Kada razgovaram s voditeljima postrojenja i vlasnicima tvornica, u zraku često lebdi jedna uobičajena zabluda. Ako ih pitate kako umjetna inteligencija izgleda u proizvodnom pogonu, obično zamišljaju visoko sinkroniziranu robotsku ruku koja zavaruje šasiju automobila.
Ali to nije umjetna inteligencija. To je fizička automatizacija. Impresivna je, učinkovita i prisutna je već desetljećima.
Ako želite znati kako koristiti umjetnu inteligenciju u proizvodnji danas, morate prestati gledati fizičke strojeve i početi promatrati nevidljive podatke koji teku između njih. Prava revolucija nije u učenju strojeva kako da se kreću. Ona leži u tome da naučite svoju tvornicu kako da razmišlja.
Ulazimo u eru kognitivne proizvodnje. To je faza u kojoj umjetna inteligencija nadilazi osnovnu robotiku i preuzima živčani sustav vašeg poslovanja: upravljanje složenim opskrbnim lancima, predviđanje katastrofalnih kvarova opreme prije nego što bi ljudsko uho ikada moglo čuti škripanje zupčanika te mikro-optimizaciju potrošnje energije radi drastičnog smanjenja režijskih troškova.
Vođenje proizvodne linije igra je puna stresa s niskim maržama. Svaka minuta neplaniranog zastoja, svaka zakašnjela isporuka sirovina i svaki skok cijena energije izravno nagrizaju vaš profit. Pogledajmo kako umjetna inteligencija može sustavno ukloniti tu neizvjesnost.
Kako koristiti umjetnu inteligenciju u proizvodnji: Više od robotske ruke
Da bismo razumjeli kognitivnu umjetnu inteligenciju, moramo pogledati kako tvornice tradicionalno upravljaju rizikom. Povijesno gledano, proizvodnja se odvijala u dva načina rada: planirano i reaktivno.
Održavanje planirate prema kalendaru. Materijale naručujete na temelju povijesnih tablica. Grijanjem, hlađenjem i teškom mehanizacijom upravljate na temelju ljudskih smjena.
Problem? Stvarnost ne mari za vaš kalendar.
Strojevi se kvare tjedan dana prije planiranog servisa. Globalno kašnjenje u isporuci ostavlja vaše ključne komponente zarobljene u luci udaljenoj 3.000 milja. Cijene u energetskim mrežama rastu točno onda kada izvodite procese koji zahtijevaju najviše energije.
Umjetna inteligencija to mijenja iz statičnog, reaktivnog modela u dinamičan, prediktivni model. Ona prikuplja tisuće podatkovnih točaka—od senzora vibracija na tokarilici do globalnih vremenskih obrazaca koji utječu na pomorske rute—i prepoznaje obrasce koje ljudski mozak jednostavno ne može obraditi u tolikom opsegu.
Prediktivno održavanje: Popravljanje stvari prije nego što se pokvare
Razgovarajmo o vašoj najskupljoj noćnoj mori: neplaniranom zastoju. Kada se ključni stroj zaustavi, to vas ne košta samo računa za popravak. Košta vas neiskorištene radne snage, zakašnjelih isporuka, narušenog ugleda i poremećenih radnih tokova u daljnjim fazama proizvodnje.
Tradicionalno rješenje je preventivno održavanje. Svako tromjesečje gasite potpuno ispravan stroj kako biste zamijenili dijelove koji bi se mogli istrošiti. To je skupo, rastrošno i, ironično, rastavljanje strojeva često uzrokuje nove kvarove.
Prediktivno održavanje vođeno umjetnom inteligencijom potpuno je drugačije. Pričvršćivanjem jeftinih IoT (Internet of Things) senzora na vašu opremu—koji mjere vibracije, temperaturu, zvučne frekvencije i potrošnju energije—umjetnoj inteligenciji dajete neprekidan uvid u "zdravstveno stanje" stroja.
Model strojnog učenja uči točan osnovni zvuk besprijekorno funkcionalnog CNC stroja. S vremenom nauči kako zvuči otkazivanje ležaja vretena, tjednima prije nego što doista pukne.
Umjesto katastrofalnog kvara u utorak poslijepodne, dobivate upozorenje u petak ujutro: "Otkrivena anomalija vibracija na Tokarilici 4. Vjerojatnost kvara vretena u roku od 14 dana iznosi 87%. Preporučuje se zamjena dijela tijekom vikenda izvan radnog vremena."
Popravljate ga onda kada je to jeftino, praktično i pod kontrolom. Samo to može drastično smanjiti troškove održavanja i gotovo u potpunosti eliminirati iznenadne kvarove. Ako želite razumjeti širi financijski utjecaj ovoga, toplo preporučujem da pogledate naš sveobuhvatni vodič za uštede u proizvodnji.
Sinkronizacija opskrbnog lanca: Stanite na kraj nagađanjima
Ako su nas posljednjih nekoliko godina nečemu naučile, to je da "Just-In-Time" proizvodnja savršeno funkcionira dok se jedan jedini brod ne zaglavi u kanalu ili dok se ne dogodi iznenadna nestašica određenog mikročipa.
