Ko se pogovarjam z vodji obratov in lastniki tovarn, v zraku pogosto visi napačno prepričanje. Če jih vprašate, kako je videti umetna inteligenca v proizvodni hali, si običajno predstavljajo visoko sinhronizirano robotsko roko, ki vari šasijo avtomobila.
Toda to ni umetna inteligenca. To je fizična avtomatizacija. Je impresivna, učinkovita in obstaja že desetletja.
Če želite danes izvedeti, kako uporabiti umetno inteligenco v proizvodnji, morate prenehati gledati fizične stroje in začeti opazovati nevidne podatke, ki se pretakajo med njimi. Prava revolucija ni v tem, da stroje naučimo, kako naj se premikajo. Gre za to, da svojo tovarno naučite razmišljati.
Premikamo se v obdobje kognitivne proizvodnje. To je točka, kjer umetna inteligenca presega osnovno robotiko in prevzame živčni sistem vašega delovanja: upravljanje kompleksnih dobavnih verig, predvidevanje katastrofalnih okvar opreme, še preden bi človeško uho sploh lahko slišalo škrtanje zobnikov, in mikro-optimizacijo porabe energije za drastično zmanjšanje splošnih stroškov.
Vodenje proizvodne linije je igra z visoko stopnjo stresa in nizkimi maržami. Vsaka minuta nenačrtovanega izpada, vsaka zamuda pri pošiljki surovin in vsak skok cen energije neposredno najeda vaš dobiček. Poglejmo, kako lahko umetna inteligenca sistematično odpravi to negotovost.
Kako uporabiti umetno inteligenco v proizvodnji: Onkraj robotske roke
Da bi razumeli kognitivno umetno inteligenco, moramo pogledati, kako so tovarne tradicionalno obvladovale tveganja. Zgodovinsko gledano je proizvodnja delovala na dveh ravneh: načrtovani in reaktivni.
Vzdrževanje načrtujete na podlagi koledarja. Materiale naročate na podlagi zgodovinskih preglednic. Ogrevanje, hlajenje in težke stroje upravljate na podlagi človeških izmen.
Težava? Realnosti ni mar za vaš koledar.
Stroji se pokvarijo teden dni pred načrtovanim servisom. Zaradi globalne zamude pri pošiljanju vaše ključne komponente obtičijo v pristanišču, ki je oddaljeno 3.000 milj. Cene v energetskih omrežjih poskočijo točno takrat, ko izvajate najbolj potratne procese.
Umetna inteligenca to spremeni iz statičnega, reaktivnega modela v dinamičnega, prediktivnega. Vsrka na tisoče podatkovnih točk – od senzorjev vibracij na stružnici do globalnih vremenskih vzorcev, ki vplivajo na ladijske poti – in prepozna vzorce, ki jih človeški možgani enostavno ne morejo obdelati v takšnem obsegu.
Prediktivno vzdrževanje: Popravilo strojev, preden se pokvarijo
Spregovorimo o vaši najdražji nočni mori: nenačrtovanih izpadih. Ko se kritičen stroj ustavi, vas to ne stane samo računa za popravilo. Stane vas nedejavne delovne sile, zamud pri pošiljkah, okrnjenega ugleda in prekinjenih nadaljnjih delovnih procesov.
Tradicionalna rešitev je preventivno vzdrževanje. Vsako četrtletje ustavite popolnoma delujoč stroj, da zamenjate dele, ki se morda obrabljajo. To je drago, potratno in ironično, saj razstavljanje strojev pogosto povzroči nove napake.
Prediktivno vzdrževanje, ki ga poganja umetna inteligenca, je povsem drugačno. Če na svojo opremo namestite poceni senzorje IoT (internet stvari), ki merijo vibracije, temperaturo, zvočne frekvence in porabo energije, umetni inteligenci zagotovite stalen pretok informacij o "zdravstvenem stanju" stroja.
Model strojnega učenja se nauči točnega osnovnega brnenja brezhibno delujočega CNC-stroja. Sčasoma se nauči, kako zveni okvarjen ležaj vretena, tedne preden ta dejansko poči.
Namesto katastrofalne okvare v torek popoldne boste v petek zjutraj prejeli opozorilo: "Zaznana je anomalija vibracij na stružnici 4. 87-odstotna verjetnost okvare vretena v 14 dneh. Priporočamo zamenjavo dela med neaktivnimi izmenami ta vikend."
Popravite ga takrat, ko je to poceni, priročno in nadzorovano. Že samo to lahko drastično zmanjša stroške vzdrževanja in skoraj v celoti odpravi nepričakovane okvare. Če želite razumeti širši finančni vpliv tega, vam toplo priporočam ogled našega obsežnega vodnika o prihrankih v proizvodnji.
Sinhronizacija dobavne verige: Konec ugibanja
Če so nas zadnja leta česa naučila, je to, da proizvodnja "Just-In-Time" deluje čudovito, dokler ena sama ladja ne obtiči v prekopu ali dokler ne pride do nenadnega pomanjkanja določenega mikročipa.
