Kako primijeniti umjetnu inteligenciju na proizvodne sustave Autor kapoklog Logistics
Kako primijeniti umjetnu inteligenciju na proizvodne sustave Autor kapoklog Logistics
Usvajanje umjetne inteligencije u svijetu proizvodnje je neizbježno. Nije pitanje hoće li tehnologija doći, već kada.
Omogućuje nevjerojatne razine produktivnosti i učinkovitosti i mnogo nijansiranije procese automatizacije. Ima i ekonomskog smisla, stvarajući učinkovitije, ali jeftinije operacije u raznim područjima.
Toliko obećava da 92% viših rukovoditelja proizvodnje vjeruje da će digitalne tehnologije "pametne tvornice" omogućiti povećanu produktivnost i osnaženu radnu snagu. Umjetna inteligencija igra veliku ulogu u tome.
Ono što neki možda ne shvaćaju je da je već ovdje.
AI u proizvodnji danas
AI već ima široku primjenu u zemljama kao što su Japan, Kina i Indija. Glavne robne marke kao što su GE, Bosch, Panasonic i Mitsubishi Electric već primjenjuju tehnologiju u svojim operacijama kako bi poboljšale procese proizvodnje i opskrbe.
Panasonicov "Technopark" u Jhajjaru, koji se nalazi u državi Haryana, duboko je ukorijenjen s AI koja se koristi za automatizaciju proizvodnih operacija. Objekt se bavi razvojem klima uređaja, perilica rublja i ostalih uređaja.
Mitsubishi Electric India razvio je AI za analizu ponašanja koji se može koristiti za proširenje moderne proizvodne linije. Točnije, može analizirati ljudsko ponašanje kao što su pokreti i radnje radnika na pokretnoj traci.
Pitanje je, međutim, što točno te aplikacije rade? Kako poboljšavaju produktivnost i kakvu konkurentsku prednost omogućuju?
Kvaliteta proizvodnje i izvedba
Kvarovi, problematična oprema i ljudska pogreška mogu pridonijeti velikim problemima u proizvodnom sektoru. Industrijske proizvođače neplanirani zastoji koštaju oko 50 milijardi dolara godišnje. Svaki put kada proizvodna linija napravi pogrešku, ne samo da je dotična roba zapravo uništena, već postoji i zastoj koji je potreban da se procijene i poprave greške. Oba ova scenarija gutaju prihode proizvodne organizacije, smanjujući profit.
AI može pomoći da se te stvari ne dogode, na nekoliko načina.
Preventivnim održavanjem industrijske opreme i strojeva mogu upravljati AI kontroleri. Rano prepoznavanje problema s performansama je važno, tako da se mogu riješiti prije kvara ili većeg kvara. Rezultat je nekoliko prednosti kao što su sigurnije radno okruženje, pouzdanija oprema, smanjeni operativni troškovi i poboljšana kvaliteta proizvoda.
Analiza podataka o izvedbi u stvarnom vremenu može pomoći u kvantificiranju i prepoznavanju problema u proizvodnoj liniji. Osim toga, učinak se može mjeriti i procijeniti kako bi se osiguralo da se roba razvija na odgovarajućoj razini kvalitete.
Ljepota ovih AI aplikacija je u tome što mogu raditi autonomno, prelijevajući podatke koji teku i dostavljajući upozorenja i obavijesti potrebnom osoblju. Sustav preventivnog održavanja, na primjer, mogao bi poslati upozorenje servisnim ekipama da alatu ili stroju treba čišćenje i popravke.
Konkurentska prednost
Povećana izvedba i učinkovitost već pružaju konkurentsku prednost, ali AI se također može koristiti za postizanje veće prednosti. Fleksibilna automatizacija i usmjerena kontrola kvalitete, kao i točna predviđanja i proizvodnja usmjerena na potražnju, doprinose boljoj poziciji proizvođača u odnosu na tržišne trendove.
Glavni dio proizvodnje robe - stare ili nove - je procjena trenutnog tržišta i prilagodba zahtjevima potrošača i klijenata. Proizvodnja viška koji nikamo ne ide je rasipanje i izjedat će profit jednako kao i bilo koji drugi problem. AI može pomoći u stvaranju preciznijeg i pravodobnijeg sustava koji na odgovarajući način reagira na tržišne trendove. Kad raste potražnja, raste i proizvodnja, a kad pada, proizvodnja se usporava. Smanjenje pogrešaka u predviđanju opskrbnog lanca za čak 50 % i izgubljene prodaje za čak 65 %, a sve uz bolju dostupnost proizvoda moguću zahvaljujući strojnom učenju.
AI aplikacije također mogu pomoći s nabavom materijala, obujmom proizvodnje, datumima isporuke, korištenjem pogona i skladišta i više. Zajedničkim upravljanjem svim tim različitim sustavima i usporedbom rezultata, AI platforme mogu pomoći u izgradnji izuzetno učinkovite operacije, pokretane inteligencijom i uvidima u stvarnom vremenu.
Podaci u srži
Da bi napredna analitika i AI tehnologije ispravno radile, potreban im je stalan protok podataka - koji se sastoji od uvida u performanse, ponašanje i okoliš. To su u biti iste informacije koje bi ljudski analitičar ili menadžer koristio, osim što umjetna inteligencija može prenijeti podatke brže i bolje. Strojno učenje je podskup ove tehnologije koja može nositi s velikim količinama podataka odjednom.
Put do umjetne inteligencije je implementacija procesa i sustava koji su više orijentirani na podatke koji mogu unijeti vrstu informacija potrebnu u platformu za udaljenu analizu. Dakle, prije nego što AI zauzme središnje mjesto u proizvodnji, ta podatkovna rješenja moraju biti postavljena. Ako već niste, odatle biste trebali početi unutar svojih pogona i poslovanja.
