Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в интеллектуальное производство трансформирует промышленный ландшафт. Обеспечивая более эффективные производственные процессы, улучшенное принятие решений и сокращение времени простоя, ИИ стал движущей силой для инноваций. От прогнозирующего обслуживания до контроля качества влияние ИИ глубокое, предлагая производителям возможность оставаться конкурентоспособными на быстро развивающемся рынке.

Что такое ИИ в интеллектуальном производстве?

ИИ в интеллектуальном производстве относится к применению машинного обучения, компьютерного зрения, робототехники и аналитики данных для оптимизации и оптимизации производственных операций. Он включает в себя использование алгоритмов ИИ для обработки больших объемов данных в реальном времени от датчиков, устройств IoT и производственных систем, что позволяет фабрикам быть более гибкими, интеллектуальными и эффективными.

Применение ИИ в интеллектуальном производстве

1 Прогнозирующее обслуживание

АИ-мощное предсказательное техническое обслуживание использует машинное обучение для анализа данных оборудования и прогнозирования, когда механизм может потерпеть неудачу. Это уменьшает незапланированное время простоя и сводит к минимуму затраты на ремонт.

• Пример: Prexix GE Digital использует ИИ для мониторинга оборудования и повышения надежности эксплуатации.

2 Контроль качества

Алгоритмы ИИ и системы компьютерного зрения могут обнаружить дефекты во время производства в режиме реального времени, обеспечивая постоянное качество продукции.

• Пример: Siemens использует ИИ для автоматических инспекций качества для определения дефектов невидимых для человеческого глаза.

3 Оптимизация цепочки поставок

ИИ помогает производителям прогнозировать спрос, оптимизировать инвентаризацию и оптимизировать логистику, сокращать сроки заказа и повысить эффективность затрат.

• Пример: IBM Watson AI AISD в прогнозировании спроса для производителей.

4 Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботы, управляемые ИИ, выполняют повторяющиеся задачи, такие как сборка, сварка и упаковка с точностью и скоростью, уменьшая человеческую ошибку.

• Пример: Fanuc и ABB предлагают робототехнику с AI для промышленной автоматизации.

5 Энергоэффективность

ИИ анализирует модели энергопотребления и оптимизирует использование ресурсов, что приводит к снижению углеродных следов и эксплуатационных затрат.

• Пример: платформа EcoStruxure Schneider Electric использует ИИ для оптимизации энергопотребления на фабриках.

Тенденции формируют ИИ в интеллектуальном производстве

1. Промышленная интеграция IoT
   Устройства IoT генерируют огромные объемы данных, а ИИ позволяет производителям обрабатывать и анализировать эти данные для принятия обоснованных решений.
2. Edge Ai
   Производители используют Edge AI для обработки данных локально, а не в облаке, снижая задержку и повышая скорость принятия решений.
3. Цифровые близнецы
   Цифровые близнецы с AI создают виртуальные копии физических активов, позволяя производителям моделировать и оптимизировать процессы перед реализацией.
4. Человеческое сотрудничество
   ИИ все чаще используется для расширения возможностей человека, что позволяет операторам сосредоточиться на стратегических задачах, в то время как ИИ обрабатывает повторяющиеся процессы.
5. Устойчивость
   Системы, управляемые искусственным интеллектом, помогают производителям достичь целей в области устойчивого развития, оптимизируя использование ресурсов и уменьшая отходы.

Будущие возможности в области искусственного интеллекта и интеллектуального производства

1. Гипер-личность. Производство
   ИИ позволит производителям предлагать гипер-конфискованные продукты с более короткими производственными циклами.
2. Автономные фабрики
   Полностью автономные заводы, основанные на ИИ и робототехнике, находятся на горизонте, с минимальным вмешательством человека.
3. Интеграция блокчейна
   ИИ в сочетании с блокчейном обеспечит прослеживаемость и прозрачность в цепочке производственных поставок.
4. ИИ-управляемая рабочей силой
   Поскольку ИИ принимает на себя повторяющиеся задачи, производители будут инвестировать в повышение своей рабочей силы для работы вместе с интеллектуальными машинами.
5. Глобальное экономическое воздействие
   По словам McKinsey, принятие искусственного интеллекта в производстве может вносить 1,2–2 триллиона долларов в мировую экономику ежегодно к 2030 году.

Проблемы в реализации ИИ в производстве

1. Высокие начальные затраты
   Решения искусственного интеллекта требуют значительных авансовых инвестиций, которые могут быть препятствием для малых и средних предприятий (МСП).
2. Безопасность данных и конфиденциальность
   Интеграция ИИ с IoT подвергает производственных систем рискам кибербезопасности.
3. Отсутствие квалифицированной рабочей силы
   Нехватка экспертов и ученых по ИИ в производственном секторе замедляет принятие ИИ.
4. Сложность интеграции
   Реализация ИИ в устаревших системах является сложной задачей из -за проблем совместимости.

Заключение

ИИ в интеллектуальном производстве революционизирует то, как продукты разработаны, производятся и доставляются. Принимая технологии, управляемые ИИ, производители могут повысить эффективность, снизить затраты и удовлетворить требования динамического мирового рынка. Тем не менее, преодоление проблем, таких как высокие затраты на реализацию и готовность к рабочей силе, будут иметь решающее значение для широкого распространения.

По мере того, как ИИ продолжает развиваться, его роль в интеллектуальном производстве будет расширяться, стимулировать инновации и создавать новые возможности для роста в промышленном секторе. Путь к более разумным заводам только началось, и будущее обладает огромным потенциалом для тех, кто инвестирует в трансформацию, основанную на искусственном интеллекте, сегодня.