Kecerdasan buatan: pemacu Industri 4.0

Banyak gembar-gembur sekitar AI dalam pembuatan telah tertumpu pada automasi industri, tetapi itu hanyalah kecerdasan aspek revolusi kilang—langkah seterusnya yang semula jadi dalam usaha mencari kecekapan. Kecerdasan buatan juga membawa keupayaan untuk mendedahkan jalan perniagaan baharu untuk pembuatan meja. Sebagai sebahagian daripada paradigma Industri 4.0 yang baru muncul, kami akan memberikan gambaran keseluruhan keupayaan AI untuk memacu automasi industri dan membuka peluang perniagaan baharu. Selain itu, kami akan membincangkan cara pengeluar boleh menggunakan teknologi berkuasa ini untuk meningkatkan kecekapan, meningkatkan kualiti dan mengurus rantaian bekalan mereka dengan lebih baik.

Kes Penggunaan Pembuatan Kepintaran Buatan

#1: Meramal Kualiti dan Hasil

Mengurangkan kerugian pengeluaran dan mencegah ketidakcekapan dalam proses pengeluaran telah menjadi keutamaan bagi pengilang merentasi semua cabaran industri yang dihadapi. Ini adalah benar hari ini kerana permintaan yang semakin meningkat memenuhi persaingan yang semakin meningkat.

Di satu pihak, jangkaan pengguna adalah tinggi; tabiat penggunaan global secara beransur-ansur "Membaratkan" walaupun lonjakan populasi berterusan. Menurut beberapa tinjauan dalam beberapa tahun kebelakangan ini, populasi global akan meningkat sebanyak 25% menjelang 2050, bersamaan dengan 200,000 mulut baharu setiap hari.

Sebaliknya, pengguna tidak pernah mempunyai begitu banyak produk untuk dipilih. Tinjauan terbaru mencadangkan bahawa banyak pilihan ini bermakna pengguna semakin berkemungkinan meninggalkan jenama kegemaran mereka secara kekal, contohnya, jika produk itu tidak lagi berada di rak.

Memandangkan trend ini, pengeluar tidak lagi boleh menerima ketidakcekapan proses dan kerugian yang berkaitan dengannya. Setiap kehilangan dalam pembaziran, hasil, kualiti, atau pemprosesan menghakis keuntungan mereka dan memberi pesaing satu inci tambahan—dengan andaian proses pengeluaran mereka lebih cekap.

Cabaran yang dihadapi oleh banyak pengeluar, terutamanya yang mempunyai proses yang kompleks, ialah mereka akhirnya mencapai siling dalam pengoptimuman proses. Sesetengah ketidakcekapan tidak mempunyai punca yang jelas, menyebabkan pakar proses tidak dapat menjelaskannya.

Ramalkan Kualiti dan Hasil menggunakan proses dipacu AI dan penyelesaian kesihatan mesin untuk mendedahkan punca tersembunyi banyak kerugian pengeluaran kekal yang dihadapi oleh pengeluar. Ini dicapai melalui analisis multivariat berterusan, menggunakan algoritma pembelajaran mesin terlatih secara unik untuk mendapatkan cerapan tentang proses pengeluaran individu.

Teknik pembelajaran AI/mesin khusus yang digunakan di sini dipanggil pembelajaran terselia, yang bermaksud algoritma dilatih untuk mengenal pasti arah aliran dan corak dalam data. Pengesyoran dan makluman automatik kemudiannya boleh dijana untuk memberitahu pasukan pengeluaran dan jurutera proses tentang isu yang akan datang dan berkongsi pengetahuan kritikal dengan lancar tentang cara mencegah kerugian sebelum ia berlaku.

#2: Penyelenggaraan ramalan

Penyelenggaraan ramalan ialah salah satu aplikasi kecerdasan buatan industri yang paling terkenal. Daripada melakukan penyelenggaraan mengikut jadual yang telah ditetapkan, penyelenggaraan ramalan menggunakan algoritma untuk meramalkan kegagalan komponen, mesin atau sistem seterusnya dan kemudian memaklumkan kakitangan untuk melaksanakan prosedur penyelenggaraan terfokus untuk mengelakkan kegagalan. Makluman ini berlaku pada masa yang sesuai untuk mengelakkan masa henti yang tidak perlu.

Sistem penyelenggaraan ini bergantung pada teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk merumuskan ramalan. Penyelesaian penyelenggaraan ramalan boleh membantu mengurangkan kos sementara, dalam banyak kes, menghapuskan keperluan untuk masa henti yang dirancang, dengan itu mengukuhkan keuntungan dan meningkatkan pengalaman pekerja.

Dengan pembelajaran mesin yang menghalang kegagalan, sistem boleh terus beroperasi tanpa gangguan atau kelewatan yang tidak perlu. Penyelenggaraan yang diperlukan adalah sangat khusus - juruteknik dimaklumkan tentang komponen yang perlu diperiksa, dibaiki dan diganti alat mana yang hendak digunakan dan kaedah mana yang perlu diikuti;

Penyelenggaraan ramalan juga boleh memanjangkan baki hayat berguna (RUL) mesin dan peralatan, kerana kerosakan sekunder boleh dielakkan sambil memerlukan kurang tenaga buruh untuk melaksanakan prosedur penyelenggaraan. Menambah baik RUL boleh meningkatkan usaha kemampanan dan mengurangkan pembaziran.

#3: Kerjasama Manusia-Robot

Sehingga 2020, terdapat kira-kira 1.64 juta robot industri beroperasi di seluruh dunia, menurut Persekutuan Robotik Antarabangsa ( IFR). Terdapat kebimbangan bahawa robot akan menghilangkan pekerjaan, tetapi industri melihat pekerja menerima pengaturcaraan, reka bentuk dan penyelenggaraan.

Manusia juga bekerja bersama robot untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti di dalam dan di luar lantai kilang. Apabila robot menjadi lebih berakar umbi dalam pembuatan, kecerdasan buatan akan memainkan peranan penting. Ia akan memastikan keselamatan pekerja manusia dan memberi robot lebih autonomi untuk membuat keputusan yang boleh mengoptimumkan lagi proses berdasarkan data masa nyata yang dikumpul dari tingkat pengeluaran.

#4: Reka Bentuk Generatif

Pengilang juga boleh memanfaatkan kecerdasan buatan semasa fasa reka bentuk. Dengan ringkasan reka bentuk yang jelas sebagai input, pereka bentuk dan jurutera boleh menggunakan algoritma AI (sering dipanggil perisian reka bentuk generatif) untuk meneroka semua kemungkinan konfigurasi penyelesaian.

Taklimat boleh merangkumi had dan definisi jenis bahan, kaedah pengeluaran, kekangan masa dan kekangan belanjawan. Set penyelesaian yang dihasilkan oleh algoritma kemudiannya boleh diuji menggunakan pembelajaran mesin. Fasa ujian menyediakan maklumat tambahan tentang idea atau keputusan reka bentuk yang berfungsi dan yang tidak. Dari situ, penambahbaikan tambahan boleh dibuat sehingga penyelesaian yang optimum dicapai.

#5: Penyesuaian Pasaran dan Rantaian Bekalan

Kepintaran buatan meresap ke seluruh ekosistem Industri 4.0 dan tidak terhad kepada tingkat pengeluaran. Algoritma kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan rantaian bekalan operasi pembuatan, membantu pengeluar bertindak balas dengan lebih baik dan meramalkan perubahan pasaran.

Algoritma boleh membina anggaran permintaan pasaran dengan mempertimbangkan corak permintaan yang dikategorikan oleh pelbagai faktor seperti tarikh, lokasi, atribut sosio-ekonomi, tingkah laku makroekonomi, status politik, corak cuaca, dsb. Pengilang boleh menggunakan maklumat ini untuk merancang laluan ke hadapan. Beberapa proses yang boleh dioptimumkan menggunakan cerapan ini termasuk kawalan inventori, kakitangan, penggunaan tenaga, bahan mentah dan keputusan kewangan.

Industri 4.0 dan Kerjasama

AI adalah popular, tetapi ia memerlukan kerjasama untuk digunakan dengan betul. Pertama, pengeluar harus mempertimbangkan kebaikan dan keburukan membeli berbanding membina teknologi dan kepakaran yang diperlukan. Sistem Industri 4.0 terdiri daripada banyak elemen dan peringkat yang unik kepada pengeluar:

• Pengumpulan data sejarah.
• Tangkap data masa nyata melalui penderia.
• Pengagregatan data.
• Sambung melalui protokol komunikasi, penghalaan dan peranti get laluan.
• Bersepadu dengan PLC.
• Papan pemuka untuk pemantauan dan analisis.
• Aplikasi kecerdasan buatan: pembelajaran mesin dan teknologi lain.

Kepintaran buatan industri bukan lagi keinginan yang jauh. Pengilang kini boleh menggunakan teknologi ini untuk menangani cabaran dan keperluan perniagaan khusus mereka. Apabila Industri 4.0 berkembang dan menjadi lebih kompleks, pengeluar memerlukan ketangkasan dan keterlihatan yang dibawa oleh AI.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan: pemacu Industri 4.0. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!