Kai kalbuosi su objektų vadovais ir gamyklų savininkais, ore dažnai tvyro bendras klaidingas įsitikinimas. Jei paklausite jų, kaip dirbtinis intelektas atrodo gamykloje, jie paprastai įsivaizduoja itin sinchronizuotą robotizuotą ranką, virinančią automobilio važiuoklę.
Tačiau tai nėra dirbtinis intelektas (DI). Tai fizinė automatizacija. Ji daro įspūdį, ji yra efektyvi ir egzistuoja jau dešimtmečius.
Jei norite sužinoti, kaip naudoti dirbtinį intelektą gamyboje šiandien, turite nustoti žiūrėti į fizines mašinas ir pradėti atkreipti dėmesį į nematomus duomenis, judančius tarp jų. Tikroji revoliucija – tai ne mašinų mokymas judėti. Tai jūsų gamyklos mokymas mąstyti.
Mes žengiame į kognityvinės gamybos erą. Būtent čia DI peržengia bazinės robotikos ribas ir perima jūsų veiklos nervų sistemą: valdo sudėtingas tiekimo grandines, nuspėja katastrofiškus įrangos gedimus dar prieš tai, kai žmogaus ausis išgirsta dantračių girgždėjimą, ir mikro lygmeniu optimizuoja energijos suvartojimą, kad drastiškai sumažintų pridėtines išlaidas.
Gamybos linijos valdymas yra daug streso reikalaujantis ir mažos pelno maržos žaidimas. Kiekviena neplanuotos prastovos minutė, kiekviena vėluojanti žaliavų siunta ir kiekvienas energijos kainų šuolis tiesiogiai mažina jūsų pelną. Pažvelkime, kaip DI gali sistemingai pašalinti šį neapibrėžtumą.
Kaip naudoti dirbtinį intelektą gamyboje: daugiau nei robotizuota ranka
Norėdami suprasti kognityvinį DI, turime pažvelgti, kaip gamyklos tradiciškai valdo riziką. Istoriškai gamyba veikė dviem režimais: planuotu ir reaktyviu.
Priežiūrą planuojate pagal kalendorių. Medžiagas užsakote remdamiesi istorinėmis skaičiuoklėmis. Šildymą, vėsinimą ir sunkiąją techniką valdote pagal darbuotojų pamainas.
Kur slypi problema? Realybei jūsų kalendorius nerūpi.
Mašinos sugenda likus savaitei iki planinės apžiūros. Pasauliniai laivybos vėlavimai įkalina jūsų svarbius komponentus uoste už 3 000 mylių. Energijos tinklų kainos išauga būtent tada, kai vykdote daugiausiai energijos reikalaujančius procesus.
DI tai pakeičia iš statinio, reaktyvaus modelio į dinamišką, nuspėjamąjį. Jis apdoroja tūkstančius duomenų taškų – nuo tekinimo staklių vibracijos jutiklių iki pasaulinių oro sąlygų, veikiančių laivybos maršrutus, – ir pastebi dėsningumus, kurių žmogaus smegenys tiesiog negali apdoroti tokiu mastu.
Nuspėjamoji priežiūra: taisymas prieš sugendant
Pakalbėkime apie jūsų brangiausią košmarą: neplanuotas prastovas. Kai sustoja svarbi mašina, jums kainuoja ne tik remonto sąskaita. Tai kainuoja prastovas darbuotojams, vėluojančias siuntas, sugadintą reputaciją ir sutrikdytus tolesnius darbo procesus.
Tradicinis sprendimas yra prevencinė priežiūra. Kiekvieną ketvirtį išjungiate puikiai veikiančią mašiną, kad pakeistumėte dalis, kurios gali būti susidėvėjusios. Tai brangu, neekonomiška ir, ironiška, bet ardant mašinas dažnai atsiranda naujų gedimų.
DI pagrįsta nuspėjamoji priežiūra yra visiškai kitokia. Prie savo įrangos prijungę pigius daiktų interneto (angl. IoT) jutiklius, matuojančius vibraciją, temperatūrą, akustinius dažnius ir suvartojamą galią, jūs nuolat teikiate DI duomenis apie mašinos „sveikatą“.
Mašininio mokymosi modelis tiksliai išmoksta tobulai veikiančių CNC staklių bazinį ūžesį. Ilgainiui jis išmoksta, kaip skamba gendantis suklio guolis, likus kelioms savaitėms iki jo realaus lūžimo.
Vietoj katastrofiško gedimo antradienio popietę, penktadienio rytą gaunate įspėjimą: "Aptikta vibracijos anomalija 4-ose tekinimo staklėse. 87 % suklio gedimo tikimybė per 14 dienų. Rekomenduojama pakeisti dalį šį savaitgalį ne darbo valandomis."
Jūs sutaisote tai tada, kai tai padaryti yra pigu, patogu ir kontroliuojama. Vien tai gali drastiškai sumažinti priežiūros išlaidas ir beveik visiškai panaikinti netikėtus gedimus. Jei norite suprasti platesnį to finansinį poveikį, labai rekomenduoju peržiūrėti mūsų išsamų gamybos sutaupymų vadovą.
Tiekimo grandinės sinchronizavimas: pabaiga spėlionėms
Jei pastarieji keleri metai mus ko nors išmokė, tai to, kad gamyba „pačiu laiku“ (angl. Just-In-Time) puikiai veikia tol, kol kanale įstringa vienas laivas arba staiga atsiranda konkrečios mikroschemos trūkumas.
