Pramonės revoliucija buvo pagrindinis pramonės gamybos efektyvumo variklis per pastarąjį šimtmetį. Tačiau didėjant pramoninės įrangos skaitmeninimui ir dirbtinio intelekto (AI) kilimui parduotuvių grindyse ir gamyklos grindyse, mes patenkame į naują revoliuciją.
Pridėtinė dirbtinio intelekto vertė
AI skalės iš vienos mašinos į visą gamybos liniją ir tiekimo grandinę. Tai revoliucionuoja gamybą išplėsdama detalių lygį, į kurį daugiausia dėmesio skiriame.
Pirmasis yra prijungti gamyklas, kad būtų galima pamatyti. AI vaidina svarbų vaidmenį kuriant įgytus duomenis ir sukuriant skaitmeninį gamyklos dvynuką. Kitame etape duomenys naudojami norint analizuoti priežastis ir padarinius. Duomenys taip pat prognozuoja, kas nutiks, kai produktyvumui padidinti bus naudojami AI, mašinų mokymasis ir modeliavimas. Trečiajame etape šis poslinkis labiau nukreiptas į normatyvinį funkcionalumą, optimizuotų operacijų skatinimą ir sukelia autonomines sistemas.
Pirmasis žingsnis yra rinkti ir suprasti tamsius duomenis. Tada PG gali įvertinti ir išanalizuoti duomenis, kad pagerintų efektyvumą, naudingas prognozes ir pateiktų įžvalgų, kaip dar labiau pagerinti kokybę ir patikimumą.
Efektyviai bendradarbiauti su darbuotojais
Trumpai tariant, bendradarbiavimas optimizuoja vertę, kurią žmonės suteikia išplėsdami savo matomumą ir kontrolę. Žmonės yra būtina AI pagrįstos gamybos linijos dalis. Tai taip pat sustiprina žmones ir pagreitina jų mokymąsi. Sukurkite „AI trenerius“, kad sukurtumėte ir tobulintumėte savo darbo jėgą. Grįžti į sudėtingumą ir pokyčius
Viena pagrindinių AI kūrimo tendencijų yra perėjimas nuo nuoseklumo prie variacijos. Tam tikra prasme, kuo supaprastinta ir nuoseklesnė gamybos linija, tuo mažiau elastinga.
Nuo mašinos iki gamyklos grindų iki tiekimo grandinės
Mašinų lygio analizė yra ribota, kad būtų galima užfiksuoti visos sistemos poveikį. Kuo sudėtingesnė sistema, tuo didesnis sisteminio poveikio amplifikavimas, kai jie atsiranda. Dabar AI galima naudoti ne tik tam, kad optimizuotų vienos stoties pjovimo kelią ar robotų mazgą, bet ir optimizuoti visą gamybos liniją ir kiekvieno etapo tarpusavio priklausomybes.
Šios įžvalgos taip pat gali būti ribojamos ne tik gamykloje, jei turite prieigą prie atitinkamų duomenų. PG gali nustatyti komponentų diegimo kliūtis. Aukštesniame lygyje AI gali numatyti visą tiekimo grandinę. „Tiekimo mėlyną“ gali būti sunkiau numatyti, nes galbūt neturite pakankamai tiekėjų duomenų. Tačiau ateina laikas, kai jūsų klientai gali paprašyti jūsų išsamios gamybos linijos informacijos, kad jie galėtų numatyti, kad jūs pateiksite laiku.
Žmogaus veiksnys: pasitikėjimas
Tai pabrėžia kertinį AI akmenį: pasitikėjimas. Nes kai tik įtraukiate žmonių darbuotojus į kilpą, turite galvoti apie pasitikėjimą. Kadangi AI nebūtinai pagerina efektyvumą, kokybę ar patikimumą, jei su juo dirbantys žmonės nepasitiki jos rekomendacijomis.
Pramoninio dirbtinio intelekto ateitis
PG yra galinga technologija, pagerinanti žmones, įgūdžius ir darbo eigą. AI leidžia sugrąžinti sudėtingumą ir kintamumą į gamybos liniją neprarandant automatizavimo pranašumų. Gamybos įmonės gali pagerinti produktų kokybę, tuo pačiu sumažindamos bandymus ir gamybos sąnaudas.
AI taip pat palengvino aukštesnį žmonių ir mašinų bendradarbiavimo lygį. Ir jums nereikia planuoti tvarumo atskirai, nes padidindami efektyvumą ir optimizuojate savo operacijas, automatiškai sumažinate energijos suvartojimą ir kitas atliekas.
Svarbu pažymėti, kad AI tendencijos ir poveikis pramonės gamybai skirsis priklausomai nuo to, kur užsiimate verslu. Ne kiekvienoje pasaulio dalyje susiduria su „darbo jėgos trūkumu“, o gerai išmokyto darbo problema labai skiriasi JAV, Europoje ir Azijoje. Nors AI technologija tobulėja stulbinamai, ji tampa labiau prieinama kiekvienais metais.
Šiuo tikslu programinė įranga ir įrankiai vaidins didesnį vaidmenį dirbtinio intelekto ateityje. Tačiau pramonės pasauliui reikalingas ilgalaikis įrankių patikimumas ir stabilumas. Mes negalime pasikeisti kas šešis mėnesius. Laikui bėgant AI taps galingesni ir lengviau naudoti.