Невозможно создать умное производство без искусственного интеллекта

ИИ помогает умным производителям использовать огромные объемы данных, генерируемых устройствами Интернета вещей и интеллектуальными датчиками на всех предприятиях.

В течение многих лет производители использовали Интернет вещей, аналитику и автоматизацию при переходе к интеллектуальному производству. Но все чаще эти технологии дополняются использованием искусственного интеллекта (ИИ).

Согласно нескольким недавним отчетам, большая часть ожидаемого роста интеллектуального производства будет обусловлена ​​интеграцией этих передовых технологий. Например, в августовском отчете MarketsandMarkets отмечается, что рынок интеллектуального производства в настоящее время оценивается в 108,9 миллиарда долларов, и, по прогнозам, к 2028 году он достигнет 241 миллиарда долларов, что представляет собой среднегодовой темп роста 17,2% за этот период.

Ожидается, что один сегмент рынка — использование цифровых двойников в производстве — будет иметь самый высокий среднегодовой темп роста за тот же период. «Поскольку отрасли отдают приоритет эффективности, профилактическому обслуживанию и инновациям, цифровые двойники предлагают информацию, которая улучшает производство, минимизирует время простоя и совершенствует разработку продуктов. Этот всплеск использования цифровых двойников отражает их важную роль в формировании будущего умного производства», — говорится в заявлении, в котором объявляются выводы отчета.

Использование ИИ в цифровых двойниках — это лишь верхушка айсберга, когда речь идет об использовании технологии в «умном» производстве.

Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) все чаще используются для принятия более разумных решений и дают производителям возможность реагировать на меняющиеся условия (на рынке и на производственных линиях). В обоих случаях (принятие более разумных решений и реагирование на изменяющиеся условия) ИИ помогает производителям использовать огромные объемы данных, генерируемых устройствами Интернета вещей и интеллектуальными датчиками по всему заводу.

Некоторые автопроизводители используют ИИ для выявления проблем с оборудованием в процессе его изготовления и для руководства операциями по профилактическому техническому обслуживанию. Другие используют ИИ для оптимизации операций и производственных графиков. Многие интегрируют искусственный интеллект и машинное обучение в свои рабочие процессы, чтобы помочь разработать более интеллектуальную автоматизацию всего предприятия.

Есть много примеров того, как ИИ помогает в этих областях. Как мы отметили вУмная модернизация завода повышает эффективность:

Audi использует ИИ в производстве в нескольких целях. Во-первых, искусственный интеллект контролирует конструкцию кузова на заводе в Неккарзульме, чтобы гарантировать качество точечной сварки. Работникам-людям больше не нужно проверять каждый сварной шов, и они могут сосредоточиться только на проблемах. В своем прессовом цехе в Ингольштадте компания AI проверяет качество прессованных деталей на наличие трещин – еще одна область, где люди больше не берут на себя основную часть контроля качества.

Смотрите также:Исследователи усиливают влияние генеративного искусственного интеллекта в автомобильном дизайне

ИИ также используется для дополнения уже существующих операций и процессов.

Хорошим примером является использование ИИ в роботизированных системах. Хотя роботизированные системы использовались для автоматизации складских и производственных процессов в течение многих лет (в некоторых случаях даже десятилетий), ИИ может добавить значительные возможности, которые выведут такие системы на новый уровень.

Например, зрение с поддержкой искусственного интеллекта может помочь роботизированным системам идентифицировать объекты в режиме реального времени. Это оказывается очень полезным при обработке и сборке компонентов на производственных линиях. Кроме того, ИИ может добавить автономную мобильность, чтобы помочь роботизированным системам передвигаться по складу или заводу без необходимости установки гусениц или разработки заранее запрограммированных маршрутов.

Такие системы также могут выполнять более сложную работу на производственной линии. В другом приложении производственная линия могла бы использовать камеры с поддержкой искусственного интеллекта, чтобы выявлять дефекты в продукции быстрее и, возможно, точнее, чем инспекторы-люди.

Самой большой новостью в области ИИ в этом году стало внедрение и бурное внедрение ChatGPT, больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Двумя наиболее распространенными вариантами использования этих технологий являются поиск и общение.

Умные производители могут использовать генеративный искусственный интеллект для помощи работникам заводов и производственных линий. Например, производитель может предоставить таким работникам виртуальных помощников или чат-ботов, которые помогут искать информацию, отвечать на вопросы или устранять проблемы. Все подобные приложения могут помочь повысить эффективность работы.