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 działać w celu ich rozwiązania, gdy narzędzie się zepsuje lub zdarzy się coś nieoczekiwanego – lub nawet coś zaskakującego.
Automatyzacja trudnych zadań i identyfikacja 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 zdolność do zwiększania przepustowości, zarządzania łańcuchem dostaw i przyspieszania prac badawczo-rozwojowych.
Co Uzasadnia Wykorzystanie AI w Sektorze Produkcyjnym?
W przemyśle, sztuczna inteligencja (AI) zajmuje się zadaniami takimi jak spawanie, malowanie, montaż i transport materiałów. Dokonuje tego z dokładnością dorównującą najlepszym pracownikom ludzkim.
Ponadto, AI jest w stanie kontrolować przepływy pracy bez błędów i opóźnień. Maszyny nie wymagają odpoczynku; można je wykorzystywać do granic możliwości, nie martwiąc się o to, jak wpłynie to na ich zdrowie lub wydajność.
Dodatkowo, AI może pomóc producentom w śledzeniu skomplikowanych procedur, sprzętu lub przepływów pracy w czasie rzeczywistym, umożliwiając im identyfikowanie zagrożeń i wdrażanie strategii konserwacji zapobiegawczej opartej na danych.
AI może zaoszczędzić czas w sektorze przemysłowym dzięki tym korzystnym aspektom.
Jakie Są Zastosowania AI w Produkcji?
- Konserwacja predykcyjna: Konserwacja predykcyjna jest znaczącą zaletą sztucznej inteligencji dla przemysłu. Dzięki temu firmy mogą lepiej rozumieć stan swojego sprzętu, 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 konfekcjonowanie: Umożliwiając producentom widzenie, słyszenie i dotykanie sprzętu i przenośników taśmowych, Internet Rzeczy (IoT) pozwala im optymalizować proces pakowania.
- Kontrola jakości: AI w produkcji może być wykorzystywana do ustalania priorytetów wad i identyfikowania ich wzorców, oszczędzając firmom czas i pieniądze. Dodatkowo, może zwiększyć wydajność i zmniejszyć prawdopodobieństwo wprowadzenia na rynek wadliwych towarów poprzez optymalizację procedur kontrolnych.
Praca AI i Robotyki w Dziedzinie Produkcji
Oto kilka z głównych firm, które wykorzystują metody oparte na uczeniu maszynowym do rozwoju przemysłu produkcyjnego. Należą do nich Siemens, General Electric. Poniżej znajdują się szczegóły dotyczące tego, jak różne firmy wykorzystują tę nową technologię:
Siemens
Monitorują swoją hutę stali za pomocą sieci neuronowej. Dzięki temu byli w stanie stworzyć AI do celów produkcyjnych. Siemens wprowadził Mindsphere, inteligentną chmurę zaprojektowaną do śledzenia flot maszyn w celu zaspokojenia potrzeb w zakresie konserwacji. Mindsphere jest obecnie w fazie testów. Ich głównym celem jest śledzenie, dokumentowanie i analizowanie wszystkich połączonych działań od projektu do naprawy, aby móc 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 nieustannie 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 i jest wykonywane szybciej jako zespół. W Siemens Corporate Technology (CT), międzynarodowym oddziale badań firmy w Monachium, pokazano działanie rąk. Autonomiczna optymalizacja turbin gazowych, a także monitorowanie i konserwacja inteligentnej sieci i innych jednostek przemysłowych, zostały osiągnięte dzięki pomocy sztucznej inteligencji. Siemens wykorzystuje sztuczną inteligencję w kilku branżach i modernizuje sieć energetyczną, dając jej narzędzia do monitorowania i zarządzania siecią.
