Tootmises on vea tolerants äärmiselt madal. See tähendab, et kuigi AI -d saab tootmisettevõtete toimimisviisi parandamiseks kasutada, tuleb seda teha ka kvalifitseeritud inimtöötajate kõrval strateegiliselt.
7 viisi, kuidas AI muudab tootmist
1. ennustav hooldus
Enne AI tulekut oli masinahooldus tihedalt kavandatud, et minimeerida juhusliku ebaõnnestumise riski. Nüüd saavad ettevõtted kasutada ennustavaid AI -süsteeme, et kohandada iga seadme hooldusvajadusi, luues üksikute masinate optimeeritud ajakavad ja suurendades tõhusust ilma kulude suurendamiseta.
Näiteks jahvatusrajatistel on sageli probleeme spindlitega, mis purunevad kergesti, aeglustades tootmist ja suurendades tegevuskulusid. AI -programmide integreerimisega tarkvarasse saavad need taimed siiski kursis hoida, et tuvastada võimalikke tõrkepunkte enne nende probleemide tekitamist.
2. kvaliteeditagamine
AI kasutamine kvaliteeditagamise tavade parendamiseks ei anna mitte ainult paremaid lõpptulemusi, vaid aitab ka ettevõtetel kindlaks teha poe põrandal olevad optimaalsed töötingimused ja otsustada, millised muutujad on nende eesmärkide saavutamiseks kõige olulisemad. See vähendab defektide määra ja vähendab oluliselt tekkivaid jäätmeid, säästes sellega aega ja raha.
3. defektikontroll
Nüüd on võimalik defektide leidmise ülesanne "allhanke korras" allhankeid teha tänu AI võimele esemeid kiiremini ja põhjalikumalt kontrollida kui inimesed.
Õiget süsteemi saab treenida suhteliselt väikese arvu piltide jaoks ja seejärel kasutada sama teose tegemiseks, mis nõuaks tavaliselt kümneid või sadu töötajaid. Lisaks saab see läbi viia algpõhjuste analüüsi, võimaldades ettevõtetel lahendada potentsiaalseid probleeme, mida muidu võib kahe silma vahele jätta, suurendades sellega tootmist ja optimeerides tootmist.
4. lao automatiseerimine
Tarbijad nihutavad oma ostuharjumusi e-kaubandusele, mis tähendab, et lao efektiivsus on muutumas konkurentsivõimeliseks püsimiseks logistika tipptasemel tipptasemel prioriteediks.
Lao Automation hõlmab kõike alates AI -lahenduste rakendamisest kuni arvete, tootesiltide ja tarnijate dokumentatsioonide töötlemiseni kuni algoritmide võimendamiseni kuni riiulipinna optimeerimiseks, mis võib tuua laotoimingutesse tohutu investeeringutasuvuse.
5. Mingiliinide integreerimine ja optimeerimine
Tootmise tõeliseks optimeerimiseks ja kulude vähendamiseks on vaja enamat kui lihtsalt tootmispõrandalt andmete kogumist. Teave tuleb skannida, puhastada ja ehitada viisil, mis võimaldab funktsionaalset analüüsi. AI saab kiiresti ja hõlpsalt klassifitseerida ja struktureerida koondatud andmeid kogu rajatises, andes inimestele teostatava ja praktilise ülevaate tootmisprotsessi igas etapis toimuvast.
See võimaldab ka teatud määral montaažiliini automatiseerimist, näiteks tootmisliini ümberkorraldamist, kui üks masin ebaõnnestub.
6. AI tootearendus ja disain
Kuna tehnoloogia edeneb ja paraneb, on AI -l eeldatavasti kõige olulisem mõju tootearendusele ja disainile järgmise viie aasta jooksul. Tootjad kasutavad seda juba generatiivseks kujundamiseks, et luua uuenduslikke prototüüpe ja kiirendada aeganõudvaid ülesandeid, näiteks võrrelda ja geomeetria ettevalmistamine.
7. Väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted saavad kasu
Robootikatööstus areneb kiiresti, nii et AI-toega robotites on paljudes tööstusharudes vähem uudsus ja rohkem osa igapäevaelust. See on väikeettevõtete jaoks hea uudis, kuna see tähendab laiemat valikuvõimalust saavutatavamate hinnapunktidega. Varem võisid robotid oma toimingutest osa saada ainult suured ettevõtted, kus on investeeringuid teadus- ja arendustegevuse ning tipptasemel tehnoloogiasse investeerimiseks.
AI tulevik tootmises
Tõhus AI -l kulub ajalooliste andmete koolitamiseks kaks kuni kolm aastat, nii et aktsepteerimise puudumine on tööstuse maha jätnud. Sageli on lapsendamisprobleemid rohkem majanduslik ja seda samm on esialgsete kulude tõttu kõige keerulisem.
Kuigi enamik operaatoreid eelistab endiselt oma intuitsiooni ja otsustusvõimet valdkonnas, võivad digitaalsed tehased hõlbustada, turvalisemaks ja kasumlikumaks, kui nad lahkuvad kvalifitseeritud operaatorid.
Globaalse digitaliseerimise ja jätkusuutlikkuse suundumusega tootmise nägu muutub. Paljud tootjad on olnud ülemineku tegemisel vastumeelsed, kuid kuna muutused on vältimatu, on parem hakata nüüd AI -d omaks võtma, kui oodata, millal tahavad ja järele jõuda.