По некоторым оценкам, к 2035 году технологии на базе искусственного интеллекта могут повысить производительность труда до 40% в 16 отраслях, включая производство.
Искуственный интелект (ИИ) будет выполнять производство, контроль качества, сокращать время проектирования и уменьшать отходы, улучшать повторное использование продукции, выполнять профилактическое обслуживание и многое другое.
ИИ уже трансформирует производство во многих отношениях. Давайте посмотрим на некоторые случаи использования искусственного интеллекта для производителей.
1. Проверка качества.
Некоторые недостатки в продуктах слишком малы, чтобы быть замеченными невооруженным глазом, даже если сотрудник очень опытен. Однако машины могут быть оснащены камерами, которые во много раз более чувствительны, чем наши глаза, и благодаря этому обнаруживают даже самые маленькие дефекты. Машинное зрение позволяет машинам «видеть» продукты на производственной линии и выявлять любые недостатки. Следующим логичным шагом может быть отправка изображений с указанными недостатками специалисту-человеку – но это уже не обязательно, так как процесс можно полностью автоматизировать.
2. Прогнозирование режимов отказа.
Мы можем делать ложные выводы, учитывая продукты и процессы. Продукты могут выходить из строя различными способами, независимо от визуального осмотра. Продукт, который выглядит идеально, может все еще сломаться вскоре после его первого использования. Точно так же продукт, который выглядит ущербным, может все же отлично выполнять свою работу. С помощью большого количества данных о том, как тестируются продукты и как они работают, искусственный интеллект может определить области, которым необходимо уделять больше внимания в ходе испытаний.
3. Прогнозирующее обслуживание.
Интеллектуальное обслуживание позволяет компаниям с высокой точностью прогнозировать, когда машинам необходимо техническое обслуживание, вместо того, чтобы делать предположения или выполнять профилактическое обслуживание. Интеллектуальное обслуживание предотвращает незапланированные простои с помощью машинного обучения. Такие технологии, как датчики и расширенная аналитика, встроенные в производственное оборудование, позволяют осуществлять профилактическое обслуживание, реагируя на предупреждения и устраняя проблемы с машиной.
Анализируя данные, системы искусственного интеллекта могут делать выводы относительно состояния машины и выявлять неисправности, чтобы сделать возможным профилактическое обслуживание.
4. Генеративный дизайн.
Генеративный дизайн – это процесс, который включает в себя программу, генерирующую ряд выходных данных, соответствующих заданным критериям. Дизайнеры или инженеры вводят цели и параметры проектирования, такие как материалы, методы производства и ограничения стоимости, в программное обеспечение генеративного проектирования для изучения вариантов проектирования. В решении используются методы машинного обучения, чтобы учиться на каждой итерации, что работает, а что нет.
Генеративный дизайн – это способ исследовать идеи, которые не могут быть изучены каким-либо иным способом – просто подумайте, сколько времени понадобится реальному человеку, чтобы придумать сотню различных способов дизайна стула. Искусственный интеллект может сделать это в кратчайшие сроки, позволяя специалисту-человеку выбирать из широкого спектра вариантов. Подобное цифровое преобразование может изменить способ, которым компания обеспечивает ценность для клиентов, и повысить эффективность процессов.
5. Воздействие на окружающую среду.
Производство различных продуктов, включая электронику, продолжает наносить ущерб окружающей среде. Как? Добыча никеля, кобальта и графита для аккумуляторов, увеличение производства пластика, огромное энергопотребление и т.д. – это лишь некоторые из них. ИИ может помочь трансформировать производство, уменьшив или даже полностью изменив его воздействие на окружающую среду. ИИ может поддержать разработку новых экологически чистых материалов и помочь оптимизировать энергоэффективность – Google уже использует ИИ в своих центрах обработки данных.
6. Использование данных.
Это звучит очень обобщенно, но в действительности существует множество способов использования больших данных в производстве. Производители собирают огромные объемы данных, связанных с операциями, процессами и другими вопросами, и эти данные в сочетании с расширенной аналитикой могут дать ценную информацию для улучшения бизнеса. Управление цепочкой поставок, управление рисками, прогнозы по объему продаж, поддержание качества продукции, прогнозирование проблем отзыва – это лишь некоторые примеры того, как большие данные могут использоваться в интересах производителей. Этот тип приложения ИИ может разблокировать идеи, которые ранее были недоступны.
7. Ценовые прогнозы.
Для изготовления товаров сначала нужно приобрести необходимые ресурсы, и иногда цены могут быть больше чем предполагалось. Например, если вы покупаете нержавеющую сталь, на ее цену влияют различные факторы, в том числе листинг биржи металлов или цены на другие элементы, некоторые из которых не указаны на бирже металлов. В связи с быстрым изменением цен иногда бывает трудно оценить, когда лучше всего покупать ресурсы. Знание цен на ресурсы также необходимо для компаний, чтобы оценить цену своего продукта, когда он будет готов покинуть завод. Давайте придерживаться примера нержавеющей стали: цены могут варьироваться в зависимости от текущих списков, например, никеля или цены на феррохром.
8. Робототехника.
Неудивительно, что большую часть производственных работ выполняют роботы. Однако обычные промышленные роботы требуют специально запрограммированных для выполнения задач, для которых они были созданы. Обычные роботы теперь должны быть снабжены фиксированной процедурой сборки деталей, но роботы с искусственным интеллектом могут интерпретировать модели САПР, что устраняет необходимость программировать их движения и процессы.
9. Обслуживание клиентов.
Когда вы думаете об обслуживании клиентов, какие отрасли приходят вам на ум? Туризм, розничная торговля, банковское дело, проектирование? Они имеют дело с клиентами напрямую, поэтому обслуживание клиентов является огромной частью их бизнеса. В производстве, однако, важность обслуживания клиентов часто упускается из виду – что является ошибкой, поскольку потерянные клиенты могут означать миллионы долларов в потерянных продажах. Решения ИИ могут анализировать поведение клиентов, выявлять закономерности и прогнозировать будущие результаты. Наблюдение за фактическим поведением клиентов позволяет компаниям лучше отвечать их потребностям.
Комментарии ()