Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) быстро меняют производственный сектор. Производители могут оптимизировать свои процессы, повысить производительность и эффективность, а также сократить расходы, используя расширенную аналитику, прогнозное моделирование и автоматизацию. Вот несколько подробных иллюстраций того, как AI и ML могут применяться в производственном секторе:

Прогностическое обслуживание:

Метод технического обслуживания на основе искусственного интеллекта, называемый прогнозирующим обслуживанием, использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования поломки оборудования до того, как она произойдет. Позволив обслуживающему персоналу предвидеть проблемы с оборудованием и принять превентивные меры, эта технология произвела революцию в секторе технического обслуживания, устранив незапланированные простои и сократив расходы на техническое обслуживание.

Производители обычно размещают датчики на своих машинах для сбора данных об их производительности, чтобы выполнять профилактическое обслуживание. Затем, после ввода в алгоритмы машинного обучения, данные могут быть проверены на наличие тенденций, которые могут указывать на надвигающийся отказ оборудования. Примерами таких паттернов могут быть изменения температуры, неожиданные шумы или колебания уровня вибрации.

Алгоритмы могут уведомлять техников о предполагаемых проблемах с оборудованием, чтобы они могли принять меры до того, как оборудование выйдет из строя. Применяя упреждающий подход к техническому обслуживанию, можно избежать незапланированных простоев, что может сэкономить деньги за счет потерянного производственного времени и доходов.

Например, производитель тяжелой техники может использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования наиболее вероятного выхода из строя конкретных компонентов на основе данных датчиков. Они могли бы собирать информацию о функционировании оборудования, такую ​​как уровень вибрации, колебания температуры и продолжительность работы, а затем вводить эту информацию в алгоритмы машинного обучения, которые анализировали бы ее и искали тенденции, указывающие на будущую поломку оборудования.

Производитель может планировать техническое обслуживание заранее, чтобы предотвратить простои на основе информации о профилактическом обслуживании. Чтобы предотвратить отказ оборудования и незапланированные простои, ремонтная бригада может, например, заменить деталь во время планового обслуживания, если алгоритмы предполагают, что она, скорее всего, выйдет из строя через месяц.

В дополнение к предотвращению простоев профилактическое обслуживание также может снизить затраты на техническое обслуживание. Выявляя потенциальные неисправности оборудования на ранней стадии, ремонтные бригады могут заранее заказывать запасные части и избегать дорогостоящих доставок в ночное время. Они также могут планировать техническое обслуживание в нерабочее время, чтобы снизить затраты на оплату труда.

Контроль качества:

Контроль качества является важнейшей составляющей производственного процесса. Это гарантирует, что продукты соответствуют необходимым стандартам и спецификациям, снижая вероятность дефектов и повышая удовлетворенность клиентов. В последние годы AI и ML использовались для улучшения процессов контроля качества за счет обнаружения дефектов на ранних этапах производственного процесса.

Один из способов использования искусственного интеллекта и машинного обучения для контроля качества — это алгоритмы компьютерного зрения, которые анализируют изображения продуктов для обнаружения дефектов, которые могут быть невидимы человеческому глазу. Например, производитель может использовать алгоритмы компьютерного зрения для анализа изображений продукта, такого как смартфон, для обнаружения царапин, вмятин или других дефектов, которые могут быть невидимы человеческому глазу.

Алгоритмы могут быть обучены с использованием методов машинного обучения, чтобы распознавать эти дефекты и классифицировать их в соответствии с их серьезностью. Это позволяет производителям обнаруживать проблемы на ранних этапах производственного процесса и предпринимать корректирующие действия, чтобы предотвратить появление новых дефектов.

Обнаружив дефекты на ранних этапах производственного процесса, производители могут сократить количество отходов и повысить удовлетворенность клиентов. Дефектные продукты могут быть идентифицированы и исправлены до того, как они будут отправлены клиентам, что снижает вероятность возврата или отзыва. Это также может улучшить репутацию производителя и привести к повышению лояльности клиентов.

Помимо улучшения качества продукции, AI и ML также могут повысить эффективность процессов контроля качества. Автоматизируя обнаружение и классификацию дефектов, производители могут сократить время и затраты, необходимые для ручных проверок. Это также может высвободить персонал, чтобы он мог сосредоточиться на других важных задачах, таких как совершенствование процессов или разработка продукта.

