Узнайте, как машинное обучение может трансформировать ваш производственный бизнес и повысить ценность вашего бизнеса.

Давно прошли те времена, когда искусственный интеллект и машинное обучение звучали для нас как научно-фантастические фильмы. Сегодня мы переживаем Четвертую промышленную революцию или просто Индустрию 4.0, основными движущими силами которой являются большие объемы данных и быстрый технологический прогресс. Это как нельзя более подходит для производственного сектора, который благодаря ML приблизился к своей вечной цели — производить более качественные товары с меньшими затратами. Итак, что это за ажиотаж вокруг машинного обучения и производства, и как ваша компания может добиться беспрецедентного роста, если внедрит машинное обучение в свою деятельность?

Главные проблемы в производстве

В 2021 году производители столкнутся как минимум с двумя серьезными проблемами, которые мешают им добиться долгосрочного успеха, и решить которые может помочь технология машинного обучения.

Во-первых, слышали ли вы о нехватке квалифицированных кадров в отрасли сегодня? В то время как спрос на промышленные товары продолжает расти, компаниям трудно нанять достаточное количество квалифицированных рабочих для удовлетворения этого спроса. Если эта проблема не будет решена, к концу этого десятилетия она может обернуться убытками в размере $2,5 трлн. К счастью, машинное обучение может помочь вам преодолеть этот разрыв, оптимизируя производство, чтобы машины могли выполнять более сложные задачи.

Во-вторых, пандемия COVID-19 затронула производство, как и любой другой сектор, вызвав неопределенность, сбои в цепочках поставок и повлияв на прибыль. Например, у него сложное управление запасами и цепочками поставок, поскольку производители держат слишком мало запасов и рискуют потерять прибыль и испортить качество обслуживания клиентов. Держать слишком много запасов рискованно и во времена коронавируса — вы тратите дополнительные средства на хранение и можете не продать все.

Однако вы можете минимизировать непредсказуемость с помощью машинного обучения. Эта технология позволяет выстраивать более гибкие производственные процессы и включать многоцелевое отслеживание, например, как в случае управления цепочками поставок. Более того, есть масса других способов применения машинного обучения в бизнесе, о которых мы поговорим ниже.

Варианты использования ML в производстве

Как технология, меняющая правила игры, машинное обучение обеспечивает оптимизацию производства следующего поколения и, следовательно, имеет разные варианты использования. Рассмотрим самые критические из них:

1. Профилактическое обслуживание

С помощью алгоритмов машинного обучения компания проверяет состояние оборудования и предсказывает его выход из строя в будущем. Таким образом, ваш персонал может реагировать заранее, предотвращая простои и продлевая срок службы оборудования.

2. Цифровые близнецы

Машинное обучение играет большую роль в создании цифровых двойников, так называемых цифровых копий продукта, его компонента или процесса. Используя цифровых двойников, производитель может проводить диагностику в реальном времени, находить аномалии и оптимизировать свои процессы. WSJ информирует о Unilever PLC, гиганте потребительских товаров, который построил виртуальные версии своих заводов для отслеживания и улучшения физических условий, таких как температура или скорость двигателя.

3. Прогнозирование энергопотребления

Объединение усилий устройств IoT и машинного обучения позволяет собирать достаточно исторических данных об освещении, влажности, уровнях активности объекта и т. д., а затем использовать эти данные для прогнозирования и экономии энергопотребления.

4. Генеративный дизайн

Вместе с ИИ машинное обучение позволяет создавать столько дизайнерских решений, сколько необходимо, не тратя ресурсы компании. Вам, как производителю, остается выбрать наиболее подходящий вариант конструкции и запустить его в производство. Эта технология становится особенно популярной в автомобильной промышленности. Вот как Volkswagen Group внедряет генеративный дизайн в свою деятельность:

5. Прогнозируемое качество и урожайность

Еще одно расширенное использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта включает анализ каждого фактора, влияющего на производительность вашего производства. Таким образом, ваша компания может выявить первопричины своих потерь, связанных, например, с выходом, качеством или отходами, снизить риски и увеличить свое конкурентное преимущество.

Преимущества машинного обучения в производстве

Как видите, внедрение ИИ и машинного обучения, в частности, может принести большую пользу вашему производственному бизнесу. Вот конкретные выигрыши, которые вы можете получить:

  • Сокращение времени цикла и брака, а также более эффективное использование ресурсов, например, за счет более точного прогнозирования спроса и улучшения производственных графиков.
  • Непрерывное улучшение качества, например, за счет использования машинного обучения для более быстрого поиска и удаления дефектных продуктов и предотвращения ошибок в работе оборудования.
  • Повышение операционной эффективности за счет отслеживания всего производственного цикла, поиска и устранения узких мест
  • Снижение затрат на техническое обслуживание и повышение надежности, например, за счет увеличения срока службы оборудования и механизмов.
  • Повышенная безопасность на заводе

Заворачивать

Индустрия 4.0 уже наступила, принося прорывные технологии в обрабатывающую промышленность. Как подмножество ИИ, машинное обучение позволяет компаниям достигать непревзойденной производительности без ущерба для качества. Итак, не пора ли внедрить машинное обучение и коренным образом изменить способ работы вашего бизнеса? И если вам понадобится какая-либо помощь, наша команда опытных разработчиков готова поддержать вас на протяжении всего пути внедрения AI/ML.

Если вы заинтересованы в повышении ценности своего производственного бизнеса за счет завершения проекта машинного обучения, самое время начать. Специалисты по машинному обучению из команды Intelliarts AI’s team готовы помочь вам. Чтобы узнать больше и обойти своих конкурентов, не стесняйтесь обращаться к нам.