1.𝘔𝘢𝘤𝘩𝘪𝘯𝘦 𝘓𝘦𝘢𝘳𝘯𝘪𝘯𝘨 𝘧𝘰𝘳 𝘗𝘳𝘦𝘥𝘪𝘤𝘵𝘪𝘷𝘦 𝘔𝘢𝘪𝘯𝘵𝘦𝘯𝘢𝘯𝘤𝘦: В отчете McKinsey отмечается, что наибольшая ценность ИИ в производстве связана с профилактическим обслуживанием, на которое во всем мире приходится 0,5–0,7 триллиона долларов. BCG называет профилактическое обслуживание первым приоритетом Индустрии 4.0, особенно для производителей цемента. Технология машинного обучения расширяет возможности профилактического обслуживания. Заводские чиновники могут использовать решения машинного обучения для оценки работы определенных деталей и оборудования в своих машинах и соответственно планировать работы по техническому обслуживанию, чтобы предотвратить масштабные сбои системы. Эта технология может быть применена к предприятиям в обрабатывающей промышленности и поможет избежать авиационных происшествий, поломок автомобилей и системных сбоев, которые могут подвергнуть риску людей и ресурсы.
2.𝘋𝘪𝘨𝘪𝘵𝘢𝘭 𝘛𝘸𝘪𝘯:цифровой двойник — это динамическое и визуальное представление актива, оборудования, процесса или системы. Он имитирует качества своего физического аналога и помогает лицам, принимающим решения, получить глубокое понимание, которое применяется к машине, оборудованию или процессу для сокращения времени простоя при повышении производительности. Цифровые двойники все больше трансформируют операции с активами в производстве. Владельцы фабрик используют эту технологию на всех этапах производства, от проектирования продукта до его завершения.
3.𝘞𝘢𝘳𝘦𝘩𝘰𝘶𝘴𝘦 𝘔𝘢𝘯𝘢𝘨𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵: Одно из заметных применений машинного обучения и искусственного обучения находится в области управления складом. Современные модели AI/ML можно обучить для автоматизации почти всех аспектов управления складом. Например, производители могут использовать модели машинного обучения, чтобы предсказывать потребительский спрос и пополнять запасы на своих складах, чтобы не отставать от этого спроса, не истощая свою складскую экосистему. Роботы на складе могут выполнять обычные рутинные задачи, такие как отслеживание, сбор и сортировка товаров. , что позволяет высшему руководству и должностным лицам сосредоточиться на более важных задачах, чтобы оптимизировать свои складские операции и улучшить свои продажи и прибыль. Кроме того, поскольку решения для машинного обучения помогают производителям собирать данные в режиме реального времени, они получают более полную информацию об управлении цепочками поставок. Они могут использовать эти важные идеи для создания конкурентоспособной и устойчивой модели цепочки поставок.
4.𝘚𝘦𝘭𝘧-𝘥𝘳𝘪𝘷𝘪𝘯𝘨 𝘷𝘦𝘩𝘪𝘤𝘭𝘦𝘴: Согласно отчету Mckinsey, ожидается, что автомобили с высокой автономностью составят от 10 до 15% мировых продаж автомобилей в 2030 г. с ожидаемыми двузначными годовыми темпами роста на 2040. Эффективная, надежная и интегрированная обработка данных, необходимая этим автомобилям, может быть реализована только с помощью ИИ. Производители могут использовать модели машинного обучения для автоматизации всего, от сборочных линий до конвейерных лент, тем самым ускоряя выход на рынок. Алгоритмы машинного обучения также позволяют беспилотным автомобилям идентифицировать объекты на дороге, интерпретировать дорожные знаки и условия и распознавать перекрестки, тем самым способствуя безопасности дорожного движения.
