Jak zastosować sztuczną inteligencję w systemach produkcyjnych Kapoklog Logistics

Jak zastosować sztuczną inteligencję w systemach produkcyjnych Kapoklog Logistics

 

Wdrożenie sztucznej inteligencji w świecie produkcyjnym jest nieuniknione. Nie jest kwestią tego, czy technologia nadejdzie, ale kiedy.

Pozwala na niewiarygodny poziom produktywności i wydajności oraz znacznie bardziej zniuansowane procesy automatyzacji. Ma to również sens ekonomiczny, umożliwiając skuteczniejsze, a jednocześnie tańsze działania w różnych dziedzinach.

 

Jest tak obiecujący, że 92% kadry kierowniczej wyższego szczebla ds. produkcji wierzy, że technologie cyfrowe „inteligentnej fabryki” umożliwią większą produktywność i wzmocnią siłę roboczą. Sztuczna inteligencja odgrywa w tym dużą rolę.

Niektórzy mogą nie zdawać sobie sprawy, że to już tu jest.

 

Sztuczna inteligencja w dzisiejszej produkcji

Sztuczna inteligencja jest już szeroko stosowana w krajach takich jak Japonia, Chiny i Indie. Największe marki, takie jak GE, Bosch, Panasonic i Mitsubishi Electric, już stosują tę technologię w swoich operacjach, aby usprawnić procesy produkcji i dostaw.

 

„Technopark” firmy Panasonic w Jhajjar, położonym w stanie Haryana, jest głęboko zakorzeniony w sztucznej inteligencji, która służy do automatyzacji operacji produkcyjnych. Zakład zajmuje się rozwojem klimatyzatorów, pralek i innego sprzętu AGD.

 

Mitsubishi Electric India opracowało sztuczną inteligencję do analizy behawioralnej, którą można wykorzystać do ulepszenia nowoczesnej linii produkcyjnej. Mówiąc dokładniej, może analizować ludzkie zachowania, takie jak ruchy i działania pracownika linii montażowej.

 

Pytanie jednak brzmi: co dokładnie robią te aplikacje? W jaki sposób poprawiają produktywność i jaką przewagę konkurencyjną umożliwiają?

 

Jakość i wydajność produkcji

Wady, problematyczny sprzęt i błędy ludzkie mogą przyczynić się do ogromnych problemów w sektorze produkcyjnym. Dla producentów przemysłowych nieplanowane przestoje kosztują około 50 miliardów dolarów rocznie. Za każdym razem, gdy na linii produkcyjnej pojawia się błąd, nie tylko dany towar zostaje skutecznie zniszczony, ale także potrzebny jest przestój, aby ocenić i naprawić wszelkie błędy. Oba te scenariusze pochłaniają przychody organizacji produkcyjnej, zmniejszając zyski.

 

Sztuczna inteligencja może pomóc wyeliminować takie zdarzenia na kilka sposobów.

Konserwacją zapobiegawczą urządzeń i maszyn przemysłowych mogą zajmować się kontrolery AI. Identyfikacja problemów z wydajnością ma znaczenie na wczesnym etapie, aby można było się nimi zająć przed awarią lub poważną awarią. Daje to szereg korzyści, takich jak bezpieczniejsze środowisko pracy, bardziej niezawodny sprzęt, obniżone koszty operacyjne i lepsza jakość produktów.

 

Analiza danych dotyczących wydajności w czasie rzeczywistym może pomóc w ilościowym określeniu i rozpoznaniu problemów na linii produkcyjnej. Ponadto można mierzyć i oceniać wyniki, aby zapewnić rozwój towarów na odpowiednim poziomie jakości.

 

Piękno tych aplikacji AI polega na tym, że mogą pracować autonomicznie, przesyłając napływające dane i dostarczając alerty i powiadomienia niezbędnemu personelowi. Na przykład system konserwacji zapobiegawczej może wysłać ostrzeżenie do ekip serwisowych, że narzędzie lub maszyna wymaga czyszczenia i naprawy.

 

Przewaga konkurencyjna

Większa wydajność i efektywność już zapewniają przewagę konkurencyjną, ale sztuczną inteligencję można również wykorzystać do uzyskania większej przewagi. Elastyczna automatyzacja i usprawniona kontrola jakości, a także dokładne prognozowanie i produkcja oparta na zapotrzebowaniu przyczyniają się do lepszej pozycji producentów w odniesieniu do trendów rynkowych.

 

Główną częścią produkcji towarów – starych i nowych – jest ocena aktualnego rynku i dostosowanie się do wymagań konsumentów i klientów. Wytwarzanie nadwyżek, które prowadzą donikąd, jest marnotrawstwem i pożera zyski w takim samym stopniu, jak każdy inny problem. Sztuczna inteligencja może pomóc w stworzeniu dokładniejszego i szybszego systemu, który odpowiednio reaguje na trendy rynkowe. Gdy popyt rośnie, rośnie też produkcja, a gdy spada, produkcja spowalnia. Redukcja błędów prognozowania łańcucha dostaw aż o 50% i utraty sprzedaży aż o 65%, a wszystko to przy lepszej dostępności produktów możliwej dzięki uczeniu maszynowemu.

 

Aplikacje AI mogą również pomóc w pozyskiwaniu materiałów, wielkości produkcji, terminach dostaw, wykorzystaniu obiektów i magazynów i nie tylko. Zarządzając wszystkimi tymi odrębnymi systemami wspólnie i porównując wyniki, platformy AI mogą pomóc w stworzeniu niezwykle wydajnego działania, opartego na inteligencji i wglądzie w czasie rzeczywistym.

 

Dane w rdzeniu

Aby zaawansowane technologie analityczne i sztuczna inteligencja działały prawidłowo, potrzebują stałego przepływu danych – obejmujących informacje dotyczące wydajności, zachowań i środowiska. Zasadniczo są to te same informacje, których użyłby analityk lub menedżer, z tą różnicą, że sztuczna inteligencja może przesyłać dane szybciej i lepiej. Uczenie maszynowe to podzbiór tej technologii, który może obsługiwać ogromne ilości danych jednocześnie.

 

Droga do sztucznej inteligencji polega na wdrażaniu procesów i systemów bardziej zorientowanych na dane, które mogą dostarczać potrzebne informacje do platformy zdalnej analizy. Zanim więc sztuczna inteligencja zajmie centralne miejsce w produkcji, należy wdrożyć te rozwiązania w zakresie danych. Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, od tego powinieneś zacząć w swoich obiektach i operacjach.