Transformacja Przemysłu Produkcyjnego: Potęga Sztucznej Inteligencji i Robotyki
W produkcji,sztuczna inteligencja (SI)odnosi się do zdolności maszyny do myślenia jak człowiek, autonomicznego reagowania na zdarzenia wewnętrzne i zewnętrzne oraz przewidywania przyszłych zdarzeń. Roboty mogą identyfikować problemy i podejmować działania w celu ich rozwiązania, gdy narzędzie ulegnie awarii lub wydarzy się coś nieoczekiwanego – a nawet coś nieoczekiwanego.
Automatyzacja wymagających zadań i identyfikacja ukrytych wzorców w przepływach pracy lub procesach produkcyjnych to dwa aspekty sztucznej inteligencji wykorzystywane w produkcji.
Dzięki SI i inteligencji maszynowej, producenci mają dziś niezrównaną zdolność do zwiększania przepustowości, zarządzania łańcuchem dostaw i przyspieszania badań i rozwoju.
Co uzasadnia wykorzystanie SI w sektorze produkcyjnym?
W przemyśle, sztuczna inteligencja (SI) obsługuje zadania takie jak spawanie, malowanie, montaż i obsługa materiałów. Wykonuje to z dokładnością dorównującą najlepszym ludzkim pracownikom.
Dodatkowo, SI jest w stanie kontrolować przepływy pracy bez błędów i opóźnień. Maszyny nie wymagają odpoczynku; można je eksploatować do granic możliwości bez obaw o wpływ na ich stan techniczny i wydajność.
Ponadto, SI może pomóc producentom w śledzeniu skomplikowanych procedur, sprzętu lub przepływów pracy w czasie rzeczywistym, umożliwiając im dostrzeganie zagrożeń i wdrażanie opartych na danych strategii konserwacji zapobiegawczej.
SI może zaoszczędzić czas w sektorze przemysłowym dzięki tym korzystnym aspektom.
Jakie są zastosowaniaSI w produkcji?
- Konserwacja predykcyjna:Konserwacja predykcyjna to istotna zaleta sztucznej inteligencji dla przemysłu. Dzięki temu firmy mogą lepiej zrozumieć stan swoich maszyn, ograniczyć przestoje i zmaksymalizować wykorzystanie aktywów.
- Efektywność energetyczna:Efektywność energetyczną fabryki można poprawić za pomocą sztucznej inteligencji. Firmy produkcyjne mogą usprawnić i zautomatyzować rutynowe operacje, takie jak zarządzanie łańcuchem dostaw, projektowanie procesów i zarządzanie zasobami, „słuchając” swoich urządzeń i analizując ogromne zbiory danych.
- Pakowanie i pakowanie:Umożliwiając producentom widzenie, słyszenie i dotykanie sprzętu i przenośników taśmowych, Internet rzeczy (IoT) umożliwia im optymalizację procesu pakowania.
- Kontrola jakości:SI w produkcji może być wykorzystywana do priorytetyzowania wad i identyfikowania ich wzorców, oszczędzając firmom czas i pieniądze. Dodatkowo, może zwiększyć wydajność i obniżyć możliwość wprowadzenia wadliwych towarów na rynek poprzez optymalizację procedur kontrolnych.
Praca SI i Robotyki w Przemyśle Produkcyjnym
Oto kilka głównych firm, które wykorzystują metody oparte na uczeniu maszynowym, aby rozwijać przemysł produkcyjny. Obejmują one Siemens, General Electric. Szczegóły dotyczące tego, jak różne firmy wykorzystują tę nową technologię, są następujące:
Siemens
Monitorują swoją fabrykę stali za pomocą sieci neuronowej. Dzięki temu byli w stanie zbudować SI do celów produkcyjnych. Siemens wprowadził Mindsphere, inteligentną chmurę zaprojektowaną do śledzenia flot maszyn w celu zaspokojenia potrzeb konserwacyjnych. Mindsphere jest obecnie w fazie testów. Ich głównym celem jest śledzenie, dokumentowanie i badanie wszystkich powiązanych działań od projektu po odzyskiwanie. tak, aby mogli szybko identyfikować i naprawiać wszelkie błędy. Najbardziej znaczącym osiągnięciem związanym z SI firmy Siemens jest zdolność do redukcji emisji z określonej turbiny gazowej lepiej niż jakakolwiek osoba. Najnowsze turbiny gazowe zawierają 500 czujników, które nieustannie mierzą temperaturę, ciśnienie i inne zmienne.
Historia opublikowana na stronie internetowej Siemensa głosi, że naukowcy stworzyli dwuramiennego robota ze sztuczną inteligencją, który może produkować towary bez potrzeby programowania. Zadanie jest podzielone pomiędzy ramiona robota niezależnie i jest wykonywane szybciej jako zespół. W Siemens Corporate Technology (CT), międzynarodowym dziale badawczym firmy, w Monachium, zademonstrowano funkcję rąk. Autonomiczna optymalizacja turbin gazowych, a także monitorowanie i konserwacja inteligentnej sieci energetycznej i innych jednostek przemysłowych zostały osiągnięte z pomocą sztucznej inteligencji. Siemens wykorzystuje sztuczną inteligencję w kilku branżach i modernizuje sieć energetyczną, udostępniając jej narzędzia do monitorowania i zarządzania siecią.
