Как обрабатывающая промышленность повышает производительность с помощью ИИ в 2020 году?
Поверьте мне, сегодня почти вся отрасль становится искусственно интеллигентной. Так она сказала 😜😜😜. (чисто каламбур)
Авиакомпании, банковское дело, образование, электронная коммерция, логистика, а теперь и производство. Этот сектор широко использует киберфизические системы для повышения эффективности производства.
Почему они вкладывают большие средства в ИИ?
Причина довольно проста. Искусственный интеллект позволяет системам минимизировать время простоя, оптимизировать использование активов и быстрее прогнозировать сбои. Таким образом, все больше и больше оффшорных инженерных компаний с каждым днем помогают обрабатывающей промышленности расти, продвигая свой путь к созданию более умного завода / цеха.
Итак, как все изменилось с ИИ в обрабатывающей промышленности?
Современный производственный центр может выглядеть очень похожим на то, каким он был на протяжении веков. Однако если вы присмотритесь, то увидите, что происходит тихая революция. В обрабатывающей промышленности происходит цифровая трансформация - большая или маленькая - они начали использовать датчики для сбора данных и информации на каждом этапе своих производственных процессов в брюках или в мастерских.
Это заставило владельцев производственных центров собирать огромные данные. Люди не могут анализировать такой огромный объем данных, поэтому искусственный интеллект играет огромную роль. Методы машинного обучения могут распознавать различные шаблоны данных из структурированных и неструктурированных наборов данных, которые сложно идентифицировать человеку.
Согласно глобальному отчету McKinsey, умные предприятия теперь могут принести к 2025 году около 3,7 триллиона долларов.
Создав «умную» фабрику с искусственным интеллектом или машинным обучением, вы сможете добиться исключительной скорости производства, сократив расходы и повысив качество обслуживания клиентов. С помощью цифровой трансформации предприятия могут предотвращать простои оборудования, прогнозируя сбои, управлять запасами, отслеживая запасы, прогнозировать время доставки и работать над доставкой продуктов высочайшего качества с помощью искусственного интеллекта.
Давайте углубимся в то, как оффшорные инженерные компании помогают обрабатывающей промышленности реализовать свою мечту.
№1. Следите за качеством с помощью Digital Vision
Использование компьютера или цифрового зрения помогает наблюдать за производственным процессом и выявлять ошибки, такие как трещины в производственном оборудовании, неправильное движение машины или любые микроскопические дефекты, которые могут возникнуть во время производства.
Без сомнения, это очень полезно, как те 3D-принтеры, использующие камеры высокого разрешения для записи процесса печати слой за слоем. Даже отслеживайте ямки, полосы, ямки и другие узоры, которые не видны человеческому глазу. Поставляется с правильным выравниванием, размерами и деталями измерения, чтобы убедиться, что продукт имеет правильные размеры. AI может узнать из видеороликов о процессах печати и выявить недостатки производственной линии.
№2. Заботится о генеративных дизайнах
Искусственный интеллект играет ключевую роль в процессе проектирования производственных компаний, особенно генеративного дизайна. Без сомнения, это итеративный процесс, который включает в себя подачу подробной проектной информации в качестве входных данных для алгоритма AI. Такая информация может охватывать несколько параметров, таких как методы производства, типы материалов, время и бюджетные ограничения. Принимая во внимание все это, алгоритм сможет изучить все возможные комбинации решения и предоставить набор наиболее подходящих решений.
Разработчик продукта также может установить минимальный и максимальный предел, чтобы убедиться, что алгоритм генерирует ценность. На выходе будут представлены предлагаемые решения, которые можно будет в дальнейшем протестировать с помощью машинного обучения, чтобы получить правильное представление о дизайне, отвечающем различным ожиданиям в производственном процессе.
№3. Интеграция и оптимизация на сборочном конвейере
Когда дело доходит до обрабатывающей промышленности, вы заметите ряд оборудования, которое отправляет широкий массив данных в облако. Эти разные типы данных не работают согласованно в облаке, но помогают получать бизнес-идеи. Чтобы получить полную картину производственных операций, может потребоваться дюжина информационных панелей и группа малых и средних предприятий. Интегрированные приложения могут передавать данные из инструментов на основе Интернета вещей в экосистему вашего производственного подразделения, чтобы вы могли видеть все процессы с высоты птичьего полета.
Внедрение ИИ и Интернета вещей в вашу экосистему на основе анализа данных может помочь автоматизировать сборочную линию. Скажите, когда одно оборудование на сборочной линии не соответствует требованиям, и руководитель получит уведомление. В такой ситуации система подготавливает план действий в непредвиденных обстоятельствах и реорганизует действия.
№4. Профилактическое обслуживание
В обрабатывающей промышленности широко используется стратегия реактивного обслуживания: от ремонта машин до отслеживания недостатков. Промышленность перешла на профилактическое обслуживание, при котором машина составляется в соответствии с графиком с учетом предыдущих отказов. С появлением искусственного интеллекта производители теперь могут устранять отказы машин с помощью профилактического обслуживания.
Вы также можете передать данные об использовании активов в систему машинного обучения, чтобы спрогнозировать время потенциального сбоя. Такой подход помогает устранить проблемы до того, как они возникнут, создавая непрерывную производственную линию. Этот подход работает лучше, чем реактивное и профилактическое обслуживание, поскольку он помогает максимально продлить срок службы и использование активов.
№5. Использование технологии цифрового двойника
Производственные компании могут использовать технологию цифровых двойников для создания виртуального представления, которое может воспроизводить физические атрибуты заводского оборудования, продуктов или компонентов машин. Используя камеры, датчики или любые методы сбора данных, цифровой двойник может отображать информацию в реальном времени, относящуюся к реальному миру.
Согласно последним исследованиям Gartner, «К 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников, в результате чего эффективность этих организаций повысится на 10%».
Сочетание цифрового и физического мира позволяет нам контролировать производственные предприятия и проактивно анализировать данные для решения проблем. Использование цифровых двойников помогает в принятии решений, позволяя производителям тестировать различные сценарии для повышения производительности активов и прогнозирования отказов машин.
С помощью цифрового двойника организация может понять свои продукты, визуализируя, как продукт работает в производственной среде при использовании работниками в режиме реального времени.
Заворачивать
В рамках услуг машинного обучения в Blue Copper Technology они предложили производителям индивидуальные решения для автоматизации заводов и повышения эффективности операций при сохранении низкой стоимости.
Если ваше производственное подразделение требует цифровой трансформации, свяжитесь с нами или наймите наших сертифицированных инженеров по продукции.
