Według “The AspenTech 2020 Industrial AI Research” badań przeprowadzonych wśród dużych firm przemysłowych 83% przedsiębiorstw uważa, że sztuczna inteligencja prowadzi do lepszych wyników biznesu, ale tylko 20% korporacji to akceptuje. Specjalizacja w danej dziedzinie ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji w produkcji. Wielokrotnie firmy razem tworzą przemysłową sztuczną inteligencję, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego w zastosowaniach przemysłowych specyficznych dla danej domeny. Przyjrzyjmy się niektórym kluczowym trendom w technologii sztucznej inteligencji w produkcji, aby uzyskać jaśniejszy obraz tego, co możesz zrobić, aby Twoja firma była na czasie!
AI to szeroka dziedzina
W przypadku wszystkich omawianych technologii, które mają zastosowanie w produkcji, sztuczna inteligencja nie jest najdokładniejszym sposobem ich opisania. Sztuczna inteligencja to bardzo szeroki temat, który obejmuje wiele różnych metod i technik wchodzących w jego zakres. Robotyka, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe, wizja komputerowa i inne to różne technologie, które same w sobie zasługują na wiele uwagi.
Mając to na uwadze, przejdźmy do omówienia wielu zastosowań sztucznej inteligencji w produkcji.
Cele AI w produkcji
Sztuczna inteligencja bada sposoby, w jakie maszyny przetwarzają informacje i podejmują decyzje bez interwencji człowieka. Popularnym sposobem myślenia jest to, że celem sztucznej inteligencji jest naśladowanie sposobu myślenia ludzi, ale w praktyce tak nie jest. Chociaż ludzie są bardziej wydajni w niektórych zadaniach, to nie są oni doskonali. Najlepsza sztuczna inteligencja to taka, która potrafi myśleć i podejmować decyzje racjonalnie i trafnie. Być może najlepszym tego przykładem jest niezdolność ludzi do przetwarzania złożonych wzorców, które pojawiają się w danych i dużych zbiorach danych. Sztuczna inteligencja może jednak z łatwością sortować dane z czujników z maszyny produkcyjnej i wybierać z wiadomości wartości odstające, które wyraźnie wskazują, że maszyna będzie wymagała konserwacji w ciągu najbliższych kilku tygodni. Sztuczna inteligencja może to zrobić w ułamku czasu potrzebnego ludziom na analizę danych.
Robotyka: podstawa nowoczesnej produkcji, a AI
Wiele, jeśli nie większość, aplikacji AI wymaga oprogramowania, a nie sprzętu. Jednak robotyka w dużej mierze skupiła się na wysoce specjalistycznym sprzęcie. Produkcja wykorzystuje tę technologię w szerokim zakresie zastosowań. Według Global Market Insights, Inc., rynek robotyki przemysłowej ma być wart ponad 80 miliardów dolarów do końca 2024 roku. W wielu fabrykach, takich jak fabryka FANUC w Japonii, stosunek robotów do ludzi wynosi około 14:1. Sugeruje to, że znaczna część fabryk mogłaby zostać zautomatyzowana w celu obniżenia kosztów produktów, ochrony pracowników i osiągnięcia wyższej produktywności. Robotyka przemysłowa wymaga wysoce precyzyjnego sprzętu i, co najważniejsze, oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, aby pomóc robotom prawidłowo wykonywać zadania. Te maszyny są bardzo wyspecjalizowane i nie służą do podejmowania decyzji. Mogą być prowadzone pod nadzorem technika lub bez nadzoru. Ponieważ popełniają mniej błędów niż ludzie, to ogólna wydajność fabryk jest znacznie poprawiona przez roboty.Gdy sztuczna inteligencja zostanie połączona z robotyką przemysłową, maszyny mogą zautomatyzować zadania, takie jak obsługa materiałów, montaż, a nawet kontrola procesu produkcji.
Zrobotyzowana automatyzacja przetwarzania w AI
Powszechnym terminem kojarzonym ze sztuczną inteligencją i robotyką jest automatyzacja przetwarzania zrobotyzowanego. Należy jednak zauważyć, że nie chodzi tu o sprzęt, ale o oprogramowanie.Zautomatyzowana obsługa robotów polega na automatyzacji zadań związanych z oprogramowaniem, a nie sprzętem. Stosuje zasady robotyki linii montażowej do aplikacji takich jak ekstrakcja danych, wypełnianie formularzy, migracja i przetwarzanie plików. Chociaż zadania te odgrywają mniej oczywistą rolę w produkcji, nadal odgrywają ważną rolę w zarządzaniu zapasami i innych zadaniach biznesowych. Jest to jeszcze ważniejsze, jeśli budujesz produkt, który wymaga instalacji oprogramowania na każdym urządzeniu.