General Electric (GE)
Ich głównym celem jest przekształcenie ich w inteligentne jednostki i posiadają ponad 500 fabryk na całym świecie. GE opracowało pakiet Brilliant Production jako system do monitorowania i zarządzania każdym aspektem procesu produkcyjnego i rozwiązywania wszelkich problemów lub nieefektywności, zanim się pojawią. Celem Brilliant Manufacturing Suite firmy GE jest integracja projektowania, inżynierii, produkcji, łańcucha dostaw, dystrybucji i usług w jeden, inteligentny system, który jest skalowalny na całym świecie. Ostatnie raporty donoszą, że podejmowane są wysiłki w celu sprawdzenia trudno dostępnych lokalizacji za pomocą dronów, robotów pełzających, SI i analizy predykcyjnej. Jednostki przemysłowe będą mogły optymalizować i konserwować się w wyniku tego. Avitas Systems zostało założone przez GE Ventures w celu wykorzystania robotyki i sztucznej inteligencji do rozwoju sektora usług inspekcyjnych.
Opracowują system oparty na chmurze, który będzie uzyskiwał dostęp do danych z czujników na tych dronach, hostowanych na oprogramowaniu Predix firmy GE. Bezzałogowe drony z czujnikami mogą z łatwością wytrzymać wysokie temperatury. Mogą wykorzystywać kamery na podczerwień i inne czujniki do znajdowania problemów, zanim się pojawią. Dane będą zbierane przez te drony i przesyłane na platformę Avitas Systems. System śledzi zmiany w czasie i sugeruje inspekcje i konserwację w oparciu o dane.
Przypadki użycia w globalnym przemyśle produkcyjnym w 2020 roku
Wielu respondentów (59 procent) uważa, że kontrola jakości jest najważniejszym zastosowaniem sztucznej inteligencji w sektorze produkcyjnym. W większości przypadków kontrola jakości odnosi się do wdrażania środków, które standaryzują produkcję. Sztuczna inteligencja, na przykład, może pomóc w zwiększeniu ogólnej kontroli jakości poprzez wykorzystanie inteligentnych kamer do ulepszania procedur kontrolnych, co skutkuje obniżeniem kosztów. Sektor produkcyjny obejmuje przedsiębiorstwa, które przetwarzają surowce i części składowe w gotowe produkty.
Eksponat 1
Jakie korzyści może przynieść sztuczna inteligencja produkcji?
- Eliminacja wąskich gardeł:W erze Przemysłu 4.0 wąskie gardła zostały zastąpione nowymi możliwościami, które są łatwe do zauważenia, przeanalizowania i wykorzystania.
- Eliminacja ukrytych kosztów:Producenci mogą odkryć ukryte koszty w swoich procesach, które często pozostają niezauważone, gdy biorą pod uwagę tylko normalne koszty, wykorzystując moc analityki danych.
- Redukcja problemów:Ponieważ producenci mogą teraz wskazać źródło błędów, rzadziej będą one występować ponownie.
- Predykcja:SI ma zdolność przewidywania wielu sytuacji, w tym wycieków chemicznych, pożarów, wadliwych maszyn i awarii komponentów.
Jakie są wyzwania związane z wykorzystaniem SI w sektorze produkcyjnym?
Czy SI spowoduje dużą liczbę utraty miejsc pracy?Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy najpierw zdefiniować „pełną automatyzację”, która jest terminem używanym do opisania każdego procesu lub zadania, które zostało całkowicie zautomatyzowane za pomocą robotyki i SI. Producenci nie mogą tego przewidzieć, ponieważ „ludzie plus SI” zwiększają produktywność o 30%. 30% nie odnosi się jednak do konkretnej kwoty. W nadchodzących latach wzrośnie to ze względu na zwiększone inwestycje i badania. Dlatego pełna automatyzacja nie stanowi zagrożenia dla miejsc pracy.
Czy obawy dotyczące bezpieczeństwa wzrosną z powodu SI?Konieczne jest rozróżnienie między bezpieczeństwem fizycznym a cyberatakami, odpowiadając na pytania dotyczące bezpieczeństwa. Ponieważ ludzie będą odpowiedzialni za codzienne obsługiwanie robotów fabrycznych, bezpieczeństwo fizyczne będzie najprawdopodobniej problemem. Z drugiej strony, cyberataki wpływają na większość infrastruktury IT. SI może zmniejszyć prawdopodobieństwo cyberataków, ponieważ wykorzystuje ogromne dane w swoich operacjach.
Należy przewidywać, że procesy produkcyjne ulegną zmianie w miarę jak sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej obecna w naszym codziennym życiu.
Firmy ostrożnie podchodzą do tematu i wprowadzają drobne korekty zamiast inwestować na pełną skalę. Rozwój sztucznej inteligencji wciąż wymaga wiele pracy. W rezultacie nie ma jeszcze pewnego zwycięzcy.
Ale producenci muszą zrozumieć, że sztuczna inteligencja nie jest technologią typu „raz i na zawsze”. Będzie wymagała więcej pieniędzy i zaangażowania w transformację cyfrową.
Według wpisu na blogu dewelopera oprogramowania AI, IPsoft, „brak talentów i starzejąca się siła robocza” to kolejny problem stojący przed AI w produkcji. „Wielu obawia się, że zostaną w tyle w tej nowej rewolucji, gdy przemysł wytwórczy szybko zaczyna się zmieniać w erę cyfrową, migrując z pracy manualnej na automatyzację.”
Wniosek
AI może znacznie pomóc w zapewnieniu rentowności Twojej firmy produkcyjnej nawet w obliczu ciągłej transformacji. Zapewnia analizę predykcyjną, aby pomóc producentom podejmować mądrzejsze decyzje. Korzyści ze sztucznej inteligencji są liczne, począwszy od zarządzania klientami po projektowanie produktów. Ulepszona jakość procesów, bardziej wydajny łańcuch dostaw, adaptacja itp. to tylko niektóre z nich.
Ale istnieje szereg problemów związanych z technologią AI. Kosztowna i podatna na ataki. Ale te wady są zrównoważone przez zalety AI.
Autor: Sonu Kumar Sah