Transformacja Przemysłu Produkcyjnego: Potęga Sztucznej Inteligencji i Robotyki
W produkcji, sztuczna inteligencja (AI) 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 gdy wydarzy się coś nieoczekiwanego – lub nawet coś potencjalnie nieoczekiwanego.
Automatyzacja trudnych zadań i identyfikowanie ukrytych wzorców w przepływach pracy lub procesach produkcyjnych to dwa aspekty sztucznej inteligencji wykorzystywanej w produkcji.
Dzięki sztucznej inteligencji i inteligencji maszynowej, producenci mają dziś niezrównaną zdolność do zwiększania przepustowości, zarządzania łańcuchem dostaw i przyspieszania prac badawczo-rozwojowych.
Co Uzasadnia Wykorzystanie AI w Sektorze Produkcyjnym?
W przemyśle sztuczna inteligencja (AI) obsługuje zadania, takie jak spawanie, malowanie, montaż i przenoszenie materiałów. Realizuje to z dokładnością porównywalną z najlepszymi pracownikami ludzkimi.
Dodatkowo, AI jest w stanie kontrolować przepływy pracy bez żadnych błędów i opóźnień. Maszyny nie wymagają odpoczynku; możesz je doprowadzić do absolutnych granic bez obawy o to, jak wpłynie to na ich zdrowie lub wydajność.
Ponadto, AI może pomagać producentom w śledzeniu skomplikowanych procedur, sprzętu lub przepływów pracy w czasie rzeczywistym, umożliwiając im wykrywanie zagrożeń i wdrażanie strategii konserwacji zapobiegawczej opartych na danych.
AI może zaoszczędzić czas w sektorze przemysłowym dzięki tym korzystnym aspektom.
Jakie są zastosowania AI w produkcji?
- Predykcyjne utrzymanie ruchu: Predykcyjne utrzymanie ruchu to znacząca zaleta sztucznej inteligencji dla przemysłu. Dzięki temu firmy mogą lepiej rozumieć 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, „wsłuchując się” w swój sprzęt i rozumiejąc 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: AI w produkcji może być używana do ustalania priorytetów wad i identyfikowania ich wzorców, oszczędzając firmom czas i pieniądze. Dodatkowo, może zwiększyć wydajność i zmniejszyć prawdopodobieństwo wprowadzenia wadliwych towarów na rynek, optymalizując procedury inspekcji.
Praca AI i robotyki w dziedzinie produkcji
Oto kilka głównych firm, które wykorzystują metody oparte na uczeniu maszynowym, aby rozwijać przemysł produkcyjny. Należą do nich Siemens i 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 AI do celów produkcyjnych. Siemens wprowadził Mindsphere, inteligentną chmurę zaprojektowaną do śledzenia flot maszyn pod kątem potrzeb konserwacyjnych. Mindsphere jest obecnie w fazie testów. Ich głównym celem jest śledzenie, dokumentowanie i analizowanie wszystkich powiązanych działań, od projektu po odzyskiwanie. Aby móc szybko identyfikować i naprawiać wszelkie błędy. Najważniejszym osiągnięciem Siemensa związanym z AI jest możliwość redukcji emisji z konkretnej turbiny gazowej lepiej niż jakakolwiek osoba. Najnowsze turbiny gazowe zawierają 500 czujników, które nieustannie mierzą temperaturę, ciśnienie i inne zmienne.
Artykuł opublikowany na stronie internetowej Siemensa twierdzi, że naukowcy stworzyli dwuramiennego robota ze sztuczną inteligencją, który może produkować towary bez potrzeby programowania. Zadanie jest dzielone niezależnie pomiędzy ramiona robota i jest wykonywane szybciej jako zespół. W Siemens Corporate Technology (CT), międzynarodowym dziale badawczym firmy, w Monachium, pokazano funkcję rąk. Autonomiczna optymalizacja turbin gazowych, a także monitorowanie i konserwacja inteligentnej sieci i innych jednostek przemysłowych, zostały zrealizowane dzięki pomocy sztucznej inteligencji. Siemens wykorzystuje sztuczną inteligencję w kilku gałęziach przemysłu i modernizuje sieć energetyczną, dając jej narzędzia do monitorowania i zarządzania siecią.
General Electric (GE)
Ich głównym celem jest przekształcenie ich w inteligentne jednostki i mają ponad 500 fabryk na całym świecie. GE opracowało pakiet Brilliant Production jako system do monitorowania i zarządzania każdym aspektem procesu produkcyjnego oraz rozwiązywania wszelkich problemów lub nieefektywności, zanim się pojawią. Celem pakietu Brilliant Manufacturing Suite firmy GE jest integracja projektowania, inżynierii, produkcji, łańcucha dostaw, dystrybucji i usług w jeden, inteligentny system, który można skalować na całym świecie. Najnowsze raporty stwierdzają, że podejmowane są wysiłki w celu sprawdzania trudno dostępnych miejsc za pomocą dronów, robotów kroczących, AI i analityki predykcyjnej. Jednostki przemysłowe będą mogły optymalizować się i utrzymywać same w wyniku tego. Avitas Systems zostało założone przez GE Ventures, aby wykorzystać robotykę i sztuczną inteligencję do rozwoju sektora usług inspekcyjnych.
