Когато разговарям с фасилити мениджъри и собственици на фабрики, често се усеща едно общо погрешно схващане. Ако ги попитате как изглежда изкуственият интелект в производствения цех, те обикновено си представят високо синхронизирана роботизирана ръка, която заварява шаси на автомобил.
Но това не е изкуствен интелект. Това е физическа автоматизация. Тя е впечатляваща, ефективна и съществува от десетилетия.
Ако искате да знаете как да използвате изкуствен интелект в производството днес, трябва да спрете да гледате физическите машини и да започнете да наблюдавате невидимите данни, които протичат между тях. Истинската революция не се състои в това да научите машините как да се движат. Тя е в това да научите фабриката си как да мисли.
Навлизаме в ерата на когнитивното производство. Това е етапът, в който изкуственият интелект излиза извън рамките на базовата роботика и поема контрола над нервната система на Вашата дейност: управление на сложни вериги за доставки, предвиждане на катастрофални повреди в оборудването, преди човешкото ухо изобщо да чуе стърженето на зъбни колела, и микрооптимизиране на потреблението на енергия за драстично намаляване на режийните разходи.
Управлението на производствена линия е дейност с висок стрес и нисък марж. Всяка минута непланиран престой, всяка забавена доставка на суровини и всеки скок в цените на енергията директно стопяват Вашата печалба. Нека разгледаме как изкуственият интелект може систематично да премахне тази несигурност.
Как да използваме изкуствен интелект в производството: Отвъд роботизираната ръка
За да разберем когнитивния изкуствен интелект, трябва да разгледаме как фабриките традиционно управляват риска. В исторически план производството работи в два режима: планиран и реактивен.
Планирате поддръжката въз основа на календара. Поръчвате материали въз основа на исторически електронни таблици. Управлявате отоплението, охлаждането и тежките машини въз основа на човешките смени.
Проблемът? Реалността не се интересува от Вашия календар.
Машините се развалят седмица преди планираното им обслужване. Глобално забавяне на корабоплаването блокира критичните Ви компоненти на пристанище, отдалечено на 3000 мили. Цените в енергийните мрежи скачат точно когато изпълнявате най-енергоемките си процеси.
Изкуственият интелект превръща този статичен, реактивен модел в динамичен и прогнозен такъв. Той поглъща хиляди точки от данни – от сензори за вибрации на струг до глобални метеорологични модели, влияещи на корабните маршрути – и открива повтарящи се модели, които човешкият мозък просто не може да обработи в такъв мащаб.
Прогнозна поддръжка: Ремонтиране на нещата, преди да се счупят
Нека поговорим за най-скъпия Ви кошмар: непланирания престой. Когато критична машина спре, това не Ви струва само сметката за ремонт. Струва Ви неработещ персонал, забавени пратки, накърнена репутация и нарушени последващи работни процеси.
Традиционното решение е превантивната поддръжка. Вие спирате перфектно работеща машина всяко тримесечие, за да смените части, които може би се износват. Това е скъпо, разточително и по ирония на съдбата, разглобяването на машините често води до нови повреди.
Прогнозната поддръжка, управлявана от изкуствен интелект, е напълно различна. Чрез прикрепяне на евтини IoT (Интернет на нещата) сензори към Вашето оборудване – измерващи вибрации, температура, акустични честоти и консумация на енергия – Вие предоставяте на изкуствения интелект непрекъснат поток от данни за "здравето" на машината.
Моделът за машинно обучение научава точния базов шум на перфектно функционираща машина с ЦПУ (CNC). С течение на времето той научава как звучи дефектиращ лагер на шпиндела седмици преди той действително да се счупи.
Вместо катастрофална повреда във вторник следобед, Вие получавате предупреждение в петък сутрин: "Открита е аномалия във вибрациите на Струг 4. 87% вероятност за повреда на шпиндела в рамките на 14 дни. Препоръчва се подмяна на частта по време на извънработно време този уикенд."
Вие го поправяте, когато е евтино, удобно и контролируемо. Само това може драстично да намали разходите за поддръжка и почти напълно да елиминира изненадващите аварии. Ако искате да разберете по-широкото финансово въздействие на това, силно препоръчвам да разгледате нашето изчерпателно ръководство за спестявания в производството.
Синхронизация на веригата за доставки: Край на догадките
Ако последните няколко години са ни научили на нещо, то е, че производството по модела "Точно навреме" (Just-In-Time) работи прекрасно, докато един единствен кораб не заседне в канал или внезапен недостиг не засегне конкретен микрочип.
