Kui ma räägin rajatiste juhtide ja tehaseomanikega, on õhus tunda üht levinud väärarusaama. Kui küsida neilt, milline näeb välja tehisintellekt tehase tootmisalal, kujutavad nad tavaliselt ette ülimalt sünkroniseeritud robotkätt, mis keevitab auto šassiid.
Kuid see ei ole tehisintellekt. See on füüsiline automatiseerimine. See on muljetavaldav, see on tõhus ja see on olnud kasutusel juba aastakümneid.
Kui soovite teada, kuidas kasutada tehisintellekti tootmises tänapäeval, peate lõpetama füüsiliste masinate vaatamise ja hakkama jälgima nende vahel liikuvaid nähtamatuid andmeid. Tõeline revolutsioon ei seisne masinatele liikumise õpetamises. See seisneb oma tehasele mõtlemise õpetamises.
Me oleme liikumas kognitiivse tootmise ajastusse. See on aeg, kus tehisintellekt astub sammu edasi põhilisest robootikast ja võtab üle teie tegevuse närvisüsteemi: juhtides keerulisi tarneahelaid, ennustades katastroofilisi seadmerikkeid enne, kui inimkõrv suudaks eales kuulda hammasrataste kriginat, ja mikro-optimeerides energiatarbimist, et kärpida üldkulusid.
Tootmisliini käigushoidmine on suure stressi ja madala marginaaliga mäng. Iga planeerimata seisaku minut, iga hilinenud toorainesaadetis ja iga energiahindade tõus sööb otseselt teie kasumit. Vaatame, kuidas tehisintellekt suudab selle ebakindluse süstemaatiliselt kõrvaldada.
Kuidas kasutada tehisintellekti tootmises: robotkäest kaugemale
Kognitiivse tehisintellekti mõistmiseks peame vaatama, kuidas tehased traditsiooniliselt riske juhivad. Ajalooliselt on tootmine toiminud kahel režiimil: planeeritud ja reaktiivne.
Te planeerite hooldust kalendri põhjal. Te tellite materjale ajalooliste arvutustabelite alusel. Te juhite kütet, jahutust ja rasketeknikat inimeste vahetuste järgi.
Probleem? Reaalsus ei hooli teie kalendrist.
Masinad lähevad katki nädal enne planeeritud hooldust. Ülemaailmne tarneviivitus jätab teie kriitilised komponendid lõksu sadamasse 3000 miili kaugusel. Energiahind tõuseb järsult täpselt siis, kui te käivitate oma kõige energiamahukamad protsessid.
Tehisintellekt muudab selle staatilisest ja reaktiivsest mudelist dünaamiliseks ja prognoosivaks. See neelab tuhandeid andmepunkte – alates treipingi vibratsioonianduritest kuni ülemaailmsete ilmastikumudeliteni, mis mõjutavad laevateid – ja märkab mustreid, mida inimmõistus lihtsalt ei suuda suures mahus töödelda.
Prognoosiv hooldus: asjade parandamine enne nende purunemist
Räägime teie kõige kallimast õudusunenäost: planeerimata seisakutest. Kui kriitiline masin seiskub, ei lähe see teile maksma ainult remondiarvet. See maksab teile jõudeoleva tööjõu, hilinenud saadetiste, kahjustatud maine ja häiritud edasiste töövoogude näol.
Traditsiooniline lahendus on ennetav hooldus. Te lülitate täiesti töökorras masina iga kvartal välja, et asendada osad, mis võivad olla kulunud. See on kallis, raiskav ja iroonilisel kombel toob masinate lahtivõtmine sageli kaasa uusi vigu.
Tehisintellekti juhitud prognoosiv hooldus on täiesti erinev. Kinnitades oma seadmetele odavad asjade interneti (IoT) andurid – mis mõõdavad vibratsiooni, temperatuuri, akustilisi sagedusi ja energiatarbimist – annate tehisintellektile pideva ülevaate masina "tervisest".
Masinõppemudel õpib selgeks täiuslikult töötava CNC-masina täpse baassumina. Aja jooksul õpib see selgeks, kuidas kõlab rikki minev spindlilaager, nädalaid enne selle tegelikku purunemist.
Katastroofilise rikke asemel teisipäeva pärastlõunal saate teate reede hommikul: "Treipingil 4 tuvastatud vibratsioonianomaalia. Spindli rikke tõenäosus 14 päeva jooksul on 87%. Soovitame osa välja vahetada sel nädalavahetusel väljaspool tööaega."
Te parandate selle siis, kui see on odav, mugav ja kontrollitud. Ainuüksi see võib hoolduskulusid märkimisväärselt vähendada ja peaaegu täielikult kõrvaldada ootamatud rikked. Kui soovite mõista selle laiemat finantsmõju, soovitan tungivalt tutvuda meie põhjaliku juhendiga tootmise kulude kokkuhoiu kohta.
Tarneahela sünkroniseerimine: lõpp oletustele
Kui viimased aastad on meile midagi õpetanud, siis seda, et "Just-In-Time" tootmine toimib suurepäraselt seni, kuni üksik laev jääb kanalisse kinni või tekib ootamatu puudus konkreetsest mikrokiibist.
