Gamybos metu klaidų tolerancija yra labai maža. Tai reiškia, kad nors AI gali būti panaudota siekiant pagerinti gamybos verslo veiklos būdą, tai turi būti daroma strategiškai kartu su kvalifikuotais žmonių darbuotojais.
7 būdai AI keičia gamybą
1. Prognozuojama priežiūra
Prieš atsirandant AI, buvo planuojama pritaikyti mašinos priežiūrą, siekiant sumažinti atsitiktinio gedimo riziką. Dabar įmonės gali pasitelkti nuspėjamąsias AI sistemas, kad pritaikytų kiekvienos įrangos priežiūros poreikius, sukurdamos optimizuotus atskirų mašinų tvarkaraščius ir padidinant efektyvumą, didindami išlaidas.
Pavyzdžiui, frezavimo įrenginiai dažnai turi problemų su verpstėmis, kurios lengvai nutrūksta, sulėtindamos gamybą ir padidindamos veiklos sąnaudas. Tačiau integruodami AI programas į programinę įrangą, šie augalai gali nuolat atnaujinti stebėseną, kad nustatytų galimus gedimo taškus, kol jos sukelia problemų.
2. Kokybės užtikrinimas
Naudojant AI kokybės užtikrinimo praktikai pagerinti, ne tik bus gauti geresni rezultatai, bet ir padės įmonėms nustatyti optimalias darbo sąlygas parduotuvės aukšte ir nustatyti, kurie kintamieji yra svarbiausi tiems tikslams pasiekti. Tai sumažina trūkumų tempą ir labai sumažina susidariusias atliekas, taip taupant laiką ir pinigus.
3. Defektų patikrinimas
Dabar AI galimybė vizualiai apžiūrėti daiktus greičiau ir kruopščiau nei žmonės gali „perduoti“ darbą „perduoti“ darbą.
Tinkama sistema gali būti išmokyta palyginti nedaug vaizdų ir tada dislokuota atlikti tą patį darbą, kuriam paprastai prireiktų dešimčių ar šimtų darbuotojų. Be to, jis gali atlikti pagrindinių priežasčių analizę, leidžiančią įmonėms spręsti galimas problemas, į kurias kitu atveju gali būti nepastebimas, taip padidindama gamybą ir optimizuojant gamybą.
4. Sandėlio automatika
Vartotojai perkelia savo pirkimo įpročius į elektroninę prekybą, o tai reiškia, kad sandėlių efektyvumas tampa svarbiausiu įmonių, kurioms reikalinga logistikos kompetencija, prioritetas, kad išliktų konkurencinga.
Sandėlių automatizavimas apima viską, pradedant AI sprendimų įgyvendinimu ir baigiant sąskaitų faktūromis, produktų etiketėmis ir tiekėjų dokumentais, baigiant algoritmų panaudojimu, kad būtų galima optimizuoti lentyną, o tai gali suteikti didžiulę IG operacijas.
5. Surinkimo linijos integracija ir optimizavimas
Norint iš tikrųjų optimizuoti gamybą ir sumažinti išlaidas, reikia ne tik duomenų rinkimo iš gamybos grindų. Informacija turi būti nuskaityta, išvalyta ir sukonstruota taip, kad būtų galima atlikti funkcinę analizę. PG gali greitai ir lengvai klasifikuoti ir struktūruoti sujungtus duomenis visoje įmonėje, suteikdama žmonėms galimybę pritaikyti, praktišką apžvalgą apie tai, kas vyksta kiekviename gamybos proceso etape.
Tai taip pat leidžia tam tikrą surinkimo linijos automatizavimą, pavyzdžiui, pertvarkyti gamybos liniją, jei viena mašina nepavyksta.
6. AI produkto kūrimas ir dizainas
Tobulėjant technologijoms ir tobulėjant, tikimasi, kad AI per ateinančius penkerius metus turės didžiausią įtaką produktų kūrimui ir dizainui. Gamintojai jau naudoja jį generatyviam dizainui, kad sukurtų novatoriškus prototipus ir pagreitintų daug laiko reikalaujančias užduotis, tokias kaip tinklelis ir geometrijos paruošimas.
7. Mažos ir vidutinės įmonės naudos
Robotikos pramonė greitai vystosi, todėl AI varomi robotai tampa mažiau naujoviški ir daugiau kasdienio gyvenimo dalies daugelyje pramonės šakų. Tai gera žinia mažoms įmonėms, nes tai reiškia platesnį galimų variantų spektrą už pasiekiamus kainų taškus. Anksčiau tik didelės įmonės, turinčios biudžetus, investuoja į mokslinius tyrimus ir plėtrą bei pažangiausias technologijas, galėtų sau leisti robotus paversti jų veiklos dalimi.
AI ateitis gamyboje
Veiksminga AI trunka dvejus ar trejus metus, kad būtų galima mokytis istorinių duomenų, todėl dėl nepriėmimo trūkumo pramonė atsiliko. Dažnai įvaikinimo klausimai yra labiau ekonominiai, ir šį žingsnį sunkiausia atlikti dėl pradinių išlaidų.
Nors dauguma operatorių vis dar renkasi savo intuiciją ir sprendimą šioje srityje, skaitmeninės gamyklos gali palengvinti, saugiau ir pelningiau pakeisti kvalifikuotus operatorius, kai jos išeina.
Atsižvelgiant į pasaulinę skaitmeninimo ir tvarumo tendenciją, keičiasi gamybos veidas. Daugelis gamintojų nenorėjo pereiti, tačiau kadangi pokyčiai yra neišvengiami, geriau pradėti dabar įsitraukti į AI, nei laukti, kol atsilieka ir pasivyti.