Upravljanje proizvodne dobavne verige danes s pomočjo statičnih preglednic je tako, kot bi poskušali navigirati po obsežnem mestu z zemljevidom, narisanim pred desetimi leti.
Umetna inteligenca ne spremlja le tega, kje so vaši materiali; predvidi, kdaj bodo dejansko prispeli, in temu ustrezno prilagodi vaš celoten proizvodni načrt.
Zamislite si sistem umetne inteligence, ki pozna vaše dobavne roke, spremlja globalne novice o stavkah v pristaniščih, sledi vremenskim vzorcem, ki bi lahko upočasnili tovorne ladje, in takoj izračuna vpliv na vašo zalogo. Če umetna inteligenca zazna, da bo ključna surovina zamujala štiri dni, zamude ne le označi. Lahko samostojno:
- Analizira vašo trenutno varnostno zalogo.
- Predlaga preusmeritev proizvodnje na drugo proizvodno linijo, ki uporablja razpoložljive materiale.
- Samodejno pripravi nabavne naloge za alternativne lokalne dobavitelje, da premosti vrzel.
S tem odpravi paniko pri nabavi. Namesto da vaš vodja dobavne verige preživi dan ob gašenju požarov in mrzličnih telefonskih klicih, pregleduje krizne načrte, ki jih je ustvarila umetna inteligenca. Poglobljen vpogled v to, kako deluje to prestrukturiranje, najdete v naši analizi upravljanja dobavne verige.
Optimizacija energije: Prenehajte kuriti denar v proizvodni hali
Proizvodnja je izjemno energetsko potratna. Toda koliko te energije se dejansko pretvori v izdelek in koliko se je preprosto zapravlja v ozadju?
Večina tovarn upravlja svoje sisteme HVAC, razsvetljavo in težko mehanizacijo po togih urnikih. Umetna inteligenca obravnava porabo energije kot optimizacijsko uganko v realnem času.
Sistem umetne inteligence za upravljanje energije preuči vaš proizvodni načrt, zunanje vreme (ki vpliva na potrebe po ogrevanju in hlajenju v notranjosti) ter nihanja cen v lokalnem energetskem omrežju v realnem času.
Lahko odkrije, da 45 minut zgodnejše predgrevanje vaših industrijskih peči izkoristi nižje tarife električne energije zunaj obremenitev, kar vam prihrani tisoče evrov mesečno. Dinamično lahko prilagaja nadzor klime v proizvodni hali glede na toplotno moč strojev, ki trenutno delujejo. Prepozna lahko, kateri stroji so v prostem teku, a črpajo ogromne količine "vampirske" moči, in jih samodejno izklopi.
To so mikroprilagoditve – prihranek delčka centa tu, kilovata tam – toda če se izvajajo v velikem obratu 24 ur na dan, je vpliv na vaš poslovni izid osupljiv. Vsak strošek je treba upravičiti in neobvladovana poraba energije je podedovan strošek, ki si ga ne morete več privoščiti prezreti. Za širši pogled na reševanje teh komunalnih storitev si oglejte naše vpoglede v zmanjšanje stroškov poslovne energije.
Prvi korak: Kje dejansko začeti?
Največja napaka, ki jo pri lastnikih podjetij opažam v zvezi z umetno inteligenco, je poskus reševanja vsega naenkrat. Želijo si popolnoma avtonomno, pametno tovarno do naslednjega četrtletja. To običajno vodi do dragih računov za svetovanje in do ničelnih dejanskih sprememb.
Moj nasvet kot agenta za transformacijo z umetno inteligenco? Začnite z majhnimi koraki, a začnite takoj.
1. Prepoznajte svoje največje ozko grlo. Ali je to določen stroj, ki se nenehno kvari? Ali gre za določenega dobavitelja, ki kronično zamuja? Ali vaš račun za energijo uničuje vaše marže?
2. Izolirajte podatke. Če gre za stroj, ali lahko nanj že danes namestite senzor vibracij v vrednosti $200? Ne potrebujete sistema za celotno tovarno; potrebujete le podatke o svojem največjem problemu.
3. Izvedite 30-dnevni pilotni projekt z umetno inteligenco. Te specifične podatke vnesite v prediktivno orodje umetne inteligence. Naj deluje vzporedno z vašimi trenutnimi človeškimi procesi. Pustite, da umetna inteligenca dokaže svojo vrednost. Ko bo pravilno napovedala okvaro ali opazila vrzel v učinkovitosti, boste pridobili podporo, ki jo potrebujete za razširitev na preostali del obrata.
Umetna inteligenca v proizvodnji ni več znanstvena fantastika in ni več omejena na globalne konglomerate z večmilijardnimi proračuni. Orodja so dostopna, senzorji poceni, ROI pa je takojšen.
Edino vprašanje, ki si ga morate zastaviti, je: kako dolgo ste še pripravljeni plačevati za neučinkovitosti, ki jih vaši konkurenti že programirajo stran?