Преобразование обрабатывающей промышленности: 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 ломается инструмент или происходит что-то неожиданное — или, возможно, даже что-то неожиданное.
Автоматизация сложных задач и выявление скрытых закономерностей в рабочих процессах или производственных процессах — вот два аспекта искусственного интеллекта, используемые в производстве.
Благодаря ИИ и машинному интеллекту производители сегодня обладают непревзойденной способностью увеличивать пропускную способность, управлять своей цепочкой поставок и ускорять исследования и разработки.
Что оправдывает использование ИИ в производственном секторе?
В промышленной отрасли искусственный интеллект (ИИ) выполняет такие работы, как сварка, покраска, сборка и обработка материалов. Он выполняет это с точностью, сравнимой с лучшими работниками-людьми.
Кроме того, ИИ способен контролировать рабочие процессы без каких-либо ошибок или задержек. Машинам не нужен отдых; вы можете довести их до абсолютного предела, 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. Поступая таким образом, фирмы могут лучше понимать состояние своего оборудования, сокращать время простоя и максимально использовать активы.
- 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 трогать оборудование и конвейерные ленты, Интернет вещей (IoT) позволяет им оптимизировать процесс упаковки.
- Контроль качества: ИИ в производстве можно использовать для определения приоритетности дефектов и выявления их закономерностей, экономя время и деньги предприятий. Кроме того, он может повысить производительность и снизить вероятность выпуска бракованной продукции на рынок за счет оптимизации процедур проверки.
Работа ИИ и робототехники в сфере производства
Вот некоторые из основных компаний, которые используют методы машинного обучения для продвижения обрабатывающей промышленности. В их число входят Siemens, General Electric. Подробности того, как различные предприятия используют эту новую технологию, следующие:
Siemens
Они отслеживают свой сталелитейный завод с помощью нейронной сети. Благодаря этому они смогли создать 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 главная цель — отслеживать, документировать и изучать все связанные действия от проектирования до восстановления, чтобы они могли быстро выявлять и исправлять любые ошибки. Самым значительным достижением Siemens в области ИИ является способность снижать выбросы от определенной 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 независимо распределяется между руками робота, и она выполняется быстрее в команде. В Мюнхене, в международном исследовательском подразделении компании Siemens Corporate Technology (CT), была продемонстрирована функция рук. Автономная оптимизация газовых турбин, а также мониторинг и обслуживание интеллектуальной сети и других промышленных установок — все это было достигнуто 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 главная 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. Целью пакета Brilliant Manufacturing Suite от GE является интеграция проектирования, инженерии, производства, цепочки поставок, дистрибуции и услуг в единую интеллектуальную систему, которая масштабируется по всему миру. В недавних отчетах говорится о том, что предпринимаются усилия по проверке труднодоступных мест с помощью дронов, ползающих роботов, ИИ и прогнозной аналитики. В результате промышленные установки смогут оптимизировать и поддерживать себя в рабочем состоянии. Компания Avitas Systems была основана GE Ventures для использования робототехники и искусственного интеллекта для продвижения сектора инспекционных услуг.
Они разрабатывают облачную систему, которая будет получать доступ и анализировать данные с датчиков на этих дронах, размещенных в программном обеспечении Predix от GE. Беспилотные дроны с датчиками могут легко выдерживать жару. Они могут использовать инфракрасные камеры и другие датчики для обнаружения 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.
Варианты 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, которые стандартизируют выпуск продукции. Искусственный интеллект, например, может помочь в улучшении 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 в производство?
- 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 выявлять скрытые затраты в своих процессах, которые часто остаются незамеченными, когда они учитывают только обычные затраты, используя возможности анализа данных.
- Уменьшение количества проблем: Поскольку производители теперь могут точно определять источник ошибок, они с меньшей вероятностью повторятся.
- Прогнозирование: ИИ обладает способностью предвидеть различные ситуации, включая химические утечки, пожары, неисправности оборудования и выход из строя 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, которые были полностью автоматизированы с помощью робототехники и ИИ. Производители не могут этого предвидеть, потому что «люди плюс ИИ» повышают производительность на 30%. Однако 30% не относится к конкретной сумме. В ближайшие годы он вырастет за счет увеличения инвестиций и исследований. Следовательно, полная автоматизация не представляет опасности для рабочих мест.
Увеличатся ли опасения по поводу безопасности из-за ИИ? Необходимо различать физическую безопасность и кибератаки при рассмотрении проблем безопасности этого вопроса. 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, поскольку он использует огромные данные в своей деятельности.
Вполне разумно ожидать, что производственные процессы изменятся, поскольку ИИ все больше и больше укореняется в нашей повседневной жизни.
В настоящее время компании действуют осторожно и вносят небольшие корректировки, а не идут ва-банк. Развитие искусственного интеллекта все еще требует большой работы. В результате еще нет определенного 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 AI IPsoft, «нехватка талантов и стареющая рабочая сила» являются еще одной проблемой, стоящей перед ИИ в производстве. «Многие опасаются, что останутся позади в этой новой революции, поскольку обрабатывающая промышленность быстро начинает переходить в цифровую эпоху, переходя от ручного труда к автоматизации».
Заключение
ИИ может значительно помочь в обеспечении жизнеспособности вашей производственной компании даже перед лицом постоянных преобразований. Он предоставляет прогнозную аналитику, чтобы помочь производителям принимать более мудрые решения. Преимущества искусственного интеллекта многочисленны и варьируются от управления взаимоотношениями с клиентами до проектирования продукции. Улучшенное качество процессов, более эффективная цепочка поставок, адаптируемость и т. д. — вот некоторые из них.
Но есть ряд проблем с технологией ИИ. Дорогостоящий, а также уязвимый для взлома. Но эти недостатки перевешиваются преимуществами ИИ.
Автор: Сону Кумар Сах