Przekształcanie przemysłu wytwórczego: Potęga sztucznej inteligencji i robotyki
W produkcji, sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do zdolności maszyny do myślenia jak człowiek, autonomicznego reagowania na wydarzenia wewnętrzne i zewnętrzne oraz przewidywania przyszłych wydarzeń. Roboty mogą identyfikować problemy i działać w celu ich rozwiązania, gdy narzędzie się zepsuje lub wydarzy się coś nieoczekiwanego – a nawet coś nieoczekiwanego.
Automatyzacja trudnych zadań i identyfikowanie ukrytych wzorców w przepływach pracy lub procesach produkcyjnych to dwa aspekty sztucznej inteligencji wykorzystywane w produkcji.
Dzięki AI i inteligencji maszynowej, producenci mają dziś niezrównaną możliwość zwiększenia przepustowości, zarządzania łańcuchem dostaw i przyspieszenia prac B+R.
Co uzasadnia użycie AI w sektorze produkcyjnym?
W przemyśle, sztuczna inteligencja (AI) obsługuje zadania takie jak spawanie, malowanie, montaż i transport materiałów. Dokonuje tego z dokładnością dorównującą najlepszym ludzkim pracownikom.
Dodatkowo, AI jest w stanie kontrolować przepływy pracy bez żadnych błędów i opóźnień. Maszyny nie wymagają odpoczynku; można je wykorzystywać do granic możliwości bez obaw o to, jak wpłynie to na ich zdrowie lub wydajność.
Ponadto, AI może pomóc producentom w śledzeniu skomplikowanych procedur, sprzętu lub przepływów pracy w czasie rzeczywistym, umożliwiając im wykrywanie zagrożeń i wdrażanie strategii konserwacji prewencyjnej opartych na danych.
AI może zaoszczędzić czas w sektorze przemysłowym ze względu na te korzystne aspekty.
Jakie są zastosowania AI w produkcji?
- Konserwacja predykcyjna: Konserwacja predykcyjna 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 energetyczna fabryki może zostać poprawiona za pomocą sztucznej inteligencji. Firmy produkcyjne mogą usprawnić i zautomatyzować rutynowe operacje, takie jak zarządzanie łańcuchem dostaw, projektowanie procesów i zarządzanie zasobami, poprzez „słuchanie” swoich urządzeń i analizowanie ogromnych zbiorów danych.
- Pakowanie i konfekcjonowanie: Umożliwiając producentom widzenie, słyszenie i dotykanie sprzętu oraz przenośników taśmowych, Internet Rzeczy (IoT) pozwala im zoptymalizować proces pakowania.
- Kontrola jakości: AI w produkcji może być wykorzystywana do ustalania priorytetów defektów i identyfikowania ich wzorców, oszczędzając firmom czas i pieniądze. Ponadto, może zwiększyć wydajność i zmniejszyć prawdopodobieństwo wprowadzenia wadliwych towarów na rynek poprzez optymalizację procedur kontrolnych.
Praca AI i robotyki w dziedzinie produkcji
Oto kilka z głównych firm, które wykorzystują metody oparte na uczeniu maszynowym, aby rozwijać przemysł wytwórczy. Należą do nich Siemens, General Electric. Szczegóły dotyczące tego, jak różne firmy wykorzystują tę nową technologię, przedstawiają się następująco:
Siemens
Monitorują swoją hutę 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 do odzyskiwania. Tak, aby mogli szybko identyfikować i naprawiać wszelkie błędy. Najważniejszym osiągnięciem Siemensa związanym z AI jest zdolność do redukcji emisji z określonej turbiny gazowej lepiej niż jakikolwiek człowiek. Najnowsze turbiny gazowe zawierają 500 czujników, które stale mierzą temperaturę, ciśnienie i inne zmienne.
Artykuł opublikowany na stronie internetowej Siemensa twierdzi, że naukowcy stworzyli dwuramiennego robota ze sztuczną inteligencją, który może wytwarzać towary bez potrzeby programowania. Zadanie jest dzielone między ramiona robota niezależnie, a kończone 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 przy pomocy sztucznej inteligencji. Siemens wykorzystuje sztuczną inteligencję w kilku branżach i modernizuje sieć energetyczną, zapewniając 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 opracował pakiet Brilliant Production jako system do monitorowania i zarządzania każdym aspektem procesu produkcyjnego oraz rozwiązywania wszelkich problemów lub niesprawności, zanim się pojawią. Celem Brilliant Manufacturing Suite firmy GE jest zintegrowanie projektowania, inżynierii, produkcji, łańcucha dostaw, dystrybucji i usług w jeden, inteligentny system, który jest skalowalny na całym świecie. Ostatnie raporty podają, że podejmowane są wysiłki, aby sprawdzać trudne do osiągnięcia lokalizacje za pomocą dronów, robotów kroczących, AI i analityki predykcyjnej. Jednostki przemysłowe będą mogły się optymalizować i konserwować w rezultacie. Avitas Systems została założona przez GE Ventures w celu wykorzystania robotyki i sztucznej inteligencji do rozwoju sektora usług inspekcyjnych.
