Пандемия охватила весь мир и изменила то, как работает почти каждая отрасль, включая обрабатывающую промышленность. В будущем компаниям, возможно, придется пересмотреть свои стратегии и внести кардинальные изменения.

Для инженеров эти изменения могут включать в себя внедрение более интеллектуальных производственных решений для повышения автоматизации и меньшей зависимости от физического труда. COVID-19 может положить конец мониторингу на местах и ​​больше полагаться на искусственный интеллект.

Пандемия ускоряет автоматизацию производства

Автоматизация производства не является новой концепцией. В последние годы все большее число инженеров внедряют оптимизированные производственные технологии с машинным обучением и Интернетом вещей для оптимизации производственных линий. Однако пандемия вынуждает многие компании ускорить эти усилия.

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и автоматизация — это не модные словечки. Это новейшие решения для улучшения существующих принципов.

Многие инженеры согласятся, что введение Генри Фордом конвейера было одним из первых примеров автоматизации производства. Сборочная линия по-прежнему является преобладающим компонентом производства сегодня, но современные технологии революционизируют этот процесс.

Использование умного производства для улучшения контроля качества

Новейшие инструменты контроля качества направлены на снижение потребности в мониторинге на месте с использованием физического труда. Традиционно производственные линии включают в себя несколько контрольных точек контроля качества. Сотрудники или руководители ищут дефекты, прежде чем компонент перейдет на следующий этап производственной линии.

Компьютеры были частью этого процесса на протяжении многих лет. Компьютеры обычно используются для обеспечения того, чтобы компоненты имели правильную форму или вес, в то время как считается, что люди лучше определяют трещины и цвета. Тем не менее, технологии начинают опережать человеческие возможности.

Интеллектуальное производство предполагает использование датчиков для контроля каждого этапа производственного процесса. Датчики передают информацию в центральную базу данных, которая оценивает результаты для обнаружения дефектов и проблем с контролем качества. Эти системы стали гораздо более искусными в выявлении дефектов.

В сочетании с машинным обучением интеллектуальные производственные технологии могут улучшить обнаружение дефектов до 90%.

Использование машинного обучения для профилактического обслуживания

Контроль качества — не единственная причина, по которой производственные линии требуют мониторинга в режиме реального времени. Инженеры также должны следить за тем, чтобы машины продолжали работать. Многие производители полагаются на полуавтоматический подход к профилактическому обслуживанию. Они используют передовые системы, такие как системы SCADA, для оповещения инженеров о проблемах с техническим обслуживанием.

При полуручном методе пороги и предупреждения настраиваются людьми. Как и в любой задаче, выполняемой человеком, существует риск ошибок. Статический набор правил может не учитывать определенные переменные, что может привести к ложным оповещениям.

Машинное обучение может повысить эффективность профилактического обслуживания за счет исключения человеческих ошибок и учета большего количества переменных. Для обработки больших данных используются сложные алгоритмы.

Данные поступают от датчиков, подключенных к машинам на производственной линии, вместе с историческими данными, связанными с производственным потоком и другими показателями. Алгоритмы помогают обнаруживать закономерности и аномалии для обеспечения большей точности.

Заводская автоматизация становится менее эффективной, если машины перестают работать. Внедряя машинное обучение, инженеры могут обнаруживать проблемы до того, как возникнут сбои.

Машинное обучение улучшает логистику и управление запасами

Логистика и управление запасами необходимы для производственного процесса. Без сырья производственная линия останавливается. Это еще одна область, в которой машинное обучение помогает повысить эффективность и сократить количество отходов.

Анализируя большие данные, полученные от производственного цеха, склада запасов, поставщиков и остальной части цепочки поставок, программное обеспечение AI может помочь координировать логистику ваших запасов.

По оценкам McKinsey, к 2030 году ИИ сможет автоматизировать большинство повторяющихся и связанных с данными операций цепочки поставок и логистики. Позволив машинам выполнять эти задачи, вы сэкономите время и деньги, а также убедитесь, что у вас есть материалы, необходимые для производства.

Наличие слишком большого количества определенного материала может привести к потерям. Отсутствие конкретных материалов может замедлить производственный процесс. Машинное обучение поддерживает работу производственных линий, повышая эффективность управления запасами, что приводит к сокращению количества отходов и простоев.

Технология автоматизации производства исключает ручной труд

Автоматизация уже снижает потребность в ручном труде на производстве. Машины могут выполнять самые физически сложные работы на производственной линии. В некоторых случаях работники-люди в основном состоят из инженеров и техников, которые следят за оборудованием.

Если машинное обучение может устранить необходимость мониторинга на месте, производственные цеха могут стать полностью автоматизированными. Данные с производственной линии передаются на машину, которая контролирует каждый аспект производственного процесса от прогнозирования необходимости обслуживания до обнаружения дефектов. При возникновении проблемы программное обеспечение выдает предупреждение, которое инженер затем может просмотреть и решить.

Поскольку данные поступают на компьютер, их можно передавать куда угодно. С ростом зависимости от облачных решений для больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) инженерам не нужно физически присутствовать для наблюдения за производственной линией.

Создание более безопасной рабочей среды с использованием новейших технологий

Пандемия коронавируса уже вынудила тысячи производителей временно закрыть свои двери. Риск распространения вируса работниками слишком велик. Также были вспышки на крупных производственных предприятиях. Это заставило компании искать способ возобновить производство.

Сокращение числа рабочих в цеху может обеспечить продвижение вперед. Новейшие технологии предлагают дополнительную автоматизацию. Без необходимости ручного мониторинга на месте компаниям становится проще создавать более безопасную рабочую среду.

Заводская автоматизация уже уменьшила потребность в ручном труде, а машинное обучение может снизить потребность в мониторинге на месте. В зависимости от масштаба и объема производственной линии компании может потребоваться всего несколько инженеров и техников на месте. В ближайшие годы, возможно, удастся полностью исключить присутствие людей.

Хотя некоторые компании не решаются использовать машинное обучение и ИИ, они рискуют остаться позади, поскольку другие компании адаптируются к новым нормам. Использование этих технологий может быть необходимо для соблюдения местных правил, касающихся максимального количества работников на объекте, или требований социального дистанцирования.

Когда пандемия наконец пройдет, компании, внедрившие новейшие технологии, получат больше возможностей для того, чтобы вывести свои отрасли на следующий этап производства.

Не стесняйтесь также проверить наши другие сообщения: ‍

Цифровой двойник: мост между физическим и цифровым мирами

Использование прошлых данных на производственной линии

Цифровизация: как сделать так, чтобы ваши данные говорили правду