Šiandien valdyti gamybos tiekimo grandinę naudojant statines skaičiuokles yra tas pats, kas bandyti orientuotis didžiuliame mieste naudojant prieš dešimt metų nupieštą žemėlapį.
DI ne tik seka, kur yra jūsų medžiagos; jis nuspėja, kada jos iš tikrųjų atvyks, ir atitinkamai pakoreguoja visą jūsų gamybos grafiką.
Įsivaizduokite DI sistemą, kuri žino jūsų pristatymo terminus, stebi pasaulines naujienas dėl uostų streikų, seka oro sąlygas, kurios galėtų užlaikyti krovininius laivus, ir akimirksniu apskaičiuoja poveikį jūsų atsargoms. Jei DI nustato, kad svarbi žaliava vėluos keturias dienas, jis ne tik pažymi vėlavimą. Jis gali autonomiškai:
- Išanalizuoti jūsų esamas buferines atsargas.
- Pasiūlyti perorientuoti gamybą į kitą produktų liniją, kurioje naudojamos turimos medžiagos.
- Automatiškai parengti pirkimo užsakymus alternatyviems vietiniams tiekėjams, kad būtų užpildytas trūkumas.
Tai pašalina paniką iš pirkimų proceso. Užuot praleidęs dieną „gesindamas gaisrus“ ir karštligiškai skambindamas, jūsų tiekimo grandinės vadovas gali peržiūrėti DI sugeneruotus nenumatytų atvejų planus. Galite giliau panagrinėti, kaip veikia šis restruktūrizavimas, mūsų tiekimo grandinės valdymo analizėje.
Energijos optimizavimas: nustokite deginti pinigus gamykloje
Gamyba reikalauja neįtikėtinai daug energijos. Bet kiek šios energijos iš tikrųjų virsta produktu, o kiek jos tiesiog išvaistoma fone?
Dauguma gamyklų valdo savo ŠVOK, apšvietimo ir sunkiosios technikos sistemas pagal griežtus grafikus. DI vertina energijos suvartojimą kaip realaus laiko optimizavimo galvosūkį.
DI energijos valdymo sistema stebi jūsų gamybos grafiką, orą lauke (kuris turi įtakos šildymo ir vėsinimo poreikiams viduje) ir realaus laiko kainų svyravimus vietos energijos tinkle.
Ji gali atrasti, kad pramoninių krosnių pašildymas 45 minutėmis anksčiau leidžia pasinaudoti ne piko metu taikomais elektros tarifais, taip sutaupant tūkstančius per mėnesį. Ji gali dinamiškai reguliuoti gamyklos patalpų klimato kontrolę atsižvelgdama į šiuo metu veikiančių mašinų išskiriamą šilumą. Ji gali nustatyti, kurios mašinos veikia tuščiąja eiga, bet sunaudoja didžiulius „vampyrinės“ energijos kiekius, ir jas automatiškai išjungti.
Tai mikrokoregavimai – sutaupoma dalis cento čia, kilovatas ten – bet pritaikyti didžiuliame objekte 24 valandas per parą, jie daro stulbinamą poveikį jūsų galutiniam pelnui. Kiekvienos išlaidos turi save pateisinti, o nevaldomas energijos suvartojimas yra paveldėtos išlaidos, kurių daugiau nebegalite ignoruoti. Norėdami plačiau pažvelgti į šių komunalinių paslaugų valdymą, skaitykite mūsų įžvalgas apie verslo energijos išlaidų mažinimą.
Pirmasis žingsnis: nuo ko iš tikrųjų pradėti?
Didžiausia klaida, kurią matau darant verslo savininkus dirbant su DI, yra bandymas aprėpti neaprėpiamą. Iki kito ketvirčio jie nori visiškai autonomiškos, išmanios gamyklos. Tai dažniausiai baigiasi brangiomis sąskaitomis už konsultacijas ir nuliniais realiais pokyčiais.
Mano, kaip DI transformacijos atstovo, patarimas? Pradėkite nuo mažų dalykų, bet pradėkite nedelsiant.
1. Nustatykite savo vienintelę didžiausią kliūtį. Ar tai konkreti mašina, kuri nuolat genda? Ar tai tam tikras tiekėjas, kuris chroniškai vėluoja? O gal jūsų elektros sąskaita naikina jūsų pelno maržą?
2. Išskirkite duomenis. Jei tai mašina, ar galite šiandien ant jos sumontuoti $200 vertės vibracijos jutiklį? Jums nereikia visą gamyklą apimančios sistemos; jums tiesiog reikia duomenų iš savo didžiausio galvos skausmo šaltinio.
3. Vykdykite 30 dienų DI bandomąjį projektą. Įveskite šiuos konkrečius duomenis į nuspėjamąjį DI įrankį. Vykdykite tai kartu su dabartiniais žmogiškaisiais procesais. Leiskite DI įrodyti savo vertę. Kai jis teisingai numatys gedimą arba pastebės efektyvumo spragą, turėsite reikiamą palaikymą, kad pritaikytumėte jį visai likusiai gamyklai.
DI gamyboje nebėra mokslinė fantastika ir nebėra apribotas kelių milijardų dolerių vertės pasauliniams konglomeratams. Įrankiai yra prieinami, jutikliai pigūs, o investicijų grąža (angl. ROI) – tiesioginė.
Vienintelis klausimas, kurį turite sau užduoti, yra: kiek dar ilgai esate pasirengę mokėti už neefektyvumą, kurį jūsų konkurentai jau dabar išprogramuoja iš savo veiklos?