General Electric (GE)
Ich głównym celem jest przekształcenie ich w inteligentne jednostki, a na całym świecie mają ponad 500 fabryk. GE opracowało pakiet Brilliant Production jako system monitorowania i zarządzania każdym aspektem procesu produkcyjnego oraz rozwiązywania wszelkich problemów lub braków efektywności, zanim się pojawią. Celem 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 mówią, że trwają prace nad sprawdzaniem trudno dostępnych miejsc za pomocą dronów, robotów pełzających, AI i analiz predykcyjnych. Jednostki przemysłowe będą mogły się dzięki temu optymalizować i utrzymywać. Firma Avitas Systems została założona 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, a dane te będą przechowywane w oprogramowaniu Predix firmy GE. Bezzałogowe drony z czujnikami z łatwością wytrzymują upał. Mogą wykorzystywać kamery na podczerwień i inne czujniki do znajdowania problemów, zanim się pojawią. Dane będą zbierane przez te drony i przekazywane na platformę Avitas Systems. System śledzi zmiany w czasie i sugeruje inspekcje i konserwację na podstawie danych.
Przypadki 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 może na przykład pomóc w poprawie ogólnej kontroli jakości poprzez wykorzystanie inteligentnych kamer do ulepszenia procedur kontrolnych, co skutkuje niższymi kosztami. Sektor produkcyjny obejmuje przedsiębiorstwa, które przetwarzają surowce i części składowe na gotowe produkty.
Wykaz 1
Jakie Korzyści Może Przynieść Sztuczna Inteligencja Produkcji?
- Eliminacja Wąskich Gardeł: W erze Przemysłu 4.0 wąskie gardła zostały zastąpione świeżymi możliwościami, które są łatwe do zauważenia, analizy 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 potęgę 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 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” zwiększa produktywność o 30%. Te 30% nie odnosi się jednak do konkretnej kwoty. W nadchodzących latach wzrośnie ona ze względu na zwiększone inwestycje i badania. Dlatego pełna automatyzacja nie stanowi zagrożenia dla miejsc pracy.
Czy obawy dotyczące bezpieczeństwa wzrosną z powodu AI? Konieczne jest rozróżnienie między bezpieczeństwem fizycznym a cyberatakami, odpowiadając na pytania dotyczące bezpieczeństwa. Ponieważ ludzie będą na co dzień odpowiedzialni za obsługę robotów fabrycznych, bezpieczeństwo fizyczne jest najbardziej prawdopodobne, że będzie budzić obawy. Z drugiej strony, większość infrastruktury IT jest dotknięta cyberatakami. AI może zmniejszyć prawdopodobieństwo cyberataków, ponieważ wykorzystuje ogromne ilości danych w swoich operacjach.
Można zasadnie przewidywać, że procesy produkcyjne zmienią się, ponieważ AI staje się coraz bardziej zakorzeniona w naszym codziennym życiu.
Firmy obecnie ostrożnie podchodzą do sprawy i dokonują niewielkich korekt, zamiast angażować się na całego. Rozwój sztucznej inteligencji wciąż wymaga wiele pracy. W rezultacie nie ma jeszcze pewnego zwycięzcy.
Ale twórcy muszą zrozumieć, że AI nie jest technologią „raz i gotowe”. Będzie ona wymagała więcej pieniędzy i zaangażowania w cyfrową transformację.
Według wpisu na blogu twórcy 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 produkcyjny szybko zaczyna zmieniać się w erę cyfrową, przechodząc od pracy ręcznej do automatyzacji”.
Wniosek
AI może znacznie pomóc w zapewnieniu rentowności Twojej firmy produkcyjnej, nawet w obliczu ciągłej transformacji. Zapewnia analizę predykcyjną, która pomaga producentom podejmować mądrzejsze decyzje. Korzyści ze sztucznej inteligencji są liczne, od zarządzania klientami po projektowanie produktów. Ulepszona jakość procesu, bardziej wydajny łańcuch dostaw, zdolność adaptacji itp. to tylko niektóre z nich.
Ale istnieje wiele problemów z technologią AI. Kosztowna, a także podatna na ataki hakerskie. Ale te wady są równoważone przez zalety AI.
Autor: Sonu Kumar Sah