Valmistuksessa virheen toleranssi on erittäin pieni. Tämä tarkoittaa, että vaikka AI voidaan hyödyntää valmistusyritysten toiminnan parantamiseksi, se on tehtävä strategisesti ammattitaitoisten inhimillisten työntekijöiden rinnalla.
7 tapaa AI muuttaa valmistusta
1. Ennustava huolto
Ennen AI: n tuloa koneen ylläpitoon oli tiukasti suunniteltu minimoimaan vahingossa tapahtuvan vajaatoiminnan riski. Nyt yritykset voivat hyödyntää ennustavia AI -järjestelmiä kunkin laitteen ylläpitotarpeiden mukauttamiseksi, optimoitujen aikataulujen luomiseksi yksittäisille koneille ja lisäämällä tehokkuutta lisäämättä kustannuksia.
Esimerkiksi jyrsintipalveluilla on usein ongelmia karalla, jotka rikkovat helposti, hidastavat tuotantoa ja lisäävät käyttökustannuksia. Integroimalla AI -ohjelmat ohjelmistoon nämä laitokset voivat kuitenkin pitää ajan tasalla seurannan mahdollisten vikapisteiden havaitsemiseksi ennen niiden aiheuttamista.
2. laadunvarmistus
AI: n käyttäminen laadunvarmistuskäytäntöjen parantamiseksi ei vain tuota parempia lopputuloksia, vaan auttaa myös yrityksiä määrittämään optimaaliset käyttöolosuhteet myymäläkerroksessa ja määrittämään, mitkä muuttujat ovat tärkeimpiä näiden tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä vähentää vikojen määrää ja vähentää huomattavasti syntynyttä jätteitä, mikä säästää aikaa ja rahaa.
3. Viantarkastus
Nyt on mahdollista "ulkoistaa" vikojen löytämisen tehtävää, koska AI: n kykynsä tarkistaa visuaalisesti esineitä nopeammin ja perusteellisemmin kuin ihmiset.
Oikea järjestelmä voidaan kouluttaa suhteellisen pienellä määrällä kuvia ja sitten ottaa käyttöön saman työn suorittamiseen, joka yleensä vaatii kymmeniä tai satoja työntekijöitä. Lisäksi se voi suorittaa perussyyanalyysin, jonka avulla yritykset voivat käsitellä mahdollisia kysymyksiä, jotka muuten voidaan jättää huomiotta, mikä lisää tuotantoa ja optimoida tuotantoa.
4. Varaston automaatio
Kuluttajat siirtävät ostotapojaan verkkokauppaan, mikä tarkoittaa, että varaston tehokkuudesta on tulossa ensisijainen tavoite yrityksille, jotka tarvitsevat logistiikan huippuosaamista pysyäkseen kilpailukykyisinä.
Varaston automaatio kattaa kaiken AI -ratkaisujen toteuttamisesta laskujen, tuotekerrojen ja toimittajien dokumentoinnin käsittelyyn algoritmien hyödyntämiseen hyllytilan optimoimiseksi, mikä voi tuoda valtavan sijoitetun pääoman tuottoprosentin varastotoimiin.
5. Kokoonpanolinjan integrointi ja optimointi
Tuotannon todella optimoiminen ja kustannusten vähentäminen vaatii muutakin kuin tiedon keräämistä valmistuskerroksesta. Tiedot on skannattava, puhdistettava ja rakennettava tavalla, joka mahdollistaa toiminnallisen analyysin. AI voi luokitella ja helposti luokitella ja rakentaa aggregoituja tietoja koko laitoksessa, mikä antaa ihmisille toimiva, käytännöllinen yleiskuvan tuotantoprosessin kaikissa vaiheissa.
Tämä mahdollistaa myös kollegon linjan automaation, kuten tuotantolinjan uudelleenorganisoinnin, jos yksi kone epäonnistuu.
6. AI -tuotekehitys ja suunnittelu
Kun tekniikka jatkaa etenemistä ja paranemista, AI: n odotetaan olevan merkittävin vaikutus tuotekehitykseen ja suunnitteluun seuraavan viiden vuoden aikana. Valmistajat käyttävät sitä jo generatiiviseen suunnitteluun luodakseen innovatiivisia prototyyppejä ja nopeuttaakseen aikaa vieviä tehtäviä, kuten meshing- ja geometrian valmistelua.
7. pienet ja keskisuuret yritykset hyötyvät
Robotiikkateollisuus kehittyy nopeasti, joten AI-moottorit ovat muuttumassa vähemmän uutuutta ja enemmän osa jokapäiväistä elämää monilla toimialoilla. Tämä on hyvä uutinen pienille yrityksille, koska se tarkoittaa laajempaa käytettävissä olevia vaihtoehtoja saavutettavissa olevilla hintapisteillä. Aikaisemmin vain suurilla yrityksillä, joilla on budjetteja investoida tutkimukseen ja kehitykseen ja huipputeknologiaan, oli varaa tehdä robotteja osaksi toimintaansa.
AI: n tulevaisuus valmistuksessa
Tehokas AI kestää kaksi tai kolme vuotta historiallisten tietojen kouluttamiseen, joten hyväksymisen puute on jättänyt teollisuuden taakse. Usein adoptiokysymykset ovat enemmän taloudellisia, ja tämä vaihe on vaikein ottaa alkuperäisten kustannusten vuoksi.
Vaikka suurin osa operaattoreista on edelleen mieluummin käyttää intuitioaan ja harkintaansa kentällä, digitaaliset tehtaat voivat helpottaa, turvallisempaa ja kannattavampaa korvata ammattitaitoiset operaattorit poistuessaan.
Globaalin trendin suhteen digitalisointiin ja kestävyyteen valmistuksen kasvot muuttuvat. Monet valmistajat ovat olleet haluttomia siirtymään, mutta koska muutos on väistämätöntä, on parempi aloittaa AI: n omaksuminen nyt kuin odottaa päästäkseen taakse ja kiinni.