Wpływ sztucznej inteligencji na przemysł

Wpływ sztucznej inteligencji na przemysł

komputer

Firmy z sektora przemysłu ścigają się w przyjmowaniu technologii cyfrowych, takich jak sztuczna inteligencja (AI). Technologia ta ma kluczowe znaczenie dla czwartej rewolucji przemysłowej (znanej również jako Przemysł 4.0) i ostatecznie sprawi, że rynek produkcyjny będzie nadal stanowił podstawę gospodarki światowej. Sztuczna inteligencja w przemyśle wprowadza fabryki w przyszłość. W całej branży producenci stają przed szeregiem wyzwań, które utrudniają przyspieszenie produkcji przy jednoczesnym dostarczaniu klientom produktów o wysokiej wartości i jakości. Jednocześnie firmy muszą wdrożyć infrastrukturę cyfrową, która umożliwi im pełne wykorzystanie umiejętności i wiedzy ich najlepszych aktywów – ludzi.

Dzisiejszy przemysł produkcyjny opiera się na automatyzacji w takim samym stopniu jak na ludziach. Ale fabryka przyszłości, będąca mariażem możliwości fizycznych i cyfrowych, wymaga więcej: danych w czasie rzeczywistym, łączności i technologii AI na czele.  Gwałtowny wzrost rynku artykułów elektronicznych oznacza, że przy wdrażaniu AI w produkcji jest niewiele miejsca na błędy i czasu do stracenia. Wymagania klientów dotyczące dostarczania produktów na czas i w ramach budżetu są niezwykle ważne, a wydajność jest celem we wszystkich dziedzinach produkcji i zarządzania łańcuchem dostaw. Zdolność AI do wywierania wpływu w tym zakresie jest niepodważalna.

Wpływ sztucznej inteligencji na przemysł

Celem przemysłu jest zapewnienie stałej, wysokiej jakości przy najniższych kosztach i największej prędkości. W związku z tym największe wyzwania dotyczą tego, jak dostarczać produkty o niezawodnej jakości, utrzymując jednocześnie niskie koszty i szybkie tempo produkcji. Oto kilka sposobów, w jakie AI wpływa na przemysł:

1. Udoskonalenie inspekcji produktów i kontroli jakości

Typowe środowisko produkcyjne zawiera maszyny do automatycznej inspekcji optycznej (AOI), które identyfikują, które produkty spełniają normy, a które są wadliwe, ale te maszyny mają wskaźnik dokładności około 60-70%. I jak wspomnieliśmy, wysoka jakość jest jednym z dominujących celów w sektorze produkcyjnym. Kiedy wspomagamy procesy produkcyjne, takie jak AOI za pomocą sztucznej inteligencji i uczymy ją rozpoznawać wzorce, prowadzi to do znacznej poprawy optymalizacji procesu. 

 

W rzeczywistości BMW Group już wykorzystuje AI do oceny komponentów ze swojej linii produkcyjnej, dostrzegając w czasie rzeczywistym odchylenia od standardów jakości. W obszarze kontroli końcowej w zakładzie BMW Group w Dingolfing aplikacja AI porównuje dane dotyczące zamówienia pojazdu z obrazem na żywo oznaczenia modelu nowo wyprodukowanego samochodu. Oznaczenia modeli, tabliczki identyfikacyjne i inne zatwierdzone kombinacje są przechowywane w bazie danych obrazów. Jeśli obraz na żywo i dane zamówienia nie odpowiadają – na przykład brakuje oznaczenia – wysyła powiadomienie do zespołu kontrolnego.

2. Zwiększenie możliwości człowieka

Ostatecznym celem sztucznej inteligencji jest zwiększenie efektywności procesów – nie poprzez zastąpienie ludzi, ale poprzez wypełnienie luk w ich umiejętnościach. Pracując obok siebie, roboty przemysłowe ze sztuczną inteligencją i ludzie mogą sprawić, że praca będzie mniej manualna, żmudna i powtarzalna, a także bardziej dokładna i wydajna.

W tym celu firma Canon wykorzystuje Assisted Defect Recognition – połączenie uczenia maszynowego, wizji komputerowej i analityki predykcyjnej – aby uzupełnić umiejętności człowieka. Oprogramowanie bada komponenty produkcyjne za pomocą radiografii przemysłowej (X-ray) i obrazów w celu określenia integralności każdej części i jej wewnętrznej struktury. Przy udziale tylko wyspecjalizowanego technika, proces badania jest ręczny i podatny na błędy. Jednak dzięki wizji komputerowej i uczeniu maszynowemu, technologia Wspomaganego Rozpoznawania Wad może analizować obrazy kontrolowanych części, identyfikować potencjalne wady (w tym te, które mogą zostać przeoczone przez ludzkie oko) oraz uczyć się i poprawiać dokładność technologii w oparciu o ludzką akceptację lub korekty wyników.

3. Umożliwienie konserwacji zapobiegawczej

Prawie 30% przypadków użycia AI w produkcji dotyczy konserwacji. Ma to sens, biorąc pod uwagę, że w produkcji największą wartość z AI można stworzyć poprzez wykorzystanie jej do predykcyjnej konserwacji. Konserwacja predykcyjna analizuje historyczne dane dotyczące wydajności maszyn, aby przewidzieć, kiedy jedna z nich może ulec awarii, ograniczyć czas jej przestoju i zidentyfikować pierwotną przyczynę problemu.