Преобразование производственной отрасли: Сила искусственного интеллекта и робототехники
В производстве искусственный интеллект (ИИ) относится к способности машины мыслить как человек, автономно реагировать как на внутренние, так и на внешние события и прогнозировать будущие события. Роботы могут выявлять проблемы и действовать для их решения, когда инструмент ломается или происходит что-то неожиданное — или, возможно, даже что-то неожиданное.
Автоматизация сложных задач и выявление скрытых закономерностей в рабочих процессах или производственных процессах — это два аспекта искусственного интеллекта, используемые в производстве.
Благодаря ИИ и машинному интеллекту производители сегодня обладают беспрецедентной способностью увеличивать пропускную способность, управлять своей цепочкой поставок и ускорять НИОКР.
Что оправдывает использование ИИ в производственном секторе?
В промышленной отрасли искусственный интеллект (ИИ) выполняет такие работы, как сварка, покраска, сборка и перемещение материалов. Он достигает этого с точностью, сопоставимой с лучшими человеческими работниками.
Кроме того, ИИ способен контролировать рабочие процессы без каких-либо ошибок или задержек. Машины не нуждаются в отдыхе; вы можете довести их до абсолютных пределов, не беспокоясь о том, как это повлияет на их здоровье или производительность.
Кроме того, ИИ может помочь производителям отслеживать сложные процедуры, оборудование или рабочие процессы в режиме реального времени, позволяя им выявлять опасности и внедрять стратегии профилактического обслуживания на основе данных.
ИИ может сэкономить время в промышленном секторе благодаря этим полезным аспектам.
Каковы области применения ИИ в производстве?
- Прогнозное обслуживание: Прогнозное обслуживание является значительным преимуществом искусственного интеллекта для промышленной отрасли. Благодаря этому фирмы могут лучше понимать состояние своего оборудования, сокращать время простоя и максимизировать использование активов.
- Энергоэффективность: Энергоэффективность завода можно повысить с помощью искусственного интеллекта. Производственные компании могут оптимизировать и автоматизировать рутинные операции, такие как управление цепочкой поставок, проектирование процессов и управление ресурсами, «прислушиваясь» к своему оборудованию и осмысливая огромные наборы данных.
- Упаковка и фасовка: Позволяя производителям видеть, слышать и прикасаться к оборудованию и конвейерным лентам, Интернет вещей (IoT) позволяет им оптимизировать процесс упаковки.
- Контроль качества: ИИ в производстве можно использовать для определения приоритетности дефектов и выявления их закономерностей, что экономит время и деньги предприятиям. Кроме того, он может повысить выход продукции и снизить вероятность выпуска бракованной продукции на рынок за счет оптимизации процедур проверки.
Работа ИИ и робототехники в производственной сфере
Вот несколько основных компаний, которые используют методы машинного обучения для развития обрабатывающей промышленности. К ним относятся Siemens, General Electric. Подробности того, как различные компании используют эту новую технологию, заключаются в следующем:
Siemens
Они контролируют свой сталелитейный завод с помощью нейронной сети. Благодаря этому они смогли построить ИИ для производственных целей. Siemens представила Mindsphere, интеллектуальное облако, предназначенное для отслеживания парка машин для нужд технического обслуживания. Mindsphere сейчас находится на стадии тестирования. Их основная цель — отслеживать, документировать и изучать все связанные действия от проектирования до восстановления, чтобы они могли быстро выявлять и устранять любые ошибки. Самым значительным достижением Siemens в области ИИ является способность снижать выбросы от конкретной газовой турбины лучше, чем любой человек. Новейшие газовые турбины включают в себя 500 датчиков, которые постоянно измеряют температуру, давление и другие переменные.
В статье, опубликованной на веб-сайте Siemens, утверждается, что ученые создали двурукого робота с искусственным интеллектом, который может производить товары без необходимости программирования. Задача распределяется между руками робота независимо друг от друга, и она выполняется быстрее в команде. В международном исследовательском подразделении компании Siemens Corporate Technology (CT) в Мюнхене была продемонстрирована функция рук. Автономная оптимизация газовых турбин, а также мониторинг и обслуживание интеллектуальной сети и других промышленных установок были достигнуты с помощью искусственного интеллекта. Siemens использует искусственный интеллект в нескольких отраслях и модернизирует электросеть, предоставляя ей инструменты для мониторинга и управления сетью.
