно для избежания штрафов, судебных исков и недовольства клиентов.
Прогнозирование спроса
Компании сотрудничают с компаниями в области ИИ, чтобы использовать машинное обучение и предсказывать изменения в потребительском спросе с максимальной точностью. Это позволяет им предвидеть изменения в спросе и соответствующим образом корректировать свои производственные стратегии, тем самым минимизируя риски возникновения дефицита товаров или избыточных запасов.
Пример — L’Oréal. Мировой лидер в области косметических товаров использует разнообразные источники данных, такие как аналитика социальных сетей, данные точек продаж и погодные условия, для прогнозирования изменений в предпочтениях потребителей, предсказания тенденций и оптимизации стратегий продаж.
Инновации в продуктах
С интеграцией ИИ в производство компании принимают более эффективные рабочие процессы и переосмысливают разработку продуктов. Выдающееся преимущество ИИ — его исключительная способность быстро анализировать обширные данные о рыночных тенденциях, предпочтениях клиентов и конкурентной среде. Этот информированный подход помогает в принятии решений и создании продуктов, которые точно соответствуют требованиям рынка.
Технология ИИ захватывает и отслеживает данные дизайна, давая инженерам возможность создавать инновационные дизайны продуктов, сокращать периоды тестирования и глубже понимать предпочтения клиентов.
Еще одно важное применение ИИ — программное обеспечение для генеративного дизайна. Инженеры вводят параметры и цели, а ИИ генерирует множество вариантов дизайна, ускоряя итерации дизайна для инновационных продуктов.
Это приводит к принятию решений на основе данных, ускорению циклов дизайна и возможности создавать продукты, которые соответствуют потребностям рынка.
Как 11 лучших компаний используют ИИ для повышения эффективности производства
BMW
BMW использует ИИ в своих операциях, от производства до взаимодействия с клиентами. Они активно внедряют ИИ в производственный процесс, повышая эффективность на своем заводе в Спартанберге. На этом заводе в Южной Каролине каждый день производится более 1500 автомобилей.
Роботы с ИИ выполняют сложную задачу сварки сотен металлических заклепок на рамы внедорожников, обеспечивая точность до последней детали. Если происходит ошибка, ИИ вмешивается, чтобы исправить её. Это позволило экономить более 1 миллиона долларов в год.
Технологии на производстве не останавливаются – ИИ также помогает в инспекциях. Камеры выявляют проблемы, делая процесс быстрее и умнее.
General Motors
GM активно использует промышленный ИИ в своих производственных процессах. Они анализируют изображения, сделанные камерами на сборочных роботах, чтобы выявлять потенциальные проблемы самих роботов. Такой проактивный подход предотвращает незапланированные остановки.
В сотрудничестве с поставщиком система анализирует изображения, чтобы идентифицировать признаки отказа компонентов робота. Успешное тестирование позволило выявить 72 случая отказа компонентов среди 7000 роботов.
Вот почему это важно: каждая минута остановки сборочной линии может стоить GM около 20 000 долларов. GM также внедряет технологии на основе ИИ для проектирования следующего поколения более легких автомобилей. Эта инновация ключевая для создания эффективных, легких альтернатив для экологически чистых автомобилей с нулевым уровнем выбросов.
Используя это, инженеры GM могут быстро изучить множество вариантов дизайна высокой производительности, готовых к производству. С 2016 года GM выпустила 14 новых моделей автомобилей, уменьшив вес каждого автомобиля на впечатляющие 350 фунтов. По последним отчетам, GM работает над интеграцией ChatGPT и внедрением автомобильного помощника, использующего ИИ модели, подобные ChatGPT, адаптированные для водителей.
Nissan
Корпорация Nissan Motor использует ИИ, IoT и робототехнику в своем "Умном заводе" для производства автомобилей следующего поколения, сохраняя при этом систему производства с нулевым уровнем выбросов. Они оптимизируют операции, такие как одновременный процесс монтажа под полом. Ранее этот процесс требовал шести ручных операций для компонентов, таких как батарея, мотор и задняя подвеска. Теперь благодаря помощи роботов он выполняется за один шаг.