Tootmise tarneahela juhtimine tänapäeval staatiliste arvutustabelite abil on nagu püüe navigeerida laienevas linnas kümne aasta eest joonistatud kaardi abil.
Tehisintellekt ei jälgi ainult teie materjalide asukohta; see prognoosib, millal need tegelikult saabuvad, ja kohandab vastavalt sellele kogu teie tootmisgraafikut.
Kujutage ette tehisintellektisüsteemi, mis teab teie tarneaegu, jälgib globaalseid uudiseid sadamastreikide kohta, jälgib ilmastikumustreid, mis võivad kaubalaevu viivitada, ja arvutab koheselt mõju teie laoseisule. Kui tehisintellekt tuvastab, et kriitiline tooraine hilineb neli päeva, ei märgi see lihtsalt viivitust. See suudab autonoomselt:
- Analüüsida teie praegust puhvervaru.
- Soovitada tootmise ümbersuunamist teisele tooteliinile, mis kasutab saadaolevaid materjale.
- Koostada automaatselt ostutellimused alternatiivsetele kohalikele tarnijatele tühimiku täitmiseks.
See eemaldab hangetest paanika. Selle asemel, et teie tarneahelajuht veedaks oma päeva tulekahjusid kustutades ja meeletuid telefonikõnesid tehes, vaatab ta üle tehisintellekti loodud situatsiooniplaane. Saate süveneda sellesse, kuidas see ümberkorraldus toimib, meie tarneahela juhtimise ülevaates.
Energia optimeerimine: lõpetage raha põletamine tehase tootmisalal
Tootmine on uskumatult energiamahukas. Kuid kui suur osa sellest energiast muutub tegelikult tooteks ja kui suur osa läheb lihtsalt taustal raisku?
Enamik tehaseid käitab oma kütte-, ventilatsiooni- ja kliimaseadmeid (HVAC), valgustust ning rasketeknikat jäikade graafikute alusel. Tehisintellekt käsitleb energiatarbimist reaalajas optimeerimise mõistatusena.
Tehisintellekti energiahaldussüsteem vaatab teie tootmisgraafikut, väljas valitsevat ilma (mis mõjutab kütte- ja jahutusvajadusi sees) ning reaalajas toimuvaid kõikumisi kohaliku energiavõrgu hindades.
See võib avastada, et tööstuslike ahjude eelsoojendamine 45 minutit varem kasutab ära soodsamaid elektritariife, säästes teile tuhandeid kuus. See suudab dünaamiliselt kohandada tehase tootmisala kliimakontrolli vastavalt hetkel töötavate masinate soojuseraldusele. See suudab tuvastada, millised masinad seisavad jõude, kuid tarbivad massiliselt "vampiirienergiat", ja lülitada need automaatselt välja.
Need on mikrokohandused – säästes murdosa pennist siin, kilovatti seal –, kuid rakendatuna tohutus rajatises 24 tundi ööpäevas, on mõju teie kasumile jahmatav. Iga kulu peab end õigustama ja haldamata energiatarbimine on pärandkulu, mida te enam ei saa endale lubada ignoreerida. Laiema ülevaate saamiseks nende kommunaalkuludega tegelemisest vaadake meie teadmisi ettevõtte energiakulude vähendamise kohta.
Esimene samm: kust te tegelikult alustate?
Suurim viga, mida ma näen ettevõtete omanikke tehisintellektiga tegemas, on katse "ookeani keema ajada". Nad tahavad järgmiseks kvartaliks täielikult autonoomset ja nutikat tehast. See toob tavaliselt kaasa kallid konsultatsioonitasud ja null tegelikku muutust.
Minu nõuanne tehisintellekti transformatsiooniagendina? Alustage väikeselt, kuid alustage kohe.
1. Tuvastage oma üks suurim pudelikael. Kas see on konkreetne masin, mis pidevalt katki läheb? Kas see on konkreetne tarnija, kes krooniliselt hilineb? Kas teie energiaarve hävitab teie marginaale?
2. Eraldage andmed. Kui see on masin, kas saate sellele täna paigaldada $200 vibratsioonianduri? Te ei vaja üle tehase ulatuvat süsteemi; vajate lihtsalt andmeid oma suurimast peavalust.
3. Viige läbi 30-päevane tehisintellekti pilootprojekt. Söötke need konkreetsed andmed prognoosivasse tehisintellekti tööriista. Käivitage see paralleelselt oma praeguste inimprotsessidega. Laske tehisintellektil oma väärtust tõestada. Kui see ennustab õigesti riket või märkab tõhususe lünka, saate vajaliku toetuse, et laiendada seda ülejäänud tootmisalale.
Tehisintellekt tootmises ei ole enam ulme ja see pole enam piiratud mitme miljardi dollariliste globaalsete konglomeraatidega. Tööriistad on kättesaadavad, andurid on odavad ja investeeringutasuvus (ROI) on kohene.
Ainus küsimus, mille peate endalt küsima, on: kui kaua olete veel nõus maksma ebatõhususe eest, mida teie konkurendid juba oma süsteemidest välja programmeerivad?