Transformation der Fertigungsindustrie: Die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz und Robotik
In der Fertigung,Künstliche Intelligenz (KI)bezieht sich auf die Fähigkeit einer Maschine, wie ein Mensch zu denken, autonom auf interne und externe Ereignisse zu reagieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die Roboter können Probleme identifizieren und Maßnahmen zu deren Behebung ergreifen, wenn ein Werkzeug ausfällt oder etwas Unerwartetes – oder möglicherweise sogar etwas Unerwartetes – passiert.
Die Automatisierung anspruchsvoller Aufgaben und die Identifizierung versteckter Muster in Arbeitsabläufen oder Produktionsprozessen sind zwei Aspekte der in der Fertigung eingesetzten Künstlichen Intelligenz.
Dank KI und maschineller Intelligenz verfügen Hersteller heute über die unübertroffene Fähigkeit, den Durchsatz zu erhöhen, ihre Lieferkette zu verwalten und F&E zu beschleunigen.
Was rechtfertigt den Einsatz von KI im Fertigungssektor?
In der Industriebranche erledigt Künstliche Intelligenz (KI) Aufgaben wie Schweißen, Lackieren, Montieren und Materialhandhabung. Dies geschieht mit einer Präzision, die der der besten menschlichen Arbeiter entspricht.
Darüber hinaus ist KI in der Lage, Arbeitsabläufe ohne Fehler oder Verzögerungen zu steuern. Maschinen benötigen keine Ruhe; Sie können sie bis an ihre absoluten Grenzen treiben, ohne sich Sorgen machen zu müssen, wie sich dies auf ihre Gesundheit oder Leistung auswirkt.
Darüber hinaus kann KI Hersteller bei der Echtzeitverfolgung komplexer Verfahren, Geräte oder Arbeitsabläufe unterstützen, sodass sie Gefahren erkennen und datengestützte präventive Wartungsstrategien umsetzen können.
KI kann aufgrund dieser vorteilhaften Aspekte Zeit im Industriesektor sparen.
Was sind die Anwendungen vonKI in der Fertigung?
- Prädiktive Wartung:Die prädiktive Wartung ist ein erheblicher Vorteil der Künstlichen Intelligenz für die Industriebranche. Auf diese Weise können Unternehmen den Zustand ihrer Maschinen besser verstehen, Ausfallzeiten reduzieren und die Nutzung von Anlagen maximieren.
- Energieeffizient:Die Energieeffizienz einer Fabrik kann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz verbessert werden. Fertigungsunternehmen können Routineabläufe wie Lieferkettenmanagement, Prozessdesign und Ressourcenmanagement optimieren und automatisieren, indem sie ihren Geräten „zuhören“ und riesige Datensätze auswerten.
- Verpacken und Verpacken:Durch die Möglichkeit, Geräte und Förderbänder zu sehen, zu hören und zu berühren, ermöglicht das Internet der Dinge (IoT) Herstellern, den Verpackungsprozess zu optimieren.
- Qualitätskontrolle:KI in der Fertigung kann verwendet werden, um Fehler zu priorisieren und deren Muster zu identifizieren, wodurch Unternehmen Zeit und Geld sparen. Darüber hinaus kann sie die Ausbeute steigern und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass fehlerhafte Waren auf den Markt gelangen, indem Inspektionsverfahren optimiert werden.
Arbeit von KI und Robotik im Fertigungsbereich
Hier sind einige der wichtigsten Unternehmen, die maschinelles Lernen basierende Methoden einsetzen, um die Fertigungsindustrie voranzubringen. Dazu gehören Siemens, General Electric. Die Einzelheiten, wie verschiedene Unternehmen diese neue Technologie nutzen, sind wie folgt:
Siemens
Sie überwachen ihre Stahlfabrik mithilfe eines neuronalen Netzes. Aufgrund dessen konnten sie KI für Fertigungszwecke entwickeln. Siemens führte Mindsphere ein, eine intelligente Cloud, die zur Verfolgung von Maschinenparks für Wartungszwecke entwickelt wurde. Mindsphere wird derzeit getestet. Ihr Hauptziel ist es, alle vernetzten Aktivitäten von der Konstruktion bis zur Wiederherstellung zu verfolgen, zu dokumentieren und zu untersuchen. damit sie Fehler schnell identifizieren und beheben können. Die bedeutendste KI-bezogene Leistung von Siemens ist die Fähigkeit, Emissionen einer bestimmten Gasturbine besser zu reduzieren als jede Person. Die neuesten Gasturbinen umfassen 500 Sensoren, die kontinuierlich Temperatur, Druck und andere Variablen messen.