От затяжки и выравнивания связей подвески до установки потолка, интеграции модуля кабины, намотки мотора и проверки краски. Весь производственный процесс будет автоматизирован на этом умном заводе.
Производственная линия также включает в себя контроль качества на основе ИИ, диагностику оборудования на расстоянии и решения для обслуживания. Nissan также создал инструменты дизайна на основе ИИ для прогнозирования аэродинамической производительности новых дизайнов. Благодаря обучению на огромных массивах данных, ИИ значительно сократил время симуляции с дней до секунд.
Danone
Danone, лидер в области производства пищевых продуктов, использует машинное обучение для радикального изменения своих производственных процессов. Они используют ML для прогнозирования изменений в вариабельности спроса и улучшения планирования. Благодаря этой новой возможности, Danone заметил значительные улучшения в своих процедурах прогнозирования, что привело к бесперебойной координации между такими отделами, как маркетинг и продажи. И это работает: их прогнозы теперь на 20% точнее, и они теряют на 30% меньше продаж. Это изменение улучшило все, от маркетинга, продаж, управления счетами и цепочки поставок до финансов.
Это улучшение привело к повышению эффективности и оптимизации управления запасами, особенно для цепочки поставок. Это привело к сокращению устаревших продуктов на 30%, снижению рабочей нагрузки планировщиков спроса на 50% и сокращению потерь продаж на 30%.
Airbus
Airbus использует ИИ во всех своих операциях, включая производство, проверку качества и управление цепочками поставок. Airbus демонстрирует высокий уровень компетенции в обслуживании активов в производственной сфере. Это помогает им отслеживать критические данные с датчиков машин, таких как температура и давление, получаемые из параметров, напрямую влияющих на производительность машин.
Программное обеспечение для прогнозирования служит системой раннего предупреждения, позволяя Airbus быстро останавливать машины, тем самым предотвращая потери времени и финансовых ресурсов. Они приняли ML для мониторинга сроков поставки поставщиков. Благодаря этому компания эффективно установила буферы для обеспечения наличия деталей, тем самым оптимизируя время сборки. Airbus также показал примеры использования ИИ в производстве для повышения качества. Процессы обнаружения дефектов на основе ИИ позволяют компании выявлять проблемы на ранней стадии, эффективно минимизируя потенциальные сбои в производстве самолетов. И результаты впечатляют – они сократили время выполнения на 20% и уменьшили количество отсутствующих деталей на четыре единицы.
Intel
Intel, один из ведущих производителей микросхем, активно использует искусственный интеллект в производстве полупроводников. Компания сосредоточена на применении ИИ в производстве, выбирая те направления, где это приносит явные бизнес-преимущества, реализуемо и быстро окупается.
За последние двадцать лет Intel успешно внедрила различные решения ИИ на производстве, используя тысячи моделей ИИ. Эти решения помогают на разных этапах анализа, начиная от обнаружения дефектов до управления производственными процессами. Внедрение ИИ не только принесло значительную экономическую выгоду, но и ускорило производственные процессы, увеличив производительность и качество продукции.
Bridgestone Corp.
Bridgestone демонстрирует, как ИИ может изменить производство, обеспечивая тщательный контроль качества и повышая стандарты производительности. Компания запустила новаторскую систему изготовления и формовки шин под названием "Examation", которая использует ИИ для улучшения качества, производительности и однородности шин.
Этот инструмент на базе ИИ управляет производственным процессом в реальном времени, гарантируя, что каждый компонент собирается в оптимальных условиях. Кроме того, он интегрирует данные из процесса производства шин в общую работу завода, что критически важно для улучшения производственных возможностей. Результат - высокоточное производство с улучшением однородности на 15% по сравнению с традиционными методами.
PepsiCo
Машинное обучение революционизирует процессы на предприятии Frito-Lay, дочерней компании PepsiCo. Они используют лазеры для анализа звука чипсов, чтобы определить их текстуру, автоматизируя проверку качества чипсов. На основе этого компания нашла дополнительные способы использования ИИ на производстве внутри завода.
Сочетая систему видения с моделью машинного обучения, они могут предсказывать вес картофеля в процессе обработки. Это позволило компании сэкономить значительные средства, избегая использования дорогостоящего оборудования для взвешивания. Еще один проект направлен на оценку процента очистки картофеля после его чистки. Эти данные помогают оптимизировать систему очистки и потенциально экономят более 1 миллиона долларов в год только в США.