Управлението на производствена верига за доставки днес чрез статични електронни таблици е като да се опитвате да се ориентирате в разрастващ се град с карта, нарисувана преди десет години.
Изкуственият интелект не просто проследява къде се намират Вашите материали; той предвижда кога те действително ще пристигнат и коригира целия Ви производствен график съобразно това.
Представете си AI система, която знае Вашите срокове за доставка, следи глобалните новини за пристанищни стачки, проследява метеорологични модели, които биха могли да забавят товарните кораби, и мигновено изчислява въздействието върху Вашия инвентар. Ако изкуственият интелект открие, че критична суровина ще закъснее с четири дни, той не просто маркира закъснението. Той може автономно да:
- Анализира настоящия Ви буферен запас.
- Предложи пренасочване на производството към различна продуктова линия, която използва налични материали.
- Създаде автоматично поръчки за покупка от алтернативни местни доставчици, за да преодолее недостига.
Това премахва паниката при снабдяването. Вместо Вашият мениджър по веригата за доставки да прекарва деня си в гасене на пожари и правене на трескави телефонни обаждания, той преглежда генерирани от изкуствен интелект планове за действие при извънредни ситуации. Можете да се потопите по-дълбоко в това как работи това преструктуриране в нашия анализ на управлението на веригата за доставки.
Енергийна оптимизация: Спрете да изгаряте пари в производствения цех
Производството е изключително енергоемко. Но каква част от тази енергия действително се превръща в продукт и каква част просто се пилее на заден план?
Повечето фабрики управляват своите ОВК системи (HVAC), осветление и тежки машини по груби графици. Изкуственият интелект третира консумацията на енергия като пъзел за оптимизация в реално време.
Системата за управление на енергията, базирана на изкуствен интелект, разглежда Вашия производствен график, времето навън (което влияе върху нуждите от отопление и охлаждане вътре) и колебанията в цените на местната енергийна мрежа в реално време.
Тя може да открие, че предварителното загряване на Вашите индустриални пещи 45 минути по-рано се възползва от тарифите за електроенергия извън пиковите часове, спестявайки Ви хиляди на месец. Тя може динамично да регулира климатичния контрол в производствения цех въз основа на топлинното излъчване на машините, които работят в момента. Може да идентифицира кои машини работят на празен ход, но черпят огромни количества "вампирска" енергия, и да ги изключи автоматично.
Това са микрокорекции – спестяване на частица от стотинката тук, киловат там – но приложени в рамките на огромно съоръжение 24 часа в денонощието, въздействието върху крайния Ви финансов резултат е поразително. Всеки разход трябва да бъде оправдан, а неуправляваната консумация на енергия е наследствен разход, който вече не можете да си позволите да пренебрегвате. За по-широк поглед върху справянето с тези комунални услуги, вижте нашите анализи относно намаляването на бизнес разходите за енергия.
Първата стъпка: Откъде всъщност да започнете?
Най-голямата грешка, която виждам собствениците на бизнес да допускат по отношение на изкуствения интелект, е опитът да направят всичко наведнъж. Те искат напълно автономна, умна фабрика до следващото тримесечие. Това обикновено води до скъпи сметки за консултации и нулева реална промяна.
Моят съвет като агент по AI трансформация? Започнете с малко, но започнете веднага.
1. Идентифицирайте Вашето най-голямо тясно място. Специфична машина, която постоянно се чупи? Конкретен доставчик, който хронично закъснява? Сметката Ви за енергия ли унищожава маржовете Ви?
2. Изолирайте данните. Ако е машината, можете ли да инсталирате сензор за вибрации на стойност $200 върху нея още днес? Нямате нужда от система за цялата фабрика; просто се нуждаете от данни от най-голямото си главоболие.
3. Стартирайте 30-дневен AI пилотен проект. Подайте тези специфични данни в прогнозен AI инструмент. Изпълнявайте го паралелно с настоящите си човешки процеси. Нека изкуственият интелект докаже стойността си. Когато правилно предвиди повреда или забележи пропуск в ефективността, ще получите необходимата подкрепа, за да го разширите в останалата част от цеха.
Изкуственият интелект в производството вече не е научна фантастика и вече не е ограничен само до мултимилиардни глобални конгломерати. Инструментите са достъпни, сензорите са евтини, а възвръщаемостта на инвестициите (ROI) е незабавна.
Единственият въпрос, който трябва да си зададете, е: още колко дълго сте готови да плащате за неефективности, които Вашите конкуренти вече елиминират чрез програмиране?