Eine auf der Siemens-Website veröffentlichte Geschichte besagt, dass Wissenschaftler einen zweiarmigen Roboter mit Künstlicher Intelligenz entwickelt haben, der Waren ohne Programmierung herstellen kann. Die Aufgabe wird unabhängig voneinander auf die Arme des Roboters aufgeteilt und als Team schneller erledigt. Bei Siemens Corporate Technology (CT), der internationalen Forschungsabteilung des Unternehmens in München, wurde die Funktion der Hände demonstriert. Die autonome Optimierung von Gasturbinen sowie die Überwachung und Wartung des Smart Grid und anderer industrieller Einheiten wurden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz erreicht. Siemens setzt Künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen ein und modernisiert das Stromnetz, indem es ihm Werkzeuge zur Netzwerküberwachung und -verwaltung zur Verfügung stellt.
General Electric (GE)
Ihr Hauptziel ist es, sie in intelligente Einheiten umzuwandeln, und sie haben mehr als 500 Fabriken auf der ganzen Welt. GE entwickelte die Brilliant Production Suite als System zur Überwachung und Verwaltung jedes Aspekts des Herstellungsprozesses und zur Behebung von Problemen oder Ineffizienzen, bevor sie entstehen. Der Zweck der Brilliant Manufacturing Suite von GE ist es, Design, Engineering, Fertigung, Lieferkette, Vertrieb und Dienstleistungen in ein einziges, intelligentes System zu integrieren, das weltweit skalierbar ist. Jüngsten Berichten zufolge werden Anstrengungen unternommen, um schwer zugängliche Standorte mithilfe von Drohnen, kriechenden Robotern, KI und Predictive Analytics zu überprüfen. Industrieeinheiten können sich dadurch selbst optimieren und warten. Avitas Systems wurde von GE Ventures gegründet, um Robotik und Künstliche Intelligenz zur Weiterentwicklung des Inspektionsdienstleistungssektors einzusetzen.
Sie entwickeln ein Cloud-basiertes System, das auf Daten von Sensoren auf diesen Drohnen zugreift und diese analysiert, die auf der Predix-Software von GE gehostet werden. Unbemannte Drohnen mit Sensoren halten der Hitze problemlos stand. Sie können Infrarotkameras und andere Sensoren verwenden, um Probleme zu finden, bevor sie auftreten. Daten werden von diesen Drohnen gesammelt und der Avitas Systems-Plattform zugeführt. Das System verfolgt Änderungen im Laufe der Zeit und schlägt Inspektionen und Wartungen auf der Grundlage der Daten vor.
Anwendungsfälle der globalen Fertigungsindustrie 2020
Viele Befragte (59 Prozent) glauben, dass die Qualitätskontrolle die wichtigste Anwendung der Künstlichen Intelligenz im Fertigungssektor ist. In den meisten Fällen bezieht sich die Qualitätskontrolle auf die Einführung von Maßnahmen, die die Ausgabe standardisieren. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise dazu beitragen, die allgemeine Qualitätskontrolle zu verbessern, indem sie intelligente Kameras zur Verbesserung der Inspektionsverfahren einsetzt, was zu niedrigeren Kosten führt. Der Fertigungssektor umfasst Unternehmen, die Rohstoffe und Einzelteile in Fertigprodukte umwandeln.