Kellog’s
Kellogg’s активно использует ИИ в различных операциях, от повышения эффективности цепочек поставок до создания оптимальных сочетаний вкусов для новых продуктов.
В области цепочек поставок Kellogg’s использует ИИ для своевременной и экономичной доставки материалов и продуктов. Технология постоянно анализирует различные источники данных, связанные с сигналами спроса.
При обнаружении нарушений или паттернов, которые могут привести к ним, система предлагает стратегии для предотвращения этих проблем.
Усилия Kellogg’s в области ИИ основаны на практичности, сосредоточении на реальных бизнес-вызовах и потребностях рынка. Это обеспечивает прямое влияние на бизнес-показатели и оптимизацию ресурсов. Результаты говорят сами за себя - интеграция ИИ привела к сокращению отходов в цепочке поставок и заметному увеличению продаж.
Flex
Flex, глобальный производитель электроники, создает печатные платы, которые являются ключевыми в электронных устройствах. Они требуют тщательной проверки качества, но с ростом спроса традиционная ручная проверка стала недостаточной.
Чтобы решить эту проблему, Flex внедрила систему обнаружения дефектов на базе ИИ/ML. Эта инновация использует глубокие нейронные сети для выявления дефектов, которые ускользают от традиционных систем визуализации и человеческого внимания. Технологическое обновление упростило инспекции, увеличив эффективность более чем на 30% и повысив выход готовой продукции на впечатляющие 97%. Этот переход также оптимально использовал производственное пространство за счет отказа от устаревших систем инспекции, освобождая место для других линий и решений.
Kraft Heinz
Kraft Heinz, крупная мировая продовольственная компания, приняла ИИ для производства, чтобы сделать его более эффективным и улучшить процессы разработки продуктов. Используя инструменты на базе ИИ, компания определяет отходы и неэффективность в производстве и цепочках поставок, что приводит к оптимизации. Технология анализирует различные факторы для оптимизации процессов, быстро оценивая производственные и операционные аспекты, которые выделяют области для улучшения.
Например, они используют ИИ для оптимизации пополнения запасов томатной пасты, учитывая оценки производительности поставщиков и прогностическую аналитику. Эти данные помогают им получать товары более высокого качества, что снижает необходимость в использовании дорогостоящих наполнителей для поддержания качества продукта. Другое направление использования ИИ в производстве включает условное техническое обслуживание. Датчики на производственных линиях обнаруживают вибрации и отправляют данные на внешний анализатор. Это помогает предсказать потенциальные сбои, позволяя планировать техническое обслуживание в обычные периоды, вместо того чтобы рисковать дорогостоящим незапланированным простоем.
BMW использует ИИ в своих операциях, от производства до взаимодействия с клиентами. Они активно внедряют ИИ в производственный процесс, повышая эффективность на своем заводе в Спартанберге. На этом заводе в Южной Каролине каждый день производится более 1500 автомобилей.
Роботы с ИИ выполняют сложную задачу сварки сотен металлических заклепок на рамы внедорожников, обеспечивая точность до последней детали. Если происходит ошибка, ИИ вмешивается, чтобы исправить её. Это позволило экономить более 1 миллиона долларов в год.
Технологии на производстве не останавливаются – ИИ также помогает в инспекциях. Камеры выявляют проблемы, делая процесс быстрее и умнее.
General Motors
GM активно использует промышленный ИИ в своих производственных процессах. Они анализируют изображения, сделанные камерами на сборочных роботах, чтобы выявлять потенциальные проблемы самих роботов. Такой проактивный подход предотвращает незапланированные остановки.
В сотрудничестве с поставщиком система анализирует изображения, чтобы идентифицировать признаки отказа компонентов робота. Успешное тестирование позволило выявить 72 случая отказа компонентов среди 7000 роботов.
Вот почему это важно: каждая минута остановки сборочной линии может стоить GM около 20 000 долларов. GM также внедряет технологии на основе ИИ для проектирования следующего поколения более легких автомобилей. Эта инновация ключевая для создания эффективных, легких альтернатив для экологически чистых автомобилей с нулевым уровнем выбросов.
Используя это, инженеры GM могут быстро изучить множество вариантов дизайна высокой производительности, готовых к производству. С 2016 года GM выпустила 14 новых моделей автомобилей, уменьшив вес каждого автомобиля на впечатляющие 350 фунтов. По последним отчетам, GM работает над интеграцией ChatGPT и внедрением автомобильного помощника, использующего ИИ модели, подобные ChatGPT, адаптированные для водителей.
Nissan
Корпорация Nissan Motor использует ИИ, IoT и робототехнику в своем "Умном заводе" для производства автомобилей следующего поколения, сохраняя при этом систему производства с нулевым уровнем выбросов. Они оптимизируют операции, такие как одновременный процесс монтажа под полом. Ранее этот процесс требовал шести ручных операций для компонентов, таких как батарея, мотор и задняя подвеска. Теперь благодаря помощи роботов он выполняется за один шаг.
От затяжки и выравнивания связей подвески до установки потолка, интеграции модуля кабины, намотки мотора и проверки краски. Весь производственный процесс будет автоматизирован на этом умном заводе.
Производственная линия также включает в себя контроль качества на основе ИИ, диагностику оборудования на расстоянии и решения для обслуживания. Nissan также создал инструменты дизайна на основе ИИ для прогнозирования аэродинамической производительности новых дизайнов. Благодаря обучению на огромных массивах данных, ИИ значительно сократил время симуляции с дней до секунд.
Danone
Danone, лидер в области производства пищевых продуктов, использует машинное обучение для радикального изменения своих производственных процессов. Они используют ML для прогнозирования изменений в вариабельности спроса и улучшения планирования. Благодаря этой новой возможности, Danone заметил значительные улучшения в своих процедурах прогнозирования, что привело к бесперебойной координации между такими отделами, как маркетинг и продажи. И это работает: их прогнозы теперь на 20% точнее, и они теряют на 30% меньше продаж. Это изменение улучшило все, от маркетинга, продаж, управления счетами и цепочки поставок до финансов.
Это улучшение привело к повышению эффективности и оптимизации управления запасами, особенно для цепочки поставок. Это привело к сокращению устаревших продуктов на 30%, снижению рабочей нагрузки планировщиков спроса на 50% и сокращению потерь продаж на 30%.
Airbus
Airbus использует ИИ во всех своих операциях, включая производство, проверку качества и управление цепочками поставок. Airbus демонстрирует высокий уровень компетенции в обслуживании активов в производственной сфере. Это помогает им отслеживать критические данные с датчиков машин, таких как температура и давление, получаемые из параметров, напрямую влияющих на производительность машин.
Программное обеспечение для прогнозирования служит системой раннего предупреждения, позволяя Airbus быстро останавливать машины, тем самым предотвращая потери времени и финансовых ресурсов. Они приняли ML для мониторинга сроков поставки поставщиков. Благодаря этому компания эффективно установила буферы для обеспечения наличия деталей, тем самым оптимизируя время сборки. Airbus также показал примеры использования ИИ в производстве для повышения качества. Процессы обнаружения дефектов на основе ИИ позволяют компании выявлять проблемы на ранней стадии, эффективно минимизируя потенциальные сбои в производстве самолетов. И результаты впечатляют – они сократили время выполнения на 20% и уменьшили количество отсутствующих деталей на четыре единицы.
Intel
Intel, один из ведущих производителей микросхем, активно использует искусственный интеллект в производстве полупроводников. Компания сосредоточена на применении ИИ в производстве, выбирая те направления, где это приносит явные бизнес-преимущества, реализуемо и быстро окупается.
За последние двадцать лет Intel успешно внедрила различные решения ИИ на производстве, используя тысячи моделей ИИ. Эти решения помогают на разных этапах анализа, начиная от обнаружения дефектов до управления производственными процессами. Внедрение ИИ не только принесло значительную экономическую выгоду, но и ускорило производственные процессы, увеличив производительность и качество продукции.
Bridgestone Corp.
