Трансформация производственной отрасли: сила искусственного интеллекта и робототехники
В производстве искусственный интеллект (AI) означает способность машины думать как человек, автономно реагировать как на внутренние, так и на внешние события и предсказывать 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 — это два аспекта искусственного интеллекта, используемые в производстве.
Благодаря AI и машинному интеллекту у производителей сегодня есть беспрецедентная возможность увеличить пропускную способность, управлять своей цепочкой поставок и ускорить НИОКР.
Что оправдывает использование AI в производственном секторе?
В промышленной отрасли искусственный интеллект (AI) выполняет такие работы, как сварка, покраска, сборка и обработка материалов. Он выполняет это с точностью, сопоставимой с лучшими работниками-людьми.
Кроме того, AI 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, AI может помочь производителям отслеживать сложные процедуры, оборудование или рабочие процессы в режиме реального времени, позволяя им выявлять опасности и реализовывать стратегии профилактического обслуживания на основе данных.
AI может сэкономить время в промышленном секторе благодаря этим выгодным аспектам.
Каковы области применения AI 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 максимально использовать активы.
- Энергоэффективность: Энергоэффективность завода может быть улучшена 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: Позволяя производителям видеть, слышать и касаться оборудования и конвейерных лент, Интернет вещей (IoT) позволяет им оптимизировать процесс упаковки.
- Контроль качества: AI в производстве можно использовать для определения приоритетности дефектов и выявления их закономерностей, что экономит компаниям время и деньги. Кроме того, он может повысить выход продукции и снизить вероятность выпуска бракованной продукции на рынок за счет оптимизации процедур проверки.
Работа AI и робототехники в производственной сфере
Вот некоторые из основных предприятий, которые используют методы машинного обучения для развития обрабатывающей промышленности. В их число входят Siemens, General Electric. Подробности о том, как различные предприятия используют эту новую технологию, следующие:
Siemens
Они контролируют свой сталелитейный завод с помощью нейронной сети. Благодаря этому они смогли создать AI 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 анализировать все связанные действия от проектирования до восстановления, чтобы они могли быстро выявлять и устранять любые ошибки. Самым значительным достижением Siemens, связанным с AI, является способность снижать выбросы от конкретной газовой турбины лучше, чем любой человек. Новейшие газовые турбины включают в себя 500 датчиков, которые непрерывно 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, и она выполняется быстрее в команде. В Siemens Corporate Technology (CT), международном исследовательском подразделении компании, 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 электросети, 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 в качестве системы 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, масштабируемую по всему миру. В недавних отчетах говорится, что предпринимаются усилия по проверке труднодоступных мест с использованием дронов, ползающих роботов, AI и прогнозной аналитики. В результате промышленные установки смогут оптимизировать и поддерживать себя. Компания 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 обнаружения проблем до их возникновения. Данные будут собираться этими дронами и передаваться на платформу Avitas Systems. Система отслеживает изменения с течением времени и предлагает осмотр 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, 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: Используя возможности анализа данных, производители могут выявить скрытые затраты в своих процессах, которые часто остаются незамеченными, когда они учитывают только обычные затраты.
- Уменьшение проблем: Поскольку производители теперь могут точно определить источник ошибок, вероятность их повторного возникновения меньше.
- Прогнозирование: AI может предвидеть различные ситуации, включая утечки химических веществ, пожары, неисправность оборудования и отказ компонентов.
Каковы проблемы использования AI в производственном секторе?
Приведет ли AI к большому количеству потерь рабочих мест? 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 AI. Производители не могут этого предвидеть, потому что «люди плюс AI» увеличивает производительность на 30%. Однако эти 30% не относятся к конкретной сумме. В ближайшие годы он вырастет благодаря увеличению инвестиций и исследований. Поэтому полная автоматизация не представляет опасности для рабочих мест.
Возрастут ли опасения по поводу безопасности из-за AI? Необходимо различать физическую безопасность и кибератаки при рассмотрении вопросов безопасности в этом вопросе. Поскольку люди будут отвечать за эксплуатацию заводских роботов на ежедневной основе, физическая безопасность, скорее всего, будет вызывать беспокойство. С другой стороны, большинство ИТ-инфраструктур подвержены кибератакам. AI может снизить вероятность кибератак, поскольку он использует огромные данные в своей работе.
Разумно ожидать, что производственные процессы изменятся по мере того, как AI будет все больше и больше внедряться в нашу повседневную жизнь.
В настоящее время компании осторожничают и вносят небольшие коррективы, а не идут ва-банк. Развитие искусственного интеллекта все еще требует большой работы. В результате пока нет определенного победителя.
Но производители должны понимать, что AI — 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 старение рабочей силы» — еще одна проблема, с которой сталкивается AI 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».
Заключение
AI может значительно помочь в обеспечении жизнеспособности вашей производственной компании даже в условиях непрерывных преобразований. Он предоставляет прогнозную аналитику, чтобы помочь производителям принимать более разумные решения. Преимущества искусственного интеллекта многочисленны, от управления клиентами до разработки продуктов. Улучшенное качество процесса, более эффективная цепочка поставок, адаптивность и т. д. — вот некоторые из них.
Но есть ряд проблем с технологией AI. Дорогостоящая, а также уязвимая для взломов. Но эти недостатки перевешиваются преимуществами AI.
Автор: Сону Кумар Сах