Kun puhun laitospäälliköiden ja tehtaanomistajien kanssa, ilmassa roikkuu usein yleinen väärinkäsitys. Jos heiltä kysytään, miltä tekoäly näyttää tehdassalissa, he kuvittelevat yleensä huippusynkronoidun robottikäsivarren hitsaamassa auton alustaa.
Mutta se ei ole tekoälyä. Se on fyysistä automaatiota. Se on vaikuttavaa, se on tehokasta, ja se on ollut olemassa jo vuosikymmeniä.
Jos haluatte tietää, kuinka käyttää tekoälyä valmistusteollisuudessa nykypäivänä, teidän on lopetettava fyysisten koneiden tuijottaminen ja alettava tarkastella niiden välillä virtaavaa näkymätöntä dataa. Todellinen vallankumous ei piile koneiden opettamisessa liikkumaan. Se piilee tehtaanne opettamisessa ajattelemaan.
Olemme siirtymässä kognitiivisen valmistuksen aikakaudelle. Tällöin tekoäly siirtyy perusrobotiikan ulkopuolelle ja ottaa haltuunsa toimintanne hermojärjestelmän: se hallitsee monimutkaisia toimitusketjuja, ennakoi katastrofaalisia laitevikoja ennen kuin ihmiskorva voisi koskaan kuulla rattaiden kirskumista, ja mikro-optimoi energiankulutusta yleiskulujen leikkaamiseksi.
Tuotantolinjan pyörittäminen on peliä, jossa on kova stressi ja pienet marginaalit. Jokainen suunnittelemattoman käyttökatkoksen minuutti, jokainen viivästynyt raaka-ainetoimitus ja jokainen energianhinnan piikki syö suoraan voittomarginaalianne. Tarkastellaanpa, kuinka tekoäly voi systemaattisesti poistaa tämän epävarmuuden.
Kuinka käyttää tekoälyä valmistusteollisuudessa: Robottikäsivartta pidemmälle
Kognitiivisen tekoälyn ymmärtämiseksi meidän on tarkasteltava, kuinka tehtaat perinteisesti hallitsevat riskejä. Historiallisesti valmistusteollisuus on toiminut kahdella asetuksella: aikataulutetulla ja reaktiivisella.
Huollot aikataulutetaan kalenterin perusteella. Materiaaleja tilataan historiallisten laskentataulukoiden perusteella. Lämmitystä, jäähdytystä ja raskaita koneita käytetään ihmisten työvuorojen mukaan.
Ongelma? Todellisuus ei välitä kalenteristanne.
Koneet menevät rikki viikkoa ennen aikataulutettua huoltoa. Maailmanlaajuinen toimitusviive jättää kriittiset komponenttinne jumiin satamaan 3 000 mailin päähän. Sähköverkkojen hinnat nousevat juuri silloin, kun olette ajamassa eniten virtaa kuluttavia prosessejanne.
Tekoäly muuttaa tämän staattisesta, reaktiivisesta mallista dynaamiseksi ja ennakoivaksi. Se käsittelee tuhansia datapisteitä – sorvin tärinäantureista aina laivareitteihin vaikuttaviin globaaleihin sääilmiöihin – ja havaitsee kaavoja, joita ihmisaivot eivät yksinkertaisesti pysty käsittelemään suuressa mittakaavassa.
Ennakoiva huolto: Asioiden korjaaminen ennen kuin ne menevät rikki
Puhutaanpa kalleimmasta painajaisestanne: suunnittelemattomasta käyttökatkoksesta. Kun kriittinen kone pysähtyy, se ei maksa teille vain korjauslaskua. Se maksaa teille joutilaana olevaa työvoimaa, viivästyneitä toimituksia, tahriintunutta mainetta ja häiriintyneitä myöhempiä työvaiheita.
Perinteinen ratkaisu on ennaltaehkäisevä huolto. Pysäytätte täysin ehjän koneen joka vuosineljännes vaihtaaksenne osia, jotka saattavat olla kulumassa. Se on kallista, tuhlailevaa ja ironista kyllä, koneiden purkaminen aiheuttaa usein uusia vikoja.
Tekoälyohjattu ennakoiva huolto on täysin erilaista. Kiinnittämällä laitteisiinne edullisia IoT-antureita (Internet of Things) – jotka mittaavat tärinää, lämpötilaa, akustisia taajuuksia ja virrankulutusta – annatte tekoälylle jatkuvan syötteen koneen "terveydestä".
Koneoppimismalli oppii täydellisesti toimivan CNC-koneen tarkan perushurinan. Ajan myötä se oppii, miltä vikaantuva karan laakeri kuulostaa, viikkoja ennen kuin se todella hajoaa.
Tiistai-iltapäivän katastrofaalisen vian sijaan saatte varoituksen perjantaiaamuna: "Tärinäpoikkeama havaittu sorvissa 4. 87 % todennäköisyys karan rikkoutumiselle 14 päivän kuluessa. Suosittelemme osan vaihtamista työvuorojen ulkopuolella tänä viikonloppuna."
Korjaatte sen silloin, kun se on halpaa, kätevää ja hallittua. Jo pelkästään tämä voi leikata huoltokustannuksia dramaattisesti ja poistaa yllättävät rikkoutumiset lähes kokonaan. Jos haluatte ymmärtää tämän laajempaa taloudellista vaikutusta, suosittelen lämpimästi tutustumaan kattavaan oppaaseemme valmistuksen säästöistä.
Toimitusketjun synkronointi: Loppu arvailulle
Jos viime vuodet ovat opettaneet meille jotain, se on se, että "Just-In-Time" -valmistus toimii upeasti, kunnes yksittäinen laiva juuttuu kanavaan tai äkillinen pula iskee tiettyyn mikrosiruun.
