Kuidas rakendada tehisintellekti tootmissüsteemides – kapoklog Logistics

Kuidas rakendada tehisintellekti tootmissüsteemides – kapoklog Logistics

 

AI kasutuselevõtt tootmismaailmas on vältimatu. Asi pole selles, kas tehnoloogia tuleb, vaid millal.

See võimaldab saavutada uskumatul tasemel tootlikkust ja tõhusust ning palju nüansirikkamaid automatiseerimisprotsesse. See on ka majanduslikult mõttekas, luues tõhusamaid, kuid samas odavamaid toiminguid erinevates valdkondades.

 

See näitab nii palju lubadusi, et 92% kõrgematest tootmisjuhtidest usub, et "Smart Factory" digitaaltehnoloogiad võimaldavad suurendada tootlikkust ja suurendada tööjõudu. Tehisintellektil on selles suur osa.

Mõned ei pruugi aru saada, et see on juba käes.

 

AI tänapäeval tootmises

Tehisintellekt on juba levinud sellistes riikides nagu Jaapan, Hiina ja India. Suured kaubamärgid nagu GE, Bosch, Panasonic ja Mitsubishi Electric juba rakendavad seda tehnoloogiat oma tegevuses, et parandada tootmis- ja tarneprotsesse.

 

Panasonicu "Technopark" Jhajjaris, mis asub Haryana osariigis, on sügavalt juurdunud tehisintellektiga, mida kasutatakse tootmistoimingute automatiseerimiseks. Asutus tegeleb kliimaseadmete, pesumasinate ja muude seadmete arendamisega.

 

Mitsubishi Electric India on välja töötanud käitumisanalüüsi tehisintellekti, mida saab kasutada kaasaegse tootmisliini täiendamiseks. Täpsemalt saab see analüüsida inimeste käitumist, näiteks konveieri töötaja liigutusi ja tegevusi.

 

Küsimus on aga selles, mida need rakendused täpselt teevad? Kuidas need tõstavad tootlikkust ja millist konkurentsieelist võimaldavad?

 

Tootmise kvaliteet ja jõudlus

Defektid, probleemsed seadmed ja inimlikud eksimused võivad kõik tootmissektoris kaasa tuua tohutuid probleeme. Tööstuslike tootjate jaoks lähevad planeerimata seisakud maksma ligikaudu 50 miljardit dollarit aastas. Iga kord, kui tootmisliinil tekib viga, ei rikuta mitte ainult kõnealuseid kaupu, vaid ka vigade hindamiseks ja parandamiseks kulub seisakuid. Mõlemad stsenaariumid söövad tootmisorganisatsiooni tuludesse, vähendades kasumit.

 

AI võib aidata neid asju vältida mitmel viisil.

Tööstusseadmete ja masinate ennetava hooldusega saavad hakkama AI kontrollerid. Jõudlusprobleemide tuvastamine on oluline varakult, nii et neid saab enne riket või suuremat riket lahendada. See toob kaasa mitmeid eeliseid, nagu ohutum töökeskkond, töökindlamad seadmed, väiksemad tegevuskulud ja parem tootekvaliteet.

 

Toimivusandmete reaalajas analüüs võib aidata tootmisliini probleeme kvantifitseerida ja ära tunda. Lisaks saab toodangut mõõta ja hinnata, et tagada kaupade õige kvaliteedi tase.

 

Nende tehisintellekti rakenduste ilu seisneb selles, et nad saavad töötada autonoomselt, valades sisse voolavaid andmeid ning edastades hoiatusi ja teatisi vajalikule personalile. Näiteks võib ennetav hooldussüsteem saata hooldusmeeskondadele hoiatuse, et tööriist või masin vajab puhastamist ja remonti.

 

Konkurentsieelis

Suurem jõudlus ja tõhusus annavad juba konkurentsieelise, kuid tehisintellekti saab kasutada ka eelise suurendamiseks. Paindlik automatiseerimine ja sujuvam kvaliteedikontroll, samuti täpne prognoosimine ja nõudluspõhine tootmine aitavad kõik tootjatel turutrende silmas pidades kaasa paremale positsioonile.

 

Suurem osa kaupade – vanade või uute – tootmisest moodustab hetke turu hindamine ning kohanemine tarbijate ja klientide nõudmistega. Ülejäägi tootmine, mis ei kao kuhugi, on raiskamine ja sööb ära kasumi sama palju kui mis tahes muu probleem. Tehisintellekt võib aidata luua täpsema ja õigeaegsema süsteemi, mis reageerib asjakohaselt turusuundumustele. Kui nõudlus kasvab, kasvab ka tootmine ja kui see langeb, siis tootmine aeglustub. Tarneahela prognoosimisvigade vähenemine koguni 50% ja müügikaotus koguni 65% võrra ning tänu masinõppele on võimalik toodete parem kättesaadavus.

 

AI-rakendused võivad aidata ka materjalide hankimisel, tootmismahtudel, tarnekuupäevadel, rajatiste ja laoruumide kasutamise ning muu osas. Kõiki neid erinevaid süsteeme ühiselt haldades ja tulemusi võrdledes võivad AI-platvormid aidata luua märkimisväärselt tõhusat toimimist, mis põhineb luureandmetel ja reaalajas saadud teadmistel.

 

Andmed tuumas

Täiustatud analüütika ja tehisintellekti tehnoloogiate nõuetekohaseks toimimiseks vajavad nad pidevat andmevoogu, mis koosneb jõudlusest, käitumisest ja keskkonnast. See on sisuliselt sama teave, mida inimanalüütik või juht kasutaks, välja arvatud see, et tehisintellekt suudab andmeid kiiremini ja paremini üle kanda. Masinõpe on selle tehnoloogia alamhulk, mis suudab korraga käsitleda tohutul hulgal andmeid.

 

Tee AI-ni seisneb andmepõhisemate protsesside ja süsteemide rakendamises, mis suudavad edastada vajalikku teavet kauganalüüsiplatvormile. Seega tuleb need andmelahendused kasutusele võtta enne, kui tehisintellekt on tootmises kesksel kohal. Kui te pole seda juba teinud, peaksite oma rajatistes ja tegevustes alustama just sealt.