Оптимизация цепочки поставок:

Оптимизация цепочки поставок — важная область, в которой ИИ и машинное обучение могут оказать существенное влияние на обрабатывающую промышленность. Эти технологии можно использовать для прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и улучшения логистики, что в конечном итоге приводит к более эффективной и рентабельной цепочке поставок.

Одним из способов оптимизации цепочки поставок с помощью ИИ и МО является упреждающее прогнозирование спроса. Анализируя исторические данные и используя алгоритмы машинного обучения, производители могут прогнозировать, какие продукты или детали будут пользоваться повышенным спросом. Это позволяет им соответствующим образом корректировать уровни запасов, избегая дефицита или затоваривания. Упреждающее прогнозирование спроса также помогает производителям выявлять потенциальные сбои в цепочке поставок и принимать упреждающие меры для их устранения.

Помимо прогнозирования спроса, AI и ML можно использовать для оптимизации уровня запасов. Анализируя данные о потребительском спросе, производственных графиках и сроках поставки в цепочке поставок, производители могут определить оптимальные уровни запасов, которые необходимо поддерживать. Это помогает свести к минимуму текущие расходы, гарантируя, что уровень запасов достаточен для удовлетворения спроса клиентов.

AI и ML также могут улучшить логистику за счет оптимизации маршрутов доставки и сокращения времени доставки. Анализируя данные о маршрутах доставки, схемах движения и погодных условиях, производители могут определить наиболее эффективные маршруты для своих поставок. Это может привести к снижению стоимости доставки, сокращению сроков доставки и повышению удовлетворенности клиентов.

Например, производитель может использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, какие детали будут пользоваться повышенным спросом на основе исторических данных. Основываясь на этом прогнозе, они могли соответствующим образом скорректировать уровни запасов, чтобы избежать их дефицита и затоваривания. Они также могут использовать упреждающее прогнозирование спроса для выявления потенциальных сбоев в цепочке поставок и принятия упреждающих мер для их смягчения.

Автономные роботы:

Автономные роботы — это захватывающее применение ИИ и машинного обучения в обрабатывающей промышленности. Программируя роботов для выполнения повторяющихся или опасных задач, производители могут снизить потребность в человеческом вмешательстве, повысить эффективность и безопасность.

Автономные роботы могут сыграть важную роль в процессе производства имплантатов и медицинских устройств. Эти устройства часто требуют высокой степени точности и точности, и могут быть сложными в производстве, что делает их идеальными кандидатами для автоматизации.

Одним из способов использования автономных роботов в производстве медицинских устройств является процесс сборки. Роботы могут быть запрограммированы на выполнение таких задач, как вставка небольших компонентов, сварка или соединение деталей, а также нанесение клея или покрытий. Автоматизируя эти задачи, производители могут улучшить согласованность и качество своей продукции, а также снизить риск ошибок или дефектов.

Еще один способ использования автономных роботов — это процесс проверки. Роботы, оснащенные передовыми датчиками и камерами, могут быть запрограммированы на проверку деталей и сборок на наличие дефектов или дефектов, таких как трещины, пористость или несоосность. Это может помочь производителям выявлять потенциальные проблемы на ранних стадиях производственного процесса, снижая риск выхода неисправных или дефектных устройств на рынок.

Автономные роботы могут использоваться для транспортировки материалов и компонентов между рабочими станциями, что снижает потребность в человеческом вмешательстве и повышает эффективность производственного процесса. Роботы могут быть запрограммированы на безопасное и эффективное перемещение материалов, снижая риск повреждения или загрязнения и обеспечивая доставку материалов в нужное место в нужное время.

Кроме того, их можно запрограммировать на мониторинг и оптимизацию производственных процессов, помогая производителям определять области для улучшения и повышения эффективности. Например, роботы могут отслеживать производительность оборудования и в режиме реального времени предоставлять данные о производительности и показателях качества. Затем эти данные можно использовать для оптимизации производственных процессов и повышения общей эффективности.

В заключение следует отметить, что использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в производстве носит преобразующий характер и предлагает предприятиям широкий спектр преимуществ. Внедряя эти технологии, производители могут улучшить свою деятельность, повысить эффективность и получить конкурентное преимущество в постоянно меняющемся бизнес-ландшафте. Потенциал этих технологий в производстве огромен, и предприятия, использующие их, могут получить значительные выгоды.