Kontrola wizualna wspomagana przez AI
W produkcji kontrola jakości jest najważniejszym zastosowaniem sztucznej inteligencji. Nawet roboty przemysłowe popełniają błędy. Chociaż błędy te są znacznie rzadsze niż ludzkie, zjeżdżanie wadliwych produktów z linii montażowej i wysyłanie ich do konsumentów może być kosztowne. Ludzie mogą ręcznie obserwować linię montażową, aby wybrać wadliwe produkty, ale bez względu na to, jak bardzo są ostrożni, zawsze jakieś wadliwe produkty prześlizgną się przez szczeliny. Zamiast tego sztuczna inteligencja może przynieść korzyści procesowi produkcyjnemu, kontrolując dla nas końcowe produkty.
Wykorzystując sprzęt, taki jak kamery i czujniki IoT, produkty mogą być analizowane przez oprogramowanie AI w celu automatycznego wykrywania defektów. Komputer może wtedy automatycznie zdecydować, co zrobić z wadliwym produktem.
Poprawa wydajności zgłaszania problemów w AI
Chatboty oparte na przetwarzaniu języka naturalnego to ważny trend sztucznej inteligencji w produkcji, który może pomóc usprawnić zgłaszanie problemów w fabryce i prośby o pomoc. Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, która specjalizuje się w naśladowaniu naturalnej ludzkiej rozmowy. Jeśli pracownicy mogą używać swoich urządzeń do komunikowania się i zgłaszania problemów do chatbotów, to sztuczna inteligencja może pomóc im w szybszym dostarczaniu zwinnych raportów w łatwym do zrozumienia formacie. Sprawia to, że pracownicy są bardziej odpowiedzialni i zmniejsza stres zarówno pracowników, jak i przełożonych. Sztuczna inteligencja może skanować źródła internetowe pod kątem odpowiednich porównań branżowych, a także kosztów transportu, paliwa i robocizny. Pomaga to zoptymalizować działania w całej firmie.
Mapowanie emocji
Maszyny pozostają daleko w tyle za ludźmi, jeśli chodzi o komunikację emocjonalną. Komputery mają trudności ze zrozumieniem kontekstu zmian emocjonalnych użytkownika. Jednak przetwarzanie języka naturalnego poprawiło tę dziedzinę, mapując emocje. Otwiera to przed komputerami szerokie możliwości zrozumienia nastrojów klientów i odczuć operatorów.
Uczenie maszynowe, sieci neuronowe i uczenie głębokie
Te trzy techniki to techniki sztucznej inteligencji stosowane w wielu różnych rozwiązaniach w produkcji.
- Uczenie maszynowe: technika sztucznej inteligencji, w której algorytmy uczą się na podstawie danych treningowych, aby podejmować decyzje i rozpoznawać wzorce w zebranych rzeczywistych danych.
- Sieci neuronowe: Wykorzystując „sztuczne neurony”, sieci neuronowe odbierają dane wejściowe w warstwie wejściowej. Te dane wejściowe są przekazywane do ukrytej warstwy, która przypisuje im wagi i kieruje je do warstwy wyjściowej.
- Głębokie uczenie się: metoda stosowanego uczenia maszynowego, w której oprogramowanie naśladuje ludzki mózg, podobnie jak sieć neuronowa, ale informacje są przenoszone z jednej warstwy do drugiej w celu lepszego przetwarzania. Uczenie maszynowe to ogromny trend w produkcji.
Przyszłość sztucznej inteligencji w produkcji
Jaki jest następny krok sztucznej inteligencji w produkcji? Pomysłów na ten temat jest wiele, niektóre z dziedziny fantastyki naukowej, inne jako rozwinięcie już używanych technologii. Najbardziej zauważalną zmianą będzie większy nacisk na gromadzenie danych. Techniki i technologie sztucznej inteligencji stosowane w produkcji same w sobie nie są w stanie zdziałać zbyt wiele. Wraz ze wzrostem popularności, wykorzystania i skuteczności urządzeń IoT można gromadzić więcej danych, które mogą być wykorzystywane przez platformy sztucznej inteligencji do ulepszania różnych zadań w produkcji. Jednak wraz z rozwojem aplikacji AI możemy zobaczyć w pełni zautomatyzowane fabryki, automatyczne tworzenie projektów produktów przy niewielkim nadzorze człowieka lub bez niego i nie tylko. Ale nigdy nie zaszlibyśmy tak daleko, gdyby nie kontynuowanie trendu innowacji. Innowacje zmieniają krajobraz rynku produkcyjnego i pomagają firmom się wyróżnić.