Opracowują system oparty na chmurze, który będzie uzyskiwał dostęp i analizował dane z czujników na tych dronach hostowanych na oprogramowaniu Predix firmy GE. Bezzałogowe drony z czujnikami z łatwością wytrzymują wysokie temperatury. Mogą one wykorzystywać kamery termowizyjne i inne czujniki do znajdowania problemów, zanim się pojawią. Dane będą zbierane przez te drony i przekazywane do platformy Avitas Systems. System śledzi zmiany w czasie i sugeruje inspekcję i konserwację na podstawie danych.
Przypadki użycia globalnego przemysłu wytwórczego 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, które standaryzują produkcję. Sztuczna inteligencja, na przykład, może pomóc w poprawie ogólnej kontroli jakości poprzez wykorzystanie inteligentnych kamer do ulepszenia procedur inspekcyjnych, co skutkuje niższymi kosztami. Sektor produkcyjny obejmuje firmy, które przetwarzają surowce i części składowe na wyroby gotowe.
Wykres 1
Jakie korzyści może przynieść sztuczna inteligencja dla produkcji?
- Eliminacja wąskich gardeł: W erze Przemysłu 4.0 wąskie gardła zostały zastąpione świeżymi możliwościami, które są proste do zauważenia, analizy i wykorzystania.
- Eliminacja ukrytych wydatków: Producenci mogą odkryć ukryte koszty w swoich procesach, które często pozostają niezauważone, gdy rozważają tylko normalne koszty, wykorzystując moc analizy danych.
- Redukcja problemów: Ponieważ producenci mogą teraz dokładnie określić źródło błędów, jest mniej prawdopodobne, że wystąpią one ponownie.
- Prognozowanie: AI ma zdolność przewidywania różnych sytuacji, w tym wycieków chemikaliów, pożarów, wadliwego działania maszyn i awarii komponentów.
Jakie są wyzwania związane z wykorzystaniem AI w sektorze produkcyjnym?
Czy AI spowoduje dużą liczbę utraty miejsc pracy? Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy najpierw zdefiniować „pełną automatyzację”, czyli termin używany 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%. 30% nie odnosi się jednak do konkretnej kwoty. W nadchodzących latach wzrośnie ona dzięki zwiększonym inwestycjom i badaniom. Dlatego pełna automatyzacja nie stanowi zagrożenia dla miejsc pracy.
Czy obawy związane z bezpieczeństwem wzrosną z powodu AI? Konieczne jest rozróżnienie między bezpieczeństwem fizycznym a cyberatakami podczas rozwiązywania problemów związanych z bezpieczeństwem w tym pytaniu. Ponieważ ludzie będą odpowiedzialni za obsługę robotów fabrycznych na co dzień, bezpieczeństwo fizyczne najprawdopodobniej będzie budzić obawy. Z drugiej strony, większość infrastruktury IT jest dotknięta cyberatakami. AI może zmniejszyć prawdopodobieństwo cyberataków, ponieważ wykorzystuje ogromne dane w swoich operacjach.
Można rozsądnie oczekiwać, że procesy produkcyjne zmienią się wraz z tym, jak AI będzie coraz bardziej zakorzeniona w naszym codziennym życiu.
Firmy obecnie ostrożnie stąpają i dokonują niewielkich korekt, zamiast angażować się na całego. Rozwój sztucznej inteligencji nadal wymaga dużo pracy. Nie ma jeszcze pewnego zwycięzcy w rezultacie.
Ale twórcy muszą zrozumieć, że AI nie jest technologią „raz i gotowe”. Będzie to wymagało więcej pieniędzy i poświęcenia na transformację cyfrową.
Według wpisu na blogu dewelopera oprogramowania AI, IPsoft, „brak talentów i starzejąca się siła robocza” to kolejny problem, przed którym stoi AI w produkcji. „Wielu obawia się, że zostaną w tyle w tej nowej rewolucji, ponieważ przemysł wytwórczy szybko zaczyna zmieniać się w erę cyfrową, migrując z pracy ręcznej na automatyzację”.
Podsumowanie
AI może znacznie pomóc w zapewnieniu rentowności Twojej firmy produkcyjnej, nawet w obliczu ciągłych zmian. Zapewnia analitykę predykcyjną, aby pomóc producentom w podejmowaniu mądrzejszych decyzji. Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji są liczne, od zarządzania klientami po projektowanie produktów. Poprawiona jakość procesów, bardziej efektywny łańcuch dostaw, adaptacyjność itp. to niektóre z nich.
Istnieje jednak szereg problemów związanych z technologią AI. Kosztowna, a także podatna na ataki hakerskie. Ale te wady są niwelowane przez zalety AI.
Autor: Sonu Kumar Sah