Ražošanas laikā kļūda ir ārkārtīgi zema. Tas nozīmē, ka, lai arī AI var izmantot, lai uzlabotu ražošanas uzņēmumu darbību, tā ir jādara stratēģiski līdztekus kvalificētiem cilvēkiem.
7 veidi, kā AI maina ražošanu
1. Paredzamā apkope
Pirms AI parādīšanās mašīnu uzturēšana bija stingri paredzēta, lai samazinātu nejaušas kļūmes risku. Tagad uzņēmumi var izmantot prognozējošās AI sistēmas, lai pielāgotu katra aprīkojuma apkopes vajadzības, izveidojot optimizētus grafikus atsevišķām mašīnām un palielinot efektivitāti, nepalielinot izmaksas.
Piemēram, frēzēšanas iekārtām bieži ir problēmas ar vārpstām, kas viegli sabojājas, palēninot ražošanu un palielinot darbības izmaksas. Tomēr, integrējot AI programmas programmatūrā, šie augi var atjaunināt uzraudzību, lai noteiktu iespējamos kļūmes punktus, pirms tie rada problēmas.
2. Kvalitātes nodrošināšana
AI izmantošana kvalitātes nodrošināšanas prakses uzlabošanai ne tikai iegūs labākus gala rezultātus, bet arī palīdzēs uzņēmumiem noteikt optimālus darbības apstākļus veikala grīdā un noteikt, kuri mainīgie ir vissvarīgākie, lai sasniegtu šos mērķus. Tas samazina defektu ātrumu un ievērojami samazina radītos atkritumus, tādējādi ietaupot laiku un naudu.
3. Pārbaude defektu
Tagad, pateicoties AI spējai vizuāli pārbaudīt priekšmetus ātrāk un rūpīgāk nekā cilvēkiem, ir iespējams "nodot ārpakalpojumus", lai atrastu defektus.
Pareizo sistēmu var apmācīt uz salīdzinoši nelielu attēlu skaitu un pēc tam izmantot to pašu darbu, kas parasti prasa desmitiem vai simtiem darbinieku. Turklāt tas var veikt galveno cēloņu analīzi, ļaujot uzņēmumiem risināt iespējamās problēmas, kuras citādi varētu ignorēt, tādējādi palielinot ražošanu un optimizējot ražošanu.
4. Noliktavas automatizācija
Patērētāji maina pirkšanas paradumus uz e-komerciju, kas nozīmē, ka noliktavas efektivitāte kļūst par galveno prioritāti uzņēmumiem, kuriem nepieciešama izcilība loģistikā, lai saglabātu konkurētspēju.
Noliktavas automatizācija aptver visu, sākot no AI risinājumu ieviešanas līdz rēķinu, produktu etiķešu un piegādātāju dokumentācijas apstrādei, līdz algoritmu piesaistīšanai, lai optimizētu plauktu vietu, kas noliktavas darbībām var radīt milzīgu IA.
5. Montāžas līnijas integrācija un optimizācija
Lai patiesi optimizētu ražošanu un samazinātu izmaksas, ir nepieciešams ne tikai vākt datus no ražošanas grīdas. Informācija ir jāskenē, jānotīra un jāveido tādā veidā, kas ļauj veikt funkcionālu analīzi. AI var ātri un viegli klasificēt un strukturēt apkopotus datus visā iestādē, dodot cilvēkiem praktisku, praktisku pārskatu par notiekošo katrā ražošanas procesa posmā.
Tas arī pieļauj zināmu montāžas līnijas automatizāciju, piemēram, ražošanas līnijas reorganizēšanu, ja viena mašīna neizdodas.
6. AI produktu izstrāde un dizains
Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties un uzlabot, AI nākamo piecu gadu laikā visnozīmīgāk ietekmēs produktu attīstību un dizainu. Ražotāji to jau izmanto ģeneratīvam dizainam, lai radītu novatoriskus prototipus un paātrinātu laikietilpīgus uzdevumus, piemēram, mezhing un ģeometrijas sagatavošanu.
7. Mazu un vidēju uzņēmumu ieguvums
Robotikas nozare strauji attīstās, tāpēc ar AI darbināmi roboti kļūst mazāk par jaunumu un vairāk ikdienas dzīves sastāvdaļu daudzās nozarēs. Šī ir laba ziņa maziem uzņēmumiem, jo tas nozīmē plašāku pieejamo iespēju klāstu par sasniedzamākiem cenu punktiem. Iepriekš tikai lieli uzņēmumi ar budžetiem, lai ieguldītu pētniecībā un attīstībā un progresīvākajā tehnoloģijā, varēja atļauties padarīt robotus par daļu no viņu darbībām.
AI nākotne ražošanā
Efektīva AI prasa divus līdz trīs gadus, lai apmācītu vēsturiskos datus, tāpēc pieņemšanas trūkums ir atstājis nozari aiz muguras. Bieži vien adopcijas jautājumi ir vairāk ekonomiski, un sākotnējo izmaksu dēļ šis solis ir visgrūtākais.
Lai gan vairums operatoru joprojām dod priekšroku izmantot savu intuīciju un spriedumu šajā jomā, digitālās rūpnīcas var padarīt vieglāku, drošāku un rentablāku, lai aizstātu kvalificētus operatorus, kad viņi dodas prom.
Ar globālo tendenci uz digitalizāciju un ilgtspējību mainās ražošanas seja. Daudzi ražotāji nevēlas veikt pāreju, taču, tā kā pārmaiņas ir neizbēgamas, labāk ir sākt aptvert AI, nekā gaidīt, lai nokļūtu aiz muguras un panāktu.