Sztuczna inteligencja w produkcji – praktyczne kazusy
W październiku 2019 Microsoft poinformował, że sztuczna inteligencja pomaga firmom produkcyjnym przewyższyć w ilości swoich konkurentów, wskazując, że producenci korzystający ze sztucznej inteligencji mieli lepsze wyniki finansowe w stosunku do swoich konkurentów o 12%. W rezultacie prawdopodobnie będziemy świadkami rozprzestrzeniania się technologii opartych na sztucznej inteligencji w produkcji w miarę pojawiania się nowych, dobrze płatnych miejsc pracy w tej dziedzinie.
Konserwacja predykcyjna
Konserwacja predykcyjna to strategia, która stale monitoruje stan sprzętu w normalnych warunkach pracy i przewiduje pozostały okres jego użytkowania. Konserwacja reaktywna i zapobiegawcza pomaga ograniczyć awarie lub po prostu im zapobiegać, podczas gdy konserwacja predykcyjna wykorzystuje modele do przewidywania, kiedy zasób może ulec awarii. Minimalizuje to przestoje i pomaga zaplanować konserwację z wyprzedzeniem.
Mówiąc o produkcji należy liczyć się z wysokimi kosztami przestojów, szczególnie w przypadku dużych przedsiębiorstw. Dzięki konserwacji zapobiegawczej nie ma potrzeby zatrzymywania procesu produkcyjnego, ponieważ pozwala ona na wykrycie drobnych zmian w stanie urządzeń, których nie można wykryć podczas typowych przeglądów. Narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji pozwalają producentom identyfikować warunki, które mogą prowadzić do awarii i interweniować, zanim wystąpi awaria. Wykorzystując modele uczenia maszynowego, producenci mogą przewidywać pozostały okres eksploatacji sprzętu i przygotowywać się do dalszych napraw.
Przykład AI w konserwacji predykcyjnej
W tym miejscu warto wspomnieć o holenderskiej firmie kolejowej “Strukton Rail”. To międzynarodowy gracz w dziedzinie utrzymania kolei. Firma, która zarządza 40% holenderskiego systemu kolejowego, miała za zadanie znaleźć odpowiedni model do skutecznego przewidywania awarii rozjazdów, tak aby cały proces konserwacji mógł być monitorowany i planowany bez zakłócania codziennego ruchu. Awarie przełączników obejmują największą kategorię przyczyn awarii kolejowych, a rozwiązanie tego problemu znacznie poprawi ogólną wydajność sieci i infrastruktury. Według Strukton Rail konserwacja zapobiegawcza jako rozwiązanie tego problemu może zwiększyć dostępność kolei przy niższych kosztach. Niektóre przyczyny awarii rozjazdów obejmują problemy elektryczne (zużyte szczotki, silniki), brak smaru na szynach, wygięte ostrza spowodowane warunkami atmosferycznymi, niewspółosiowość konstrukcji tocznych itp. Wprowadzono do tej firmy AI! Jak to działa? System monitorowania konserwacji zapobiegawczej Strukton obejmuje sprzęt składający się z rejestratorów danych i nieinwazyjnych czujników. Około połowa z 3000 rozjazdów zarządzanych przez Strukton Rail w Holandii jest wyposażona w czujniki, które rejestrują zużycie energii przez obracające się silniki rozjazdów. Dane te pochodzą z różnych źródeł (np. lokalne ogrzewanie, temperatura torów, przejazdy kolejowe itp.), a następnie są przesyłane przez Internet do systemu monitoringu POSS. Program łączy GPS i alerty o naruszeniach w celu dalszej analizy. W rezultacie operatorzy kolejowi mogą w razie potrzeby interweniować w odpowiednim czasie. Strukton Rail informuje, że konserwacja zapobiegawcza zmniejszyła o połowę liczbę awarii technicznych.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja w procesie produkcyjnym może zapobiegać błędom ludzkim co do analizy jakości produktów, przewidywać awarie sprzętu i unikać zatrzymania całych fabryk, czy nawet doprowadzić do pracy fabryki 24h/ dobę przez 7 dni w tygodniu. Frezarki manualne zostały zmienione przez maszyny CNC. Analizy stanu torów przez ludzi zostały zastąpione przez AI. Wiele firm korzysta ze sztucznej inteligencji i dzięki temu sprawniej osiąga sukces. Z tego powodu ten temat jest tak atrakcyjny!
