A feldolgozóiparban a mesterséges intelligenciát övező felhajtás nagy része az ipari automatizálásra összpontosított, de ez csak az egyik aspektusa az intelligens gyári forradalomnak – ez a természetes következő lépés a hatékonyságra való törekvésben. A mesterséges intelligencia lehetőséget kínál arra is, hogy új üzleti utakat tárjon fel az asztalok gyártásához.
Az Emerging Industry 4.{1}} paradigma részeként felvázoljuk a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy előmozdítja az ipari automatizálást és új üzleti lehetőségeket nyit meg. Ezenkívül leírjuk, hogyan használhatják a gyártók ezt a hatékony technológiát a hatékonyság, a minőség javítására és az ellátási lánc jobb irányítására.
1: A minőség és a termelés előrejelzése
A termelési veszteségek csökkentése és a nem hatékony gyártási folyamatok megelőzése minden iparágban kihívást jelentett a gyártók számára. Manapság, amikor a növekvő kereslet találkozik az egyre élesebb versennyel, ez továbbra is érvényes.
Másrészt a fogyasztók még soha nem választhattak ennyi termék közül. A közelmúltban végzett felmérések kimutatták, hogy ez a gazdag választék azt jelenti, hogy a fogyasztók egyre nagyobb valószínűséggel hagyják el végleg kedvenc márkáikat, például ha nincsenek termékek a polcokon.
A minőség és a termelés előrejelzése mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatokat és gépegészségügyi megoldásokat használ, hogy feltárja a gyártók által tapasztalt sok éven át tartó termelési veszteség rejtett okait. Ezt folyamatos többváltozós elemzéssel érik el, egyedileg képzett gépi tanulási algoritmusok segítségével, hogy mélyrehatóan megértsék a különböző gyártási folyamatokat.
Az itt használt speciális mesterséges intelligencia/gépi tanulási technológiát felügyelt tanulásnak nevezik, ami azt jelenti, hogy az algoritmust az adatok trendjeinek és mintázatainak azonosítására képezik. Ezután automatikus javaslatok és riasztások generálhatók, hogy tájékoztassák a gyártási csapatot és a folyamatmérnököket a közelgő problémákról, és a veszteségek megelőzésére vonatkozó fontos ismeretek zökkenőmentesen megoszthatók.
2: Prediktív karbantartás
A prediktív karbantartás az ipari mesterséges intelligencia egyik leghíresebb alkalmazása. A prediktív karbantartás nem arról szól, hogy előre meghatározott ütemterv alapján kell karbantartást végrehajtani, hanem algoritmusokat használnak egy komponens, gép vagy rendszer következő meghibásodásának előrejelzésére, majd a személyzet figyelmeztetésére, hogy hajtsák végre a kulcsfontosságú karbantartási eljárásokat a hibák megelőzése érdekében. Ezek a riasztások a megfelelő időben jelennek meg, hogy elkerüljék a felesleges leállási időt.
Ezek a karbantartási rendszerek felügyelet nélküli gépi tanulási technikákra támaszkodnak az előrejelzések elkészítéséhez. Az előrejelző karbantartási megoldások segíthetnek a költségek csökkentésében, miközben sok esetben szükségtelenné teszik a tervezett leállást, javítják az eredményt és javítják az alkalmazottak élményét.
A gépi tanulás révén a hibák megelőzésével a rendszer szükségtelen megszakítások és késések nélkül tovább tud működni. A szükséges karbantartás nagyon célzott – a technikusok tájékoztatást kapnak azokról az alkatrészekről, amelyeket ellenőrizni, javítani és cserélni kell; Milyen eszközöket kell használni és milyen módszereket kell követni.
Az előrejelző karbantartás meghosszabbíthatja a gépek és berendezések hátralévő élettartamát (RUL), mivel megakadályozza a másodlagos károkat, és kevesebb munkaerőt igényel a karbantartási eljárások végrehajtása. A RUL javítása növelheti a fenntarthatósági erőfeszítéseket és csökkentheti a hulladékot.
3: Ember-gép együttműködés
A Nemzetközi Robotika Szövetség (IFR) szerint 2020-ra körülbelül 1,64 millió ipari robot működik világszerte. Az emberek attól tartanak, hogy a robotok ellopják a munkahelyeket, de az ipar azt látja, hogy a dolgozók elfogadják a programozást, a tervezést és a karbantartást.
Az emberek robotokkal is dolgoznak, hogy javítsák a hatékonyságot és a termelékenységet a gyáron belül és kívül egyaránt. Ahogy a robotok egyre inkább beépülnek a feldolgozóiparba, a mesterséges intelligencia fontos szerepet fog játszani. Biztosítani fogja az emberi dolgozók biztonságát, és nagyobb autonómiát biztosít a robotoknak, hogy olyan döntéseket hozzanak, amelyek tovább optimalizálhatják a folyamatokat a gyártóműhelyekből gyűjtött valós idejű adatok alapján.
4: Piaci alkalmazkodás és ellátási lánc
A mesterséges intelligencia áthatja az egész Industry 4.{1}} ökoszisztémát, és nem korlátozódik a gyártóműhelyekre. A mesterséges intelligencia algoritmusai optimalizálhatják a gyártási műveletek ellátási láncát, segítve a gyártókat, hogy jobban reagáljanak és előre jelezzék a változó piacokat.
Az algoritmus piaci keresleti becsléseket tud készíteni a több tényező szerint osztályozott keresleti minták figyelembevételével, például dátum, hely, társadalmi-gazdasági jellemzők, makrogazdasági viselkedés, politikai státusz, időjárási minták stb. A gyártók ezeket az információkat felhasználhatják a jövőbeli utak tervezésére. Néhány folyamat, amely optimalizálható ezekkel a betekintésekkel, többek között a készletellenőrzés, a személyzet, az energiafogyasztás, a nyersanyagok és a pénzügyi döntések.