Valmistuksen toimitusketjun hallinta nykypäivänä staattisten laskentataulukoiden avulla on kuin yrittäisi navigoida rönsyilevässä kaupungissa kymmenen vuotta sitten piirretyn kartan avulla.
Tekoäly ei vain seuraa, missä materiaalinne ovat; se ennakoi, milloin ne todella saapuvat, ja mukauttaa koko tuotantoaikataulunne sen mukaisesti.
Kuvitelkaa tekoälyjärjestelmä, joka tietää läpimenoaikanne, seuraa globaaleja uutisia satamalakoista, jäljittää sääilmiöitä, jotka voisivat viivästyttää rahtilaivoja, ja laskee välittömästi vaikutuksen varastoonne. Jos tekoäly havaitsee, että kriittinen raaka-aine myöhästyy neljä päivää, se ei ainoastaan ilmoita viivästyksestä. Se voi autonomisesti:
- Analysoida nykyisen puskurivarastonne.
- Ehdottaa tuotannon uudelleenreitittämistä toiselle tuotelinjalle, joka käyttää saatavilla olevia materiaaleja.
- Laatia automaattisesti ostotilauksia vaihtoehtoisille paikallisille toimittajille vajeen paikkaamiseksi.
Se poistaa paniikin hankinnoista. Sen sijaan, että toimitusketjupäällikkönne viettäisi päivänsä sammuttaen tulipaloja ja soittamalla hätäisiä puheluita, hän tarkastelee tekoälyn luomia varasuunnitelmia. Voitte syventyä tarkemmin siihen, kuinka tämä uudelleenjärjestely toimii, lukemalla katsauksemme toimitusketjun hallinnasta.
Energian optimointi: Lopettakaa rahan polttaminen tehdassalissa
Valmistus on uskomattoman energiaintensiivistä. Mutta kuinka suuri osa tästä energiasta todella muuttuu tuotteeksi, ja kuinka suuri osa vain haaskautuu taustalla?
Useimmat tehtaat käyttävät LVI-järjestelmiään, valaistustaan ja raskaita koneitaan karkeiden aikataulujen mukaan. Tekoäly käsittelee energiankulutusta reaaliaikaisena optimointitehtävänä.
Tekoälypohjainen energianhallintajärjestelmä tarkastelee tuotantoaikatauluanne, ulkoilman säätä (joka vaikuttaa sisätilojen lämmitys- ja jäähdytystarpeisiin) ja reaaliaikaisia vaihteluita paikallisen sähköverkon hinnoittelussa.
Se saattaa huomata, että teollisuusuunien esilämmitys 45 minuuttia aiemmin hyödyntää edullisempia sähköhintoja, mikä säästää teiltä tuhansia kuukaudessa. Se pystyy dynaamisesti säätämään tehdassalin ilmastointia sillä hetkellä käynnissä olevien koneiden lämpötuoton perusteella. Se voi tunnistaa tyhjäkäynnillä olevat, mutta valtavasti "vampyyrivirtaa" kuluttavat koneet ja sammuttaa ne automaattisesti.
Nämä ovat mikrosäätöjä – jotka säästävät pennin murto-osan siellä, kilowatin täällä – mutta kun niitä sovelletaan valtavassa laitoksessa ympäri vuorokauden, vaikutus tulokseen on huikea. Jokaisen kulun on oltava perusteltavissa, ja hallitsematon energiankulutus on vanha jäännekustannus, jota teillä ei ole enää varaa jättää huomiotta. Saadaksenne laajemman katsauksen näihin hyödykekuluihin tarttumiseen, lukekaa näkemyksiämme yrityksen energiakustannusten leikkaamisesta.
Ensimmäinen askel: Mistä oikeastaan aloittaa?
Suurin virhe, jonka näen yritysten omistajien tekevän tekoälyn suhteen, on yrittää haukata liian isoa palaa kerralla. He haluavat täysin autonomisen, älykkään tehtaan seuraavaan vuosineljännekseen mennessä. Tämä johtaa yleensä kalliisiin konsulttilaskuihin ja nollaan todelliseen muutokseen.
Neuvoni tekoälyn muutosagenttina? Aloittakaa pienestä, mutta aloittakaa heti.
1. Tunnistakaa suurin yksittäinen pullonkaulanne. Onko se tietty kone, joka menee jatkuvasti rikki? Onko se tietty toimittaja, joka on kroonisesti myöhässä? Tuhoaako energialaskunne marginaalinne?
2. Eristäkää data. Jos kyseessä on kone, voitteko asentaa siihen 200 $ tärinäanturin jo tänään? Ette tarvitse tehtaanlaajuista järjestelmää; tarvitsette vain dataa suurimmasta päänvaivastanne.
3. Suorittakaa 30 päivän tekoälypilotti. Syöttäkää tämä kyseinen data ennakoivaan tekoälytyökaluun. Ajakaa sitä nykyisten ihmisprosessienne rinnalla. Antakaa tekoälyn todistaa arvonsa. Kun se ennustaa oikein vian tai havaitsee tehokkuusaukon, saatte tarvittavan tuen laajentaaksenne sen koskemaan koko tehdassalia.
Tekoäly valmistusteollisuudessa ei ole enää tieteiskirjallisuutta, eikä se rajoitu enää monen miljardin dollarin globaaleihin monialayrityksiin. Työkalut ovat saavutettavissa, anturit ovat halpoja ja sijoitetun pääoman tuotto (ROI) on välitön.
Ainoa kysymys, joka teidän on kysyttävä itseltänne, on: kuinka kauan olette vielä valmiita maksamaan tehottomuuksista, jotka kilpailijanne ovat jo ohjelmoimassa pois olemassaolosta?