Umetna inteligenca (UI) je hitro preoblikovala industrije po vsem svetu in pospešila korak proti četrti industrijski revoluciji (4IR), imenovani tudi industrija 4.0. Skupaj z napredkom v strojnem učenju, robotiki in avtomatizaciji se tovarna prihodnosti hitro razvija, postaja vse bolj inteligentna, učinkovita in samozadostna kot kdaj koli prej.
Predstavljamo pet načinov, kako partnerstvo med strojnim učenjem in umetno inteligenco pospešuje proizvodne rezultate, skupaj s prednostmi, ki jih lahko prinese sprejetje teh tehnologij inženirjem in lastnikom tovarn.
1. Umetna inteligenca in prediktivno vzdrževanje pospešujeta pametne tovarne
Ena najpomembnejših prednosti, ki ju strojno učenje in umetna inteligenca prinašata proizvodnji, je prediktivno vzdrževanje – spremljanje delovanja in stanja opreme za zmanjšanje možnosti okvare. Z analizo podatkov lahko algoritmi umetne inteligence predvidijo, kdaj bo stroj verjetno odpovedal, in lahko proaktivno načrtujejo vzdrževanje, s čimer skrajšajo drage izpade, minimizirajo stroške popravil in podaljšajo življenjsko dobo opreme.
Na primer, Siemensov Insights Hub, industrijska platforma IoT, zbira podatke iz tovarniške opreme, kar omogoča algoritmom strojnega učenja analizo vzorcev in odkrivanje anomalij v delovanju. Sistemi, kot je Insights Hub (prej MindSphere), so proizvajalcem pomagali izboljšati splošno učinkovitost opreme in zmanjšati stroške vzdrževanja za do 30 % z odkrivanjem morebitnih težav, preden se te zaostrijo. V povezavi s skupnimi prizadevanji s ponudniki rešitev v oblaku te pobude obljubljajo inteligentne in razširljive informacije o predvidenem vzdrževanju, ki bodo poskrbele, da bodo tovarne v prihodnosti delovale nemoteno.
2. Zagotavljanje kakovosti in nadzor v tovarni prihodnosti
Sistemi, ki jih podpira UI, lahko tudi izboljšajo postopke nadzora kakovosti z avtomatizacijo pregledov in prepoznavanjem napak v realnem času. Računalniški vid in strojno učenje nenehno analizirata slikovne in video vsebine ter odkrivata nedoslednosti ali napake, ki bi jih človeško oko morda spregledalo. Skupaj s temi tehnologijami lahko umetna inteligenca diagnosticira in dinamično prilagodi procese, ko se spremenijo pogoji ali situacije, ter zagotovi utemeljitev/razlago za to.
Družba Landing AI je razvila LandingLens, sodoben sistem pregledovanja, ki ga poganja umetna inteligenca in spreminja način, kako proizvajalci prepoznavajo in preprečujejo napake izdelkov. Zahvaljujoč algoritmom globokega učenja ta tehnologija, ki jo poganja UI, hitro in natančno zazna nepopolnosti ali anomalije v proizvedenih izdelkih, ne glede na to, kako majhne ali subtilne so. Tovrstna tehnologija drastično zmanjša iznos izdelkov z napako, s čimer poveča ugled podjetja in zadovoljstvo strank.
3. Optimizacija dobavne verige na ravni industrije 4.0
Potencial umetne inteligence presega posamezne pametne tovarne, saj lahko spremeni način upravljanja dobavnih verig. AI dozoreva za natančno napovedovanje povpraševanja, pomoč pri optimizaciji ravni zalog in celo napovedovanje morebitnih motenj v dobavni verigi, preden se zgodijo.
IBM-ov Watson Supply Chain Insights uporablja umetno inteligenco za zagotavljanje preglednosti celotne dobavne verige, kar proizvajalcem omogoča sprejemanje odločitev na podlagi podatkov in optimizacijo procesov. Platforma lahko predvidi motnje, kot so zamude pri pošiljanju ali pomanjkanje zalog, in predlaga alternativne rešitve, s čimer proizvajalcem pomaga ohranjati stalen pretok materialov in končnih izdelkov.
4. Pametne tovarne in industrijska avtomatizacija
»Pametna tovarna« se je uresničila s poroko AI, robotike in interneta stvari (IoT). V tem okolju stroji med seboj komunicirajo, izmenjujejo podatke in sprejemajo avtonomne odločitve za optimizacijo proizvodnih procesov.;
Boscheva tovarna v Stuttgart-Feuerbachu v Nemčiji je primer »pametne tovarne«. Objekt uporablja algoritme AI in senzorje za spremljanje proizvodnih linij v realnem času, samodejno prilagajanje procesov za povečanje učinkovitosti, kar ima za posledico 25-odstotno povečanje produktivnosti ob zmanjšanju porabe energije za 30 %.
5. Okrepitev delovne sile
Umetna inteligenca in robotika obljubljata, da bosta človeško delovno silo povečali, ne nadomestili. Avtomatizacija ponavljajočih se nalog z umetno inteligenco in strojnim učenjem omogoča človeškim delavcem, da se osredotočijo na dejavnosti višje vrednosti, kot so reševanje problemov, inovacije in sodelovanje.
Dober primer tega so koboti (kolaborativni roboti) v podjetju GE Appliances, ki jih poganja UI. Ti uporabljajo vrhunske tehnologije, kot so robotika, 3D-tiskanje in podatkovna analiza za proizvodnjo delov za reaktivne motorje. Tukaj kolaborativni roboti delajo skupaj z ljudmi in opravljajo ponavljajoče se naloge, kot sta sestavljanje in nakladanje, kar ima za posledico opazno povečanje produktivnosti in varnejše delovno okolje za zaposlene. Pristop “digitalne niti” povezuje vse vidike proizvodnega procesa, kar tovarni omogoča zbiranje in analizo podatkov na vsaki stopnji, s čimer se izboljša kakovost in učinkovitost.
Z umetno inteligenco in strojnim učenjem, ki spreminjata proizvodno pokrajino, je prišla tovarna prihodnosti. S sprejetjem teh tehnologij lahko inženirji in lastniki tovarn izkoristijo prednosti predvidenega vzdrževanja, izboljšanega nadzora kakovosti, optimizacije dobavne verige in povečane avtomatizacije. Posledično lahko pričakujejo pospešene proizvodne rezultate in zmožnost učinkovitejšega obsega svojega poslovanja, hkrati pa bodo svoja podjetja pripravili na vse bolj konkurenčen svetovni trg.