Bridgestone демонстрирует, как ИИ может изменить производство, обеспечивая тщательный контроль качества и повышая стандарты производительности. Компания запустила новаторскую систему изготовления и формовки шин под названием "Examation", которая использует ИИ для улучшения качества, производительности и однородности шин.
Этот инструмент на базе ИИ управляет производственным процессом в реальном времени, гарантируя, что каждый компонент собирается в оптимальных условиях. Кроме того, он интегрирует данные из процесса производства шин в общую работу завода, что критически важно для улучшения производственных возможностей. Результат - высокоточное производство с улучшением однородности на 15% по сравнению с традиционными методами.
PepsiCo
Машинное обучение революционизирует процессы на предприятии Frito-Lay, дочерней компании PepsiCo. Они используют лазеры для анализа звука чипсов, чтобы определить их текстуру, автоматизируя проверку качества чипсов. На основе этого компания нашла дополнительные способы использования ИИ на производстве внутри завода.
Сочетая систему видения с моделью машинного обучения, они могут предсказывать вес картофеля в процессе обработки. Это позволило компании сэкономить значительные средства, избегая использования дорогостоящего оборудования для взвешивания. Еще один проект направлен на оценку процента очистки картофеля после его чистки. Эти данные помогают оптимизировать систему очистки и потенциально экономят более 1 миллиона долларов в год только в США.
Kellog’s
Kellogg’s активно использует ИИ в различных операциях, от повышения эффективности цепочек поставок до создания оптимальных сочетаний вкусов для новых продуктов.
В области цепочек поставок Kellogg’s использует ИИ для своевременной и экономичной доставки материалов и продуктов. Технология постоянно анализирует различные источники данных, связанные с сигналами спроса.
При обнаружении нарушений или паттернов, которые могут привести к ним, система предлагает стратегии для предотвращения этих проблем.
Усилия Kellogg’s в области ИИ основаны на практичности, сосредоточении на реальных бизнес-вызовах и потребностях рынка. Это обеспечивает прямое влияние на бизнес-показатели и оптимизацию ресурсов. Результаты говорят сами за себя - интеграция ИИ привела к сокращению отходов в цепочке поставок и заметному увеличению продаж.
Flex
Flex, глобальный производитель электроники, создает печатные платы, которые являются ключевыми в электронных устройствах. Они требуют тщательной проверки качества, но с ростом спроса традиционная ручная проверка стала недостаточной.
Чтобы решить эту проблему, Flex внедрила систему обнаружения дефектов на базе ИИ/ML. Эта инновация использует глубокие нейронные сети для выявления дефектов, которые ускользают от традиционных систем визуализации и человеческого внимания. Технологическое обновление упростило инспекции, увеличив эффективность более чем на 30% и повысив выход готовой продукции на впечатляющие 97%. Этот переход также оптимально использовал производственное пространство за счет отказа от устаревших систем инспекции, освобождая место для других линий и решений.
Kraft Heinz
Kraft Heinz, крупная мировая продовольственная компания, приняла ИИ для производства, чтобы сделать его более эффективным и улучшить процессы разработки продуктов. Используя инструменты на базе ИИ, компания определяет отходы и неэффективность в производстве и цепочках поставок, что приводит к оптимизации. Технология анализирует различные факторы для оптимизации процессов, быстро оценивая производственные и операционные аспекты, которые выделяют области для улучшения.
Например, они используют ИИ для оптимизации пополнения запасов томатной пасты, учитывая оценки производительности поставщиков и прогностическую аналитику. Эти данные помогают им получать товары более высокого качества, что снижает необходимость в использовании дорогостоящих наполнителей для поддержания качества продукта. Другое направление использования ИИ в производстве включает условное техническое обслуживание. Датчики на производственных линиях обнаруживают вибрации и отправляют данные на внешний анализатор. Это помогает предсказать потенциальные сбои, позволяя планировать техническое обслуживание в обычные периоды, вместо того чтобы рисковать дорогостоящим незапланированным простоем.
Вывод
В эпоху Индустрии 4.0 применение искусственного интеллекта преобразует производство. Эти 11 кейсов показывают, как ИИ повышает эффективность, улучшает качество и революционизирует процессы. От предсказательного обслуживания до оптимизации цепочек поставок, влияние ИИ толкает индустрию к более умному и инновационному будущему.
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