Opracowują system oparty na chmurze, który będzie uzyskiwał dostęp do danych z czujników na tych dronach i analizował je, hostowany na oprogramowaniu Predix firmy GE. Bezzałogowe drony z czujnikami z łatwością wytrzymują ciepło. 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 konserwacje na podstawie danych.
Przykłady użycia w globalnym przemyśle produkcyjnym w 2020 r.
Wielu respondentów (59 procent) uważa, że kontrola jakości jest najważniejszym zastosowaniem sztucznej inteligencji w sektorze produkcyjnym. W większości przypadków kontrola jakości odnosi się do wprowadzenia środków standaryzujących produkcję. Sztuczna inteligencja, na przykład, może pomóc w poprawie ogólnej kontroli jakości, wykorzystując inteligentne kamery do ulepszania procedur inspekcji, co skutkuje niższymi kosztami. Sektor produkcyjny obejmuje firmy, które przetwarzają surowce i części składowe na gotowe wyroby.
Załącznik 1
Jakie Korzyści Może Przynieść Sztuczna Inteligencja dla Produkcji?
- Eliminacja Wąskich Gardeł: W erze Przemysłu 4.0 wąskie gardła zostały zastąpione nowymi możliwościami, które są proste do zauważenia, analizy i wykorzystania.
- Eliminacja Ukrytych Kosztów: Producenci mogą odkryć ukryte koszty w swoich procesach, które często pozostają niezauważone, gdy biorą pod uwagę jedynie normalne koszty, wykorzystując moc analizy danych.
- Redukcja Problemów: Ponieważ producenci mogą teraz wskazać źródło błędów, jest mniej prawdopodobne, że wystąpią one ponownie.
- Prognozowanie: AI ma zdolność przewidywania różnych sytuacji, w tym wycieków chemicznych, pożarów, wadliwego działania maszyn i awarii komponentów.
Jakie Są Wyzwania Związane z Używaniem AI w Sektorze Produkcyjnym?
Czy AI 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 w pełni zautomatyzowane za pomocą robotyki i AI. Producenci nie mogą tego przewidzieć, ponieważ „ludzie plus AI” zwiększają produktywność o 30%. Te 30% nie odnosi się jednak do konkretnej kwoty. W nadchodzących latach wzrośnie z powodu zwiększonych inwestycji i badań. Dlatego pełna automatyzacja nie stanowi zagrożenia dla miejsc pracy.
Czy obawy o bezpieczeństwo wzrosną z powodu AI? Konieczne jest rozróżnienie między bezpieczeństwem fizycznym a cyberatakami, omawiając problemy z bezpieczeństwem w tym pytaniu. Ponieważ ludzie będą odpowiedzialni za obsługę robotów fabrycznych na co dzień, bezpieczeństwo fizyczne najprawdopodobniej będzie problemem. Z drugiej strony, większość infrastruktury IT jest dotknięta cyberatakami. AI może zmniejszyć prawdopodobieństwo cyberataków, ponieważ wykorzystuje ogromne dane w swojej działalności.
Można racjonalnie przewidywać, że procesy produkcyjne ulegną zmianie, gdy AI będzie coraz bardziej zakorzeniona w naszym codziennym życiu.
Firmy obecnie stąpają ostrożnie i dokonują niewielkich korekt, zamiast angażować się na całego. Rozwój sztucznej inteligencji wciąż wymaga wiele pracy. Nie ma jeszcze pewnego zwycięzcy w wyniku tego.
Ale producenci muszą zrozumieć, że AI nie jest technologią „raz na zawsze”. Będzie wymagać więcej pieniędzy i poświęcenia się transformacji cyfrowej.
Według wpisu na blogu twórcy 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, ponieważ przemysł produkcyjny szybko zaczyna zmieniać się w erę cyfrową, przechodząc od pracy ręcznej do automatyzacji”.
Wniosek
AI może w znacznym stopniu pomóc w zapewnieniu rentowności Twojej firmy produkcyjnej, nawet w obliczu ciągłej transformacji. Zapewnia analitykę predykcyjną, aby pomóc producentom w podejmowaniu mądrzejszych decyzji. Korzyści ze sztucznej inteligencji są liczne, od zarządzania klientami po projektowanie produktów. Ulepszona jakość procesu, bardziej efektywny łańcuch dostaw, adaptacyjność itp. to niektóre z nich.
Ale istnieje szereg problemów z technologią AI. Kosztowna, a także podatna na ataki hakerskie. Ale te wady są przeważone przez zalety AI.
Autor: Sonu Kumar Sah