5.𝘔𝘓 𝘪𝘯 𝘥𝘦𝘴𝘪𝘨𝘯:технологические решения на основе AL/ML, такие как программное обеспечение для генеративного проектирования, меняют то, как автопроизводители задумывают и проектируют свои автомобили и запчасти. Благодаря новейшим программным решениям автопроизводители могут быстро получить доступ к тысячам конструкций своих будущих автомобилей и автомобильных партнеров и выбрать лучшие из них для оптимизации своих операций и ускорения поставок. Автогиганты, такие как Nissan и Volkswagen, уже используют технологии машинного обучения в своей деятельности, чтобы создавать впечатляющие проекты в мгновение ока.
6.𝘔𝘓 𝘧𝘰𝘳 𝘤𝘰𝘯𝘯𝘦𝘤𝘵𝘦𝘥 𝘧𝘢𝘤𝘵𝘰𝘳𝘪𝘦𝘴: Подключенная фабрика или экосистема — это окончательная реализация четвертой промышленной революции, где каждый аспект производственного объекта доступны для анализа и улучшения. Современные цеха все чаще используют машинное обучение, искусственный интеллект, Интернет вещей, аналитику больших данных и передовую робототехнику, чтобы открыть новые уровни эффективности и прозрачности процессов для достижения более высокой прибыльности. Подключенные или интеллектуальные фабрики используют инновационные технологии, обеспечивающие беспрепятственную передачу данных и информации между людьми, датчиками и машинами для выявления шаблонов и идей, которые раньше были недоступны, и которые можно использовать для информирования бизнес-практик и инноваций.
7.𝘔𝘓 𝘧𝘰𝘳 𝘷𝘪𝘴𝘶𝘢𝘭 𝘪𝘯𝘴𝘱𝘦𝘤𝘵𝘪𝘰𝘯 𝘢𝘯𝘥 𝘲𝘶𝘢𝘭 𝘪𝘵𝘺 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘳𝘰𝘭: Независимо от того, занимается ли компания производством электронных устройств, автомобилей или смартфонов, качество продукции и доходность имеют решающее значение для успеха. Плохой контроль качества продукции может привести к отзыву продукции, потере доходов и растрате ресурсов. По оценкам Американского общества качества, для многих организаций эта стоимость качества достигает 15–20% годового дохода от продаж или миллиардов долларов в год для крупных производителей. Умные производственные предприятия могут использовать лучшие методы машинного обучения и технологии компьютерного зрения, чтобы эффективно расширять свои возможности, контролировать каждый аспект своего производственного процесса и автоматически инициировать меры по исправлению положения.
Заключение:
Машинное обучение изменило правила игры в обрабатывающей промышленности, предлагая множество приложений, повышающих эффективность, экономию средств и более эффективное принятие решений. От профилактического обслуживания, которое предотвращает сбои и простои системы, до внедрения цифровых двойников для получения информации в реальном времени, машинное обучение революционизирует работу заводов. Управление складом стало более интеллектуальным благодаря прогнозированию потребительского спроса на основе машинного обучения, а беспилотные транспортные средства выигрывают от алгоритмов искусственного интеллекта, которые обеспечивают безопасную и эффективную навигацию.
Машинное обучение меняет процесс проектирования с помощью программного обеспечения для генеративного проектирования, позволяя быстро исследовать тысячи дизайнерских возможностей. Подключенные фабрики используют машинное обучение, Интернет вещей и аналитику больших данных для создания интеллектуальных экосистем, оптимизирующих эффективность и прозрачность. Визуальный осмотр и контроль качества значительно улучшены благодаря компьютерному зрению на основе машинного обучения, что снижает вероятность отзыва продукции и обеспечивает высокое качество продукции.
Поскольку производственный сектор внедряет Индустрию 4.0, машинное обучение продолжает оставаться движущей силой преобразования традиционных процессов в интеллектуальные операции, управляемые данными. Производители, использующие потенциал технологий машинного обучения, получают конкурентное преимущество, оптимизируют свои операции и адаптируются к постоянно меняющемуся рыночному ландшафту. Использование машинного обучения больше не вариант, а необходимость для производителей, стремящихся преуспеть в эпоху цифровых технологий.