Upravljati proizvodnim opskrbnim lancem danas pomoću statičnih proračunskih tablica isto je kao pokušavati navigirati nepreglednim gradom koristeći kartu nacrtanu prije deset godina.
Umjetna inteligencija ne prati samo gdje se vaši materijali nalaze; ona predviđa kada će oni doista stići i tome prilagođava vaš cjelokupni raspored proizvodnje.
Zamislite AI sustav koji poznaje vaša vremena isporuke, prati globalne vijesti u potrazi za štrajkovima u lukama, prati vremenske prilike koje bi mogle odgoditi teretne brodove i trenutno izračunava utjecaj na vaš inventar. Ako umjetna inteligencija otkrije da će ključna sirovina kasniti četiri dana, neće samo označiti kašnjenje. Ona može autonomno:
- Analizirati vašu trenutačnu sigurnosnu zalihu.
- Predložiti preusmjeravanje proizvodnje na drugu liniju proizvoda koja koristi dostupne materijale.
- Automatski izraditi narudžbenice za alternativne lokalne dobavljače kako bi se premostio jaz.
To uklanja paniku iz nabave. Umjesto da vaš voditelj opskrbnog lanca cijeli dan "gasi požare" i obavlja panične telefonske pozive, on sada pregledava planove za nepredviđene situacije koje je generirala umjetna inteligencija. Možete saznati više o tome kako ovo restrukturiranje funkcionira u našoj analizi upravljanja opskrbnim lancem.
Optimizacija energije: Prestanite bacati novac na proizvodnom pogonu
Proizvodnja je nevjerojatno energetski zahtjevna. Ali koliko se te energije zapravo pretvara u proizvod, a koliko se jednostavno rasipa u pozadini?
Većina tvornica upravlja svojim HVAC sustavima, rasvjetom i teškom mehanizacijom prema fiksnim rasporedima. Umjetna inteligencija tretira potrošnju energije kao optimizacijsku zagonetku u stvarnom vremenu.
Sustav za upravljanje energijom temeljen na umjetnoj inteligenciji sagledava vaš raspored proizvodnje, vanjske vremenske uvjete (koji utječu na potrebe za grijanjem i hlađenjem u unutrašnjosti) te fluktuacije cijena u lokalnoj energetskoj mreži u stvarnom vremenu.
Možda će otkriti da predgrijavanje vaših industrijskih peći 45 minuta ranije iskorištava jeftiniju tarifu električne energije, čime vam štedi tisuće mjesečno. Može dinamički prilagođavati kontrolu klime u proizvodnom pogonu na temelju toplinske snage strojeva koji trenutno rade. Može prepoznati koji strojevi rade u praznom hodu, ali troše ogromne količine "vampirske" energije i automatski ih ugasiti.
To su mikro-prilagodbe—ušteda djelića centa ovdje, kilovata tamo—ali primijenjene na masivno postrojenje 24 sata dnevno, utjecaj na vašu dobit je zapanjujući. Svaki se trošak mora opravdati, a neupravljana potrošnja energije zaostali je trošak koji više ne možete priuštiti ignorirati. Za širi pogled na rješavanje ovih komunalnih troškova, pogledajte naše uvide o smanjenju poslovnih troškova energije.
Prvi korak: Odakle zapravo početi?
Najveća pogreška koju primjećujem kod vlasnika poduzeća pri korištenju umjetne inteligencije jest pokušaj rješavanja svega odjednom. Žele potpuno autonomnu, pametnu tvornicu do sljedećeg tromjesečja. To obično rezultira skupim računima za savjetovanje i potpunim izostankom stvarnih promjena.
Moj savjet kao agenta za AI transformaciju? Počnite s malim, ali počnite odmah.
1. Identificirajte svoje najveće usko grlo. Je li to određeni stroj koji se stalno kvari? Je li to određeni dobavljač koji kronično kasni? Uništava li vam račun za energiju marže?
2. Izolirajte podatke. Ako je u pitanju stroj, možete li danas na njega instalirati senzor vibracija od $200? Ne treba vam sustav za cijelu tvornicu; trebaju vam samo podaci o vašoj najvećoj glavobolji.
3. Provedite 30-dnevni pilot projekt umjetne inteligencije. Unesite te specifične podatke u alat za prediktivnu umjetnu inteligenciju. Pokrenite ga paralelno sa svojim trenutnim ljudskim procesima. Neka umjetna inteligencija dokaže svoju vrijednost. Kada točno predvidi kvar ili uoči nedostatak u učinkovitosti, dobit ćete podršku koja vam je potrebna da to proširite na ostatak postrojenja.
Umjetna inteligencija u proizvodnji više nije znanstvena fantastika i više nije ograničena na globalne konglomerate vrijedne više milijardi dolara. Alati su dostupni, senzori su jeftini, a povrat uloženog (ROI) je trenutačan.
Jedino pitanje koje si morate postaviti jest: koliko ste još dugo spremni plaćati neučinkovitosti koje vaši konkurenti već softverski eliminiraju?