Искусственный интеллект на производстве является частью более широкой тенденции к полностью автоматизированному производству. С развитием «умных фабрик» системы искусственного интеллекта могут изменить способ, которым компании управляют производственными линиями, повышая эффективность за счет расширения человеческих возможностей, предоставления информации в режиме реального времени и содействия разработке и инновациям продуктов.
7 способов, как искусственный интеллект может повлиять на производство
1. Оптимизация производственных процессов.
Искусственный интеллект может помочь повысить эффективность производства, автоматизируя ручные или повторяющиеся задачи. Робототехника – это область, где это уже практикуется, когда роботы используются для выполнения физических задач, таких как сборка, подъем и упаковка. Использование промышленных роботов таким способом устраняет необходимость для людей выполнять рутинные, ручные задачи, позволяя работникам сосредоточиться на более сложных операциях.
Системы искусственного интеллекта также смогут оптимизировать производственные процессы, отслеживая каждую стадию производственного цикла, такую как время выполнения заказа и используемые количества. В случае аддитивного производства алгоритмы машинного обучения могут использоваться для прогнозирования скорости заполнения машинных сборок, тем самым оптимизируя планирование производства.
2. Более безопасные условия труда.
В последние годы одной из областей робототехники, которая вышла на передний план, является понятие «коллаборативные роботы», разработанные для безопасной работы с людьми. Небольшие и легкие роботы являются отправной точкой для компаний, стремящихся внедрить робототехнику, поскольку они значительно дешевле и проще в программировании, чем традиционные промышленные роботы.
Эти устройства могут помочь создать более безопасную рабочую среду, выполняя более опасные и физические задачи, предоставляя работникам свободу выполнять более сложные задачи и избегать травм. Со временем алгоритмы машинного обучения смогут улучшить возможности заводских роботов, чтобы они могли лучше взаимодействовать и получать инструкции от людей.
Одна проблема со многими автономными роботизированными системами – это основанный на правилах подход, при котором роботы запрограммированы на выполнение задачи и не способны реагировать на изменения или неожиданные действия. Машинное обучение преодолевает эту проблему, анализируя огромные объемы данных для выявления значимых моделей. Исходя из этого, система способна постоянно учиться и совершенствоваться без необходимости запрограммировать на одну, единственную задачу. Интеграция систем искусственного интеллекта и датчиков может иметь существенные последствия для безопасности работников: например, робот сможет распознавать опасную ситуацию и принимать предупреждающие меры для предотвращения травм.
3. Прогнозирование спроса.
Одним из отличных способов повышения эффективности производства является точное прогнозирование спроса. Системы с искусственным интеллектом могут быть очень полезны для этого, поскольку они способны тестировать множество различных моделей и возможных результатов. Алгоритмы машинного обучения могут использовать данные для выявления значимых закономерностей и предоставления информации в режиме реального времени. Производители могут использовать эту информацию для прогнозирования спроса и определения того, какие продукты должны быть соответственно расставлены по приоритетам.
4. Внесение инноваций.
Искусственный интеллект создает новые возможности для производства — хороший пример — генеративный дизайн. Программное обеспечение для генеративного проектирования, используемое такими компаниями, как Airbus и New Balance, позволяет инженерам создавать сотни, если не тысячи возможностей проектирования. Затем дизайнеры и инженеры могут выбрать результаты, которые лучше всего соответствуют их потребностям.
В этом случае искусственный интеллект способен решать ключевые производственные и инженерные задачи, создавая новые конструктивные решения, которые в противном случае были бы невозможны или немыслимы. Эта форма «совместного творчества» между людьми и технологиями позволит производителям создавать новые, инновационные продукты и предоставлять услуги, которые удовлетворяют потребности клиентов с меньшими затратами средств и времени.
5. Упрощение цепочки поставок.
Согласно исследованиям, компании тратят в среднем 6,5 тысяч часов в год на ручные процессы, связанные с деятельностью по управлению цепочкой поставок. Это включает обработку бумажных счетов-фактур, ответы на запросы поставщиков и отслеживание номеров заказов на покупку. Автоматизируя многие из этих рутинных задач, можно значительно сократить время, затрачиваемое на работу.
Но искусственный интеллект может сделать этот шаг вперед, оптимизируя процессы планирования цепочки поставок. Используя технологию машинного обучения, производители могут потенциально определять модели спроса на различные продукты, включая, например, ключевые переменные, такие как поведение рынка, политические или социально-экономические изменения. Это может помочь прогнозировать будущий спрос на рынке, повлиять на способ получения сырья и помочь производителям принимать ключевые финансовые и кадровые решения.
Таким образом, оптимизация всего процесса принятия решений по всей цепочке поставок может также помочь ускорить доставку и сбалансировать спрос и предложение.
6. Прогнозирующее обслуживание.
Жизненно важным для любой производственной операции является наличие работающего инструментального оборудования. Поэтому возможность прогнозировать и предотвращать отказ оборудования или его неисправность очень полезна для бесперебойного и эффективного производственного процесса. Однако обслуживание производственного оборудования, как правило, основывается на фиксированном графике, независимо от текущего рабочего состояния, траты ценного рабочего времени и повышения риска непредвиденных отказов оборудования.
Поэтому производители все чаще осознают важность решений по профилактическому обслуживанию, например, с использованием датчиков для отслеживания состояния и производительности оборудования. Со временем прогностическое обслуживание может в конечном итоге превратиться в системы машинного обучения, способные анализировать огромные объемы данных для прогнозирования будущих неисправностей. Это значительно повысит эффективность и поможет снизить затраты на техническое обслуживание, связанное с дорогими запасными частями.
7. Индивидуальное производство.
Большая часть будущего производства будет заключаться в массовой настройке. Поскольку потребители все чаще ожидают персонализированные продукты, производителям необходимо будет найти способы удовлетворить этот спрос без ущерба для эффективности.
При традиционных подходах к массовому производству настройка не является ни экономически эффективной, ни экономичной по времени. Однако появление таких технологий, как аддитивное производство, переворачивает это с ног на голову. Достижения в области искусственного интеллекта и аддитивного производства помогут производителям удовлетворить спрос путем создания продуктов, которые актуальны для их клиентов. Это также поможет обмениваться данными по всей цепочке создания стоимости, чтобы обеспечить более оперативное обслуживание клиентов и более быстрые поставки.
Повышение эффективности производства с помощью искусственного интеллекта
Технологические разработки, такие как облачные вычисления, большие данные и машинное обучение, оказывают существенное влияние на способ производства продукции. Искусственный интеллект является логическим следующим шагом в этой эволюции и будет играть ключевую роль в достижении большей производительности, эффективности и прозрачности в производственных процессах.
Много было сказано о возможности ИИ и автоматизации заменить людей, но это не всегда так. ИИ не заменит человеческий интеллект; скорее это поддержит и повысит роль людей, устраняя повторяющиеся ручные задачи и человеческие ошибки. Рабочие могут быть переподготовлены для выполнения более сложных задач.
Производители должны будут управлять гибкими производственными процессами, а это означает, что они должны быть в состоянии быстро адаптироваться для использования новых технологий и реагировать на постоянно меняющиеся потребности клиентов и рыночный ландшафт.
