Tööstusrevolutsioon on viimase sajandi jooksul olnud tööstusliku tootmise tõhususe peamine mootor. Tööstusseadmete üha suureneva digiteerimise ja tehisintellekti (AI) tõusuga kaupluse põrandal ja tehasepõrandal siseneme uude revolutsiooni.
Tehisintellekti lisaväärtus
AI kaalub ühest masinast kogu tootmisliini ja tarneahelani. See revolutsiooniks tootmise, laiendades üksikasjade taset, millele keskendume.
Esimene on tehaste ühendamine nähtavuse tagamiseks. AI mängib rolli omandatud andmete kontekstualiseerimisel ja tehase digitaalse kaksiku loomisel. Järgmises etapis kasutatakse andmeid põhjuste ja tagajärgede analüüsimiseks. Andmed ennustavad ka, mis juhtub, kui tootlikkuse suurendamiseks kasutatakse AI, masinõpet ja simulatsiooni. Kolmandas etapis on see nihe pigem normatiivse funktsionaalsuse suunas, optimeeritud toimingute juhtimisel ja autonoomsete süsteemideni.
Esimene samm on tumedate andmete kogumine ja mõistmine. Seejärel saab AI andmeid hinnata ja analüüsida, et parandada tõhusust, teha kasulikke ennustusi ja anda teadmisi, kuidas kvaliteeti ja töökindlust veelgi parandada.
Tehke töötajatega tõhusalt koostööd
Lühidalt öeldes optimeerib koostöö väärtust, mida inimesed annavad, laiendades nende nähtavust ja kontrolli. Inimesed on AI-põhise tootmisliini vajalik osa. See tugevdab ka inimesi ja kiirendab nende õppimist. Tööjõu arendamiseks ja parendamiseks arendage välja "AI treenerid". Naaske keerukuse ja muutuste juurde
Üks peamisi suundumusi AI arengus on nihkumine järjepidevusest variatsioonile. Mõnes mõttes, mida lihtsustatud ja järjepidevam on tootmisliin, seda vähem elastne see on.
Masinast tehase põrandale tarneahelani
Masinataseme analüüsi ulatus on piiratud kogu süsteemis hõlmavate efektide hõivamisega. Mida keerulisem on süsteem, seda suurem on süsteemsete mõjude amplifikatsioon nende ilmnemisel. Nüüd on võimalik kasutada AI -d mitte ainult ühe jaama lõiketee või robotikomplekti optimeerimiseks, vaid ka kogu tootmisliini ja iga etapi vastastikuste sõltuvuste optimeerimiseks.
Need teadmised võivad ulatuda ka tehasest kaugemale, kui teil on juurdepääs vastavatele andmetele. AI saab tuvastada komponentide rakendamise kitsaskohad. Kõrgemal tasemel saab AI ennustada kogu tarneahela kohta. Sinine Sinine võib olla keerulisem ennustada, kuna teil ei pruugi olla piisavalt tarnijate andmeid. Ajad on aga saabumas, kui teie kliendid võivad küsida üksikasjalikku tootmisliini teavet, et nad saaksid ennustada, et te õigeaegselt toimetate.
Inimfaktor: usaldus
See tõstab esile AI nurgakivi: usaldus. Sest kui olete inimtöötajad silmusesse toonud, peate mõtlema usaldusele. Kuna AI ei paranda tingimata tõhusust, kvaliteeti ega usaldusväärsust, kui sellega töötavad inimesed ei usalda oma soovitusi.
Tööstusliku tehisintellekti tulevik
AI on võimas tehnoloogia, mis suurendab inimesi, oskusi ja töövoogu. AI võimaldab keerukust ja varieeruvust tootmisliinile tagasi tuua, kaotamata automatiseerimise eeliseid. Tootmisettevõtted saavad parandada toote kvaliteeti, vähendades samal ajal testimis- ja tootmiskulusid.
AI on hõlbustanud ka inimeste ja masinate kõrgemat koostööd. Ja te ei pea jätkusuutlikkust eraldi kavandama, sest tõhususe suurendamisel ja oma toimingute optimeerimisel vähendate automaatselt energiatarbimist ja muid jäätmeid.
Oluline on märkida, et AI suundumused ja mõju tööstuslikule tootmisele varieeruvad sõltuvalt sellest, kus te äri teete. Mitte kõik maailmaosad ei käsitle "tööjõupuudust" ja hästi koolitatud tööjõu probleem varieerub suuresti Ameerika Ühendriikide, Euroopa ja Aasia seas. Kuigi AI -tehnoloogia areneb hämmastava kiirusega, on see igal aastal kättesaadavam.
Sel eesmärgil mängivad tarkvara ja tööriistad tehisintellekti tulevikus suuremat rolli. Tööstusmaailm nõuab aga tööriistade pikaajalist usaldusväärsust ja stabiilsust. Me ei saa iga kuue kuu tagant vahetada. Aja jooksul muutub AI võimsamaks ja hõlpsamini kasutatavaks.