Abbildung 1
Welche Vorteile kann Künstliche Intelligenz der Fertigung bringen?
- Engpässe beseitigen:Im Zeitalter der Industrie 4.0 wurden Engpässe durch neue Möglichkeiten ersetzt, die leicht zu erkennen, zu analysieren und zu nutzen sind.
- Versteckte Ausgaben beseitigen:Hersteller können versteckte Kosten in ihren Prozessen aufdecken, die häufig unbemerkt bleiben, wenn sie nur die normalen Kosten betrachten, indem sie die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse nutzen.
- Probleme reduzieren:Da Hersteller nun die Fehlerquelle lokalisieren können, treten sie seltener wieder auf.
- Vorhersage:KI hat die Fähigkeit, eine Vielzahl von Situationen vorherzusehen, darunter Chemikalienlecks, Brände, Fehlfunktionen von Maschinen und Komponentenversagen.
Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von KI im Fertigungssektor?
Wird KI zu einer großen Anzahl von Arbeitsplatzverlusten führen?Um die Frage zu beantworten, müssen wir zunächst „Vollautomatisierung“ definieren, also den Begriff, der verwendet wird, um jeden Prozess oder jede Aufgabe zu beschreiben, der bzw. die vollständig mit Robotik und KI automatisiert wurde. Hersteller können dies nicht erwarten, da „Menschen plus KI“ die Produktivität um 30 % steigert. Die 30 % spielen jedoch nicht auf eine bestimmte Menge an. In den kommenden Jahren wird sie aufgrund erhöhter Investitionen und Forschung steigen. Daher stellt die Vollautomatisierung keine Gefahr für Arbeitsplätze dar.
Werden sich die Sicherheitsbedenken aufgrund von KI erhöhen?Es ist notwendig, zwischen physischer Sicherheit und Cyberangriffen zu unterscheiden, wenn die Sicherheitsprobleme dieser Frage angesprochen werden. Da Menschen für den täglichen Betrieb von Fabrikrobotern verantwortlich sind, ist die physische Sicherheit am wahrscheinlichsten ein Anliegen. Auf der anderen Seite wird die meiste IT-Infrastruktur von Cyberangriffen betroffen. KI kann die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen verringern, da sie riesige Datenmengen in ihren Operationen verwendet.
Es ist davon auszugehen, dass sich Fertigungsprozesse verändern werden, da KI immer stärker in unseren Alltag integriert wird.
Unternehmen agieren derzeit vorsichtig und nehmen nur geringfügige Anpassungen vor, anstatt alles auf eine Karte zu setzen. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz erfordert noch viel Arbeit. Es gibt noch keinen eindeutigen Gewinner.
Aber Hersteller müssen verstehen, dass KI keine "One-and-Done"-Technologie ist. Sie erfordert mehr finanzielle Mittel und ein Engagement für die digitale Transformation.
Laut einem Blogbeitrag des KI-Softwareentwicklers IPsoft ist "Fachkräftemangel und eine alternde Belegschaft" ein weiteres Problem für KI in der Fertigung. "Viele befürchten, in dieser neuen Revolution abgehängt zu werden, da sich die Fertigungsindustrie rasch in das digitale Zeitalter wandelt und von manueller Arbeit zur Automatisierung übergeht."
Fazit
KI kann erheblich dazu beitragen, die Lebensfähigkeit Ihres Fertigungsunternehmens auch angesichts ständiger Veränderungen zu gewährleisten. Sie bietet Predictive Analytics, um Herstellern zu helfen, klügere Entscheidungen zu treffen. Die Vorteile der künstlichen Intelligenz sind vielfältig, von der Kundenverwaltung bis zum Produktdesign. Verbesserte Prozessqualität, eine effizientere Lieferkette, Anpassungsfähigkeit usw. sind nur einige davon.
Aber es gibt eine Reihe von Problemen mit der KI-Technologie. Kostspielig und anfällig für Hacks. Aber diese Nachteile werden durch die Vorteile der KI aufgewogen.
Autor: Sonu Kumar Sah