Технологии искусственного интеллекта (ИИ) быстро развивались в последнее десятилетие. Алгоритмы ИИ могут обрабатывать данные и принимать решения в режиме реального времени, достигая такого уровня принятия решений, который обычно требует участия человека.
Производители начали внедрять ИИ в 1960-х годах. Однако ранние технологии искусственного интеллекта, по сути, обеспечивали автоматизацию и не могли принимать сложные решения.
Производители теперь используют ИИ для широкого спектра приложений. Все больше компаний начинают осознавать ценность промышленного искусственного интеллекта. Около 63% производителей уже сообщают об увеличении доходов от внедрения ИИ.
Вот более пристальный взгляд на некоторые из наиболее впечатляющих способов внедрения ИИ в производство.
Промышленный ИИ для разработки продуктов
ИИ используется в каждом производственном процессе, включая разработку продукта. Производители могут использовать программное обеспечение ИИ для разработки цифровых двойников. Цифровой двойник — это цифровое представление реального актива.
Производители могут использовать цифровых двойников для оценки продуктов перед их физическим производством. Использование ИИ позволяет производителям обнаруживать недостатки конструкции или ограничения, которые могут привести к снижению эффективности производства. Обнаружение этих проблем до производства помогает повысить эффективность.
Использование цифровых двойников и программного обеспечения с искусственным интеллектом также упрощает настройку дизайна. Дизайнеры, инженеры и клиенты могут просматривать и тестировать различные конструкции. Программное обеспечение AI может оценивать потенциальную производительность дизайна, позволяя клиентам использовать показатели производительности для выбора лучшего продукта.
Искусственный интеллект и машинное обучение для генеративного дизайна
Наряду с расширением возможностей настройки дизайна, ИИ в сочетании с технологией машинного обучения (ML) может предоставить варианты генеративного дизайна. Генеративный дизайн опирается на алгоритмы машинного обучения для выполнения работы инженера.
После ввода параметров проекта программное обеспечение для генеративного проектирования начинает создавать все возможные варианты проекта, соответствующие заданным пользователем параметрам. Производители могут почти мгновенно генерировать множество вариантов дизайна для одного продукта.
Разнообразие дизайнов может помочь производителям и клиентам решить конкретные проблемы или быстро создать прототип продукта. General Motors уже использовала технологию генеративного проектирования на базе искусственного интеллекта для создания более 150 дизайнерских идей для кронштейна сиденья, который стал на 20% прочнее и на 40% легче по сравнению с предыдущим кронштейном.
Прогностическое обслуживание с помощью искусственного интеллекта
Системы искусственного интеллекта обычно используются в производстве для профилактического обслуживания. Программное обеспечение может анализировать данные, полученные датчиками, подключенными к машинам и оборудованию. Основываясь на прошлой и текущей производительности, технология искусственного интеллекта может предоставить более точные прогнозы для технического обслуживания и ремонта. Программное обеспечение может анализировать постепенное снижение производительности или увеличение количества дефектов.
Производители могут планировать техническое обслуживание и ремонт конкретных машин, не дожидаясь планового обслуживания. Такой целенаправленный подход более эффективен, поскольку требует меньше времени простоя. Более точные прогнозы отказов также помогают продлить срок службы машин.
Продвинутая робототехника с искусственным интеллектом
Производители используют робототехнику для автоматизации уже несколько десятилетий. Однако добавление искусственного интеллекта (ИИ) повышает эффективность робототехнических систем. Робототехнике с искусственным интеллектом не нужно следовать заранее определенному набору инструкций. Они могут анализировать данные и принимать решения в режиме реального времени для повышения эффективности производственных процессов.
Например, сварочный аппарат с искусственным интеллектом может обнаруживать распространенные дефекты сварки, такие как включения или непровары. Затем он может предпринять корректирующие действия для устранения дефекта.
ИИ также может позволить робототехническим системам самостоятельно контролировать свою работу. Новейшая робототехника может оценивать точность и производительность, чтобы повысить свою производительность.
Программное обеспечение AI для прогнозирования цен
Производители должны иметь дело с неустойчивыми ценами на сырье. Цены часто колеблются, что создает проблемы для оценки стоимости будущих производственных процессов. Программное обеспечение с искусственным интеллектом может помочь производителям точно прогнозировать цены на сырье.
Доступны технологии на базе искусственного интеллекта для мониторинга рынка и определения ценовых тенденций. Программное обеспечение может оценивать цены на различное сырье за определенные периоды, что позволяет производителям лучше прогнозировать себестоимость производства.
Повышение качества с помощью ИИ
Улучшенный контроль качества — одно из самых инновационных применений ИИ в производстве. Системы искусственного интеллекта могут отслеживать каждый производственный процесс, чтобы мгновенно обнаруживать дефекты.
Типичная система обеспечения качества на основе ИИ включает использование системы компьютерного зрения на основе камеры. Камера сканирует поступающие детали. Затем система ИИ сравнивает изображения деталей с изображениями исправных деталей.
При обнаружении дефекта система ИИ может вызвать предупреждение, позволяя работникам изменить настройки и предотвратить появление дополнительных дефектов. В зависимости от доступных функций программного обеспечения система ИИ также может самокорректироваться для предотвращения дефектов. Сокращая дефекты, производители сокращают количество отходов и увеличивают скорость своих операций.
ИИ для оптимизации процессов
Наряду с предотвращением дефектов производители могут оптимизировать дополнительные производственные процессы с помощью программного обеспечения ИИ. Инструменты на базе ИИ могут отслеживать любой процесс или действие. Например, производитель может использовать программное обеспечение ИИ для анализа узких мест в своем производственном цикле, таких как задержки в цепочке поставок или ограниченная производительность определенных машин.
Преимущества оптимизации процессов возрастают, когда производители обмениваются большими данными на децентрализованной платформе. Сравнивая аналогичные производственные процессы на разных предприятиях и в разных регионах, производители могут выбрать наиболее эффективные решения.
Улучшение управления запасами с помощью ИИ
Программное обеспечение на основе ИИ может улучшить методы управления запасами. Программное обеспечение может анализировать потребности производственного цикла на разных этапах и автоматически отправлять заказы на необходимые материалы. В сочетании с точным прогнозированием цен производители могут добиться значительной экономии средств.
Преимущества ИИ для управления запасами могут позволить производителям обслуживать небольшие объекты и склады. Производители могут избежать чрезмерных и недостаточных заказов, упрощая работу со своими запасами.
Заключение
Это лишь некоторые из текущих применений ИИ в производстве. Искусственный интеллект развился, чтобы обеспечить широкий спектр преимуществ для бизнеса практически в любом секторе. Однако в настоящее время производственный сектор можно рассматривать как один из секторов, получающих наибольшую выгоду от этих технологий.
Производители могут внедрить ИИ для улучшения профилактического обслуживания, сокращения производственных циклов и выявления проблем, которые приводят к потерям. Использование технологий искусственного интеллекта приводит к экономии средств и более быстрому принятию решений. Производители также могут повысить безопасность своих заводов с помощью робототехники и программного обеспечения на базе ИИ.
Компании, которые хотят воспользоваться этими преимуществами, должны начать планировать свои возможности ИИ. В ближайшие годы внедрение технологий искусственного интеллекта может стать важным в производственном секторе.
Не стесняйтесь также проверить наши другие публикации:
