Tekoälyn soveltaminen tuotantojärjestelmiin Kapoklog Logisticsilta

Tekoälyn soveltaminen tuotantojärjestelmiin Kapoklog Logisticsilta

 

Tekoälyn käyttöönotto valmistusmaailmassa on väistämätöntä. Kyse ei ole siitä, tuleeko tekniikkaa, vaan milloin.

Se mahdollistaa uskomattoman tuottavuuden ja tehokkuuden sekä paljon vivahteikkaammat automaatioprosessit. Se on myös taloudellisesti järkevää, sillä se luo tehokkaampaa mutta edullisempaa toimintaa useilla aloilla.

 

Se lupaa niin paljon, että 92 % ylimmistä valmistusjohtajista uskoo, että "Smart Factory" -digitaalitekniikka mahdollistaa tuottavuuden lisäämisen ja työvoiman lisäämisen. Keinotekoisella älykkyydellä on suuri osa siinä.

Jotkut eivät ehkä ymmärrä, että se on jo täällä.

 

Tekoäly valmistuksessa nykyään

Tekoäly on jo otettu laajalti käyttöön Japanissa, Kiinassa ja Intiassa. Tärkeimmät tuotemerkit, kuten GE, Bosch, Panasonic ja Mitsubishi Electric, käyttävät jo teknologiaa toiminnassaan parantaakseen tuotanto- ja toimitusprosesseja.

 

Panasonicin "Technopark" Jhajjarissa Haryanan osavaltiossa on syvästi juurtunut tekoälyyn, jota käytetään valmistustoimintojen automatisointiin. Laitos hoitaa ilmastointilaitteiden, pesukoneiden ja muiden laitteiden kehittämisen.

 

Mitsubishi Electric India on kehittänyt käyttäytymisanalyysin tekoälyn, jota voidaan käyttää modernin tuotantolinjan laajentamiseen. Tarkemmin sanottuna se voi analysoida ihmisen käyttäytymistä, kuten kokoonpanolinjatyöntekijän liikkeitä ja toimia.

 

Kysymys kuuluu kuitenkin, mitä nämä sovellukset tarkalleen tekevät? Miten ne parantavat tuottavuutta ja millaisen kilpailuedun ne mahdollistavat?

 

Tuotannon laatu ja suorituskyky

Viat, ongelmalliset laitteet ja inhimilliset erehdykset voivat kaikki aiheuttaa valtavia ongelmia valmistussektorilla. Teollisuuden valmistajille suunnittelemattomat seisokit maksavat noin 50 miljardia dollaria vuodessa. Joka kerta kun tuotantolinjalla tapahtuu virhe, kyseessä olevat tavarat tuhoutuvat tehokkaasti, mutta myös virheiden arvioimiseen ja korjaamiseen tarvitaan seisokkeja. Molemmat näistä skenaarioista syövät tuotantoorganisaation tuloja ja heikentävät voittoja.

 

Tekoäly voi auttaa estämään nämä asiat useilla tavoilla.

Teollisuuden laitteiden ja koneiden ennaltaehkäisevä huolto voidaan hoitaa tekoälyohjaimilla. Suorituskykyongelmien tunnistaminen on tärkeää, jotta ne voidaan hoitaa ennen vikaa tai suurta toimintahäiriötä. Siitä on useita etuja, kuten turvallisemmat työympäristöt, luotettavammat laitteet, pienemmät käyttökustannukset ja parempi tuotteiden laatu.

 

Suorituskykytietojen reaaliaikainen analyysi voi auttaa määrittämään ja tunnistamaan tuotantolinjan ongelmat. Lisäksi tuotantoa voidaan mitata ja arvioida, jotta tavarat kehittyvät oikealla laatutasolla.

 

Näiden tekoälysovellusten kauneus on, että ne voivat toimia itsenäisesti, kaatamalla sisään virtaavaa dataa ja toimittaen hälytyksiä ja ilmoituksia tarvittavalle henkilökunnalle. Ennaltaehkäisevä huoltojärjestelmä voi esimerkiksi lähettää huoltohenkilöille hälytyksen, että työkalu tai kone tarvitsee puhdistusta ja korjausta.

 

Kilpailuetu

Parempi suorituskyky ja tehokkuus tarjoavat jo kilpailuetua, mutta tekoälyllä voidaan myös saada enemmän etua. Joustava automaatio ja virtaviivaistettu laadunvalvonta sekä tarkka ennuste ja kysyntäohjattu tuotanto parantavat valmistajien asemaa markkinatrendeissä.

 

Suuri osa tavaroiden - vanhojen tai uusien - tuotannosta on nykymarkkinoiden arviointia ja sopeutumista kuluttajien ja asiakkaiden tarpeisiin. Ylijäämän tuottaminen, joka ei mene minnekään, on tuhlausta ja syö voitot yhtä paljon kuin mikä tahansa muu ongelma. Tekoäly voi auttaa luomaan tarkemman ja oikea-aikaisemman järjestelmän, joka reagoi markkinatrendeihin asianmukaisesti. Kun kysyntä kasvaa, tuotanto kasvaa, ja kun se laskee, tuotanto hidastuu. Toimitusketjun ennustevirheiden vähentyminen jopa 50 % ja myynnin menetys jopa 65 %, kaikki mahdollisella paremmalla tuotteiden saatavuudella koneoppimisen ansiosta.

 

Tekoälysovellukset voivat myös auttaa materiaalien hankinnassa, tuotantomäärissä, toimituspäivissä, tilojen ja varastojen käytössä ja muissa asioissa. Hallitsemalla kaikkia näitä erilaisia ​​järjestelmiä yhdessä ja vertaamalla tuloksia, tekoälyalustat voivat auttaa rakentamaan älykkäällä ja reaaliaikaisella oivalluksella erittäin tehokkaan toiminnan.

 

Data ytimessä

Edistyneen analytiikan ja tekoälytekniikan toimiminen edellyttää tasaista tietovirtaa – joka koostuu suorituskyvystä, käyttäytymisestä ja ympäristöstä. Se on pohjimmiltaan samoja tietoja, joita ihmisanalyytikko tai johtaja käyttäisi, paitsi että tekoäly voi kaataa dataa nopeammin ja paremmin. Koneoppiminen on tämän tekniikan osajoukko, joka pystyy käsittelemään valtavia datakuormia kerralla.

 

Tie tekoälyyn on enemmän datasuuntautuneiden prosessien ja järjestelmien käyttöönotto, jotka voivat syöttää tarvittavan tiedon etäanalyysialustaan. Joten ennen kuin tekoäly nousee tuotannon keskipisteeseen, nämä dataratkaisut on otettava käyttöön. Jos et ole vielä tehnyt niin, sinun tulee aloittaa tiloissasi ja toiminnassasi.