General Electric (GE)
Их основная цель — превратить их в интеллектуальные подразделения, и у них более 500 заводов по всему миру. GE разработала пакет Brilliant Production как систему для мониторинга и управления каждым аспектом производственного процесса и решения любых проблем или неэффективности до их возникновения. Цель пакета Brilliant Manufacturing Suite от GE — интегрировать проектирование, инженерию, производство, цепочку поставок, дистрибуцию и услуги в единую интеллектуальную систему, масштабируемую по всему миру. В недавних отчетах говорится, что предпринимаются усилия по проверке труднодоступных мест с помощью дронов, ползающих роботов, ИИ и прогнозной аналитики. В результате промышленные установки смогут оптимизировать и обслуживать себя. Avitas Systems была основана GE Ventures для использования робототехники и искусственного интеллекта для развития сектора инспекционных услуг.
Они разрабатывают облачную систему, которая будет получать доступ к данным с датчиков на этих дронах, размещенных в программном обеспечении Predix от GE, и анализировать их. Беспилотные дроны с датчиками могут легко выдерживать жару. Они могут использовать инфракрасные камеры и другие датчики для выявления проблем до их возникновения. Данные будут собираться этими дронами и передаваться на платформу Avitas Systems. Система отслеживает изменения с течением времени и предлагает проверку и техническое обслуживание на основе данных.
Примеры использования в мировой обрабатывающей промышленности в 2020 году
Многие респонденты (59 процентов) считают, что контроль качества является наиболее важным применением искусственного интеллекта в производственном секторе. В большинстве случаев контроль качества относится к внедрению мер, стандартизирующих выпуск продукции. Искусственный интеллект, например, может помочь в повышении общего контроля качества за счет использования интеллектуальных камер для улучшения процедур проверки, что приводит к снижению затрат. Производственный сектор включает в себя предприятия, которые превращают сырье и компоненты в готовую продукцию.
Приложение 1
Какие преимущества может принести искусственный интеллект производству?
- Устранение узких мест: В эпоху Индустрии 4.0 узкие места были заменены новыми возможностями, которые легко обнаружить, проанализировать и использовать.
- Устранение скрытых расходов: Производители могут выявить скрытые затраты в своих процессах, которые часто остаются незамеченными, когда они рассматривают только обычные затраты, используя возможности анализа данных.
- Сокращение проблем: Поскольку производители теперь могут точно определить источник ошибок, они с меньшей вероятностью возникнут снова.
- Прогнозирование: ИИ способен предвидеть различные ситуации, в том числе утечки химических веществ, пожары, неисправности оборудования и отказ компонентов.
Каковы проблемы использования ИИ в производственном секторе?
Приведет ли ИИ к большому количеству увольнений? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны сначала определить «полную автоматизацию», которая является термином, используемым для описания каждого процесса или работы, которая была полностью автоматизирована с помощью робототехники и ИИ. Производители не могут предвидеть этого, потому что «люди плюс ИИ» увеличивают производительность на 30%. Однако эти 30% не относятся к конкретной сумме. В ближайшие годы он вырастет из-за увеличения инвестиций и исследований. Следовательно, полная автоматизация не представляет опасности для рабочих мест.
Усилятся ли опасения по поводу безопасности из-за ИИ? Необходимо различать физическую безопасность и кибератаки при рассмотрении вопросов безопасности в этой связи. Поскольку люди будут отвечать за эксплуатацию заводских роботов на ежедневной основе, физическая безопасность, скорее всего, будет вызывать беспокойство. С другой стороны, большинство ИТ-инфраструктур подвергаются кибератакам. ИИ может снизить вероятность кибератак, потому что он использует большие данные в своей работе.
Разумно ожидать, что производственные процессы изменятся, поскольку ИИ будет все больше и больше внедряться в нашу повседневную жизнь.
В настоящее время компании действуют осторожно и вносят небольшие корректировки, а не идут ва-банк. Разработка искусственного интеллекта все еще требует большой работы. В результате пока нет явного победителя.
Но производители должны понимать, что ИИ — это не технология «сделал и забыл». Это потребует больше денег и приверженности цифровой трансформации.
Согласно сообщению в блоге разработчика программного обеспечения для ИИ IPsoft, «нехватка талантов и стареющая рабочая сила» — еще одна проблема, с которой сталкивается ИИ в производстве. «Многие беспокоятся, что они останутся позади в этой новой революции, поскольку обрабатывающая промышленность быстро начинает переходить в цифровую эпоху, переходя от ручного труда к автоматизации».
Вывод
ИИ может значительно помочь в обеспечении жизнеспособности вашей производственной компании даже в условиях постоянных преобразований. Он предоставляет прогнозную аналитику, чтобы помочь производителям принимать более мудрые решения. Преимущества искусственного интеллекта многочисленны, от управления клиентами до проектирования продуктов. Улучшение качества процессов, более эффективная цепочка поставок, адаптируемость и т. д. — вот некоторые из них.
Но есть ряд проблем с технологией ИИ. Дорогостоящий, а также уязвим для взломов. Но эти недостатки перевешиваются преимуществами ИИ.
Автор: Сону Кумар Сах