Rūpnieciskā revolūcija ir bijusi galvenais rūpniecības ražošanas efektivitātes virzītājspēks pagājušā gadsimta laikā. Tomēr, pieaugot rūpniecības aprīkojuma digitalizācijai un mākslīgā intelekta (AI) pieaugumu veikala grīdā un rūpnīcas grīdā, mēs nonākam jaunā revolūcijā.
Mākslīgā intelekta pievienotā vērtība
AI skalas no vienas mašīnas uz visu ražošanas līniju un piegādes ķēdi. Tas revolucionizē ražošanu, paplašinot to detalizācijas līmeni, uz kuru mēs koncentrējamies.
Pirmais ir savienot rūpnīcas redzamībai. AI spēlē lomu iegūto datu kontekstualizēšanā un rūpnīcas digitālā dvīnīša izveidē. Nākamajā posmā dati tiek izmantoti cēloņu un seku analīzei. Dati arī prognozē, kas notiks, ja produktivitātes palielināšanai tiks izmantoti AI, mašīnu apguve un simulācija. Trešajā posmā šī maiņa vairāk virzās uz normatīvo funkcionalitāti, veicinot optimizētas darbības un novedot pie autonomām sistēmām.
Pirmais solis ir vākt un izprast tumšos datus. Pēc tam AI var novērtēt un analizēt datus, lai uzlabotu efektivitāti, sniegtu noderīgas prognozes un sniegtu ieskatu, kā vēl vairāk uzlabot kvalitāti un uzticamību.
Efektīvi sadarboties ar darbiniekiem
Īsāk sakot, sadarbība optimizē vērtību, ko cilvēki sniedz, paplašinot savu redzamību un kontroli. Cilvēki ir nepieciešamā ražošanas līnijas sastāvdaļa. Tas arī stiprina cilvēkus un paātrina viņu mācīšanos. Izstrādāt "AI trenerus", lai attīstītu un uzlabotu savu darbaspēku. Atgriezties pie sarežģītības un pārmaiņām
Viena no galvenajām tendencēm, kas novērota AI attīstībā, ir pāreja no konsekvences uz variāciju. Dažos veidos, jo vienkāršāka un konsekventāka ražošanas līnija, jo mazāk elastīga tā ir.
No mašīnas līdz rūpnīcas grīdai līdz piegādes ķēdei
Mašīnas līmeņa analīzei ir ierobežota tāda darbības joma, lai uztvertu visas sistēmas efektus. Jo sarežģītāka sistēma, jo lielāka ir sistēmisko efektu pastiprināšana, kad tās notiek. Tagad ir iespējams izmantot AI ne tikai vienas stacijas griešanas ceļa vai robotizētās montāžas optimizēšanai, bet arī optimizētu visu ražošanas līniju un savstarpējo atkarību starp katru posmu.
Šīs atziņas var arī pārsniegt rūpnīcu, ja vien jums ir pieeja attiecīgajiem datiem. AI var identificēt sašaurinājumus komponentu ieviešanā. Augstākā līmenī AI var izteikt prognozes par visu piegādes ķēdi. Piegādes zilā krāsā var būt grūtāk paredzēt, jo jums, iespējams, nav pietiekami daudz piegādātāju datu. Tomēr notiek laiki, kad klienti var lūgt jums detalizētu informāciju par ražošanas līniju, lai viņi varētu paredzēt, ka jūs piegādāsit laikā.
Cilvēka faktors: uzticēšanās
Tas izceļ AI stūrakmeni: uzticību. Tā kā, kad jūs ienesat cilvēku darbiniekus cilpā, jums ir jādomā par uzticību. Tā kā AI ne vienmēr uzlabo efektivitāti, kvalitāti vai uzticamību, ja cilvēki, kas strādā ar to, neuzticas saviem ieteikumiem.
Industriālā mākslīgā intelekta nākotne
AI ir spēcīga tehnoloģija, kas uzlabo cilvēkus, prasmes un darbplūsmu. AI ļauj radīt sarežģītību un mainīgumu atpakaļ ražošanas līnijā, nezaudējot automatizācijas priekšrocības. Ražošanas uzņēmumi var uzlabot produktu kvalitāti, vienlaikus samazinot testēšanas un ražošanas izmaksas.
AI ir arī veicinājis augstāku sadarbības līmeni starp cilvēkiem un mašīnām. Un jums nav jāplāno ilgtspējība atsevišķi, jo, palielinot efektivitāti un optimizējot darbības, jūs automātiski samazināt enerģijas patēriņu un citus atkritumus.
Ir svarīgi atzīmēt, ka AI tendences un ietekme uz rūpniecības ražošanu mainīsies atkarībā no tā, kur jūs veicat uzņēmējdarbību. Ne katra pasaules daļa nodarbojas ar "leiboristu deficītu", un labi apmācīta darba problēma ir ļoti atšķirīga starp ASV, Eiropu un Āziju. Kamēr AI tehnoloģija virzās uz pārsteidzošu ātrumu, tā katru gadu kļūst pieejamāka.
Šajā nolūkā programmatūrai un rīkiem būs lielāka loma mākslīgā intelekta nākotnē. Tomēr rūpniecības pasaulei nepieciešama ilgtermiņa uzticamība un instrumentu stabilitāte. Mēs nevaram mainīt ik pēc sešiem mēnešiem. Laika gaitā AI kļūs jaudīgāks un vieglāk lietojams.