Вот все, что вам следует знать

ИИ обладает потенциалом полностью преобразовать обрабатывающую промышленность. Примеры возможных преимуществ включают повышение производительности, снижение затрат, повышение качества и сокращение времени простоев. Крупные заводы — лишь некоторые из тех, кто может извлечь выгоду из этой технологии. Многим малым предприятиям необходимо осознать, насколько легко получить ценные и недорогие решения в области искусственного интеллекта.

Существует множество возможных применений ИИ в производстве. Он улучшает обнаружение дефектов за счет использования сложных методов обработки изображений для автоматической классификации дефектов в широком спектре промышленных объектов.

Что такое ИИ в производстве?

Поскольку промышленный Интернет вещей и интеллектуальные фабрики ежедневно производят так много данных, искусственный интеллект имеет несколько потенциальных применений в производстве. Производители все чаще обращаются к решениям искусственного интеллекта (ИИ), таким как машинное обучение (ML) и нейронные сети глубокого обучения, чтобы лучше анализировать данные и принимать решения.

Прогнозируемое обслуживание часто рекламируется как применение искусственного интеллекта в производстве. Искусственный интеллект (ИИ) можно применять к производственным данным для улучшения прогнозирования отказов и планирования технического обслуживания. Это приводит к снижению затрат на техническое обслуживание производственных линий.

Возможны многие другие применения и преимущества ИИ в производстве, включая более точное прогнозирование спроса и сокращение материальных отходов. Искусственный интеллект (ИИ) и производство идут рука об руку, поскольку люди и машины должны тесно сотрудничать в промышленной производственной среде.

Ключевые сегменты искусственного интеллекта, влияющие на производство

ИИ — это собирательный термин для обозначения возможностей системы обучения, которые воспринимаются как представляющие интеллект, включая распознавание изображений и видео, предписывающее моделирование, интеллектуальную автоматизацию, расширенное моделирование и сложную аналитику, среди многих других. по мнению Капа Близнецов. В контексте производственных процессов варианты использования ИИ вращаются вокруг следующих технологий:

• Машинное обучение: использование алгоритмов и данных для автоматического обучения на основе базовых шаблонов без явного программирования на это.

• Глубокое обучение: подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети для анализа таких вещей, как изображения и видео.

• Автономные объекты: агенты искусственного интеллекта, которые самостоятельно управляют задачами, например коллаборативные роботы или подключенные транспортные средства.

Ожидается, что ИИ для производства вырастет с От $1,1 млрд в 2020 году до $16,7 млрд к 2026 году. – ошеломляющий среднегодовой темп роста в 57 процентов. Рост в основном объясняется доступностью больших данных, увеличением промышленной автоматизации, улучшением вычислительной мощности и увеличением капиталовложений.

Как ИИ используется в обрабатывающей промышленности?

Ниже приведены примеры того, как искусственный интеллект может применяться в производстве:

• На начальном этапе предполагается научить ИИ выполнять задачу, наблюдая, как это делают люди. Если это будет сделано, то не только будет достигнут прогресс, но и расширение будет устойчивым. При наличии достаточного количества времени и практики он научится самостоятельно и сможет выполнять широкий спектр задач без постоянного присмотра.
• Краудсорсинг — следующий логический шаг. Используя этот метод, вы можете собирать данные от широкой публики для обучения ИИ. Он может сделать это в мгновение ока, а затем сравнить результаты со всем, что он сохранил. Результатом станет ИИ с доступом к коллективному разуму и способностью «коллективного разума» или знать то, что знают все остальные.
• Надзор за ИИ наконец-то возможен благодаря использованию обучения без учителя. Это означает, что он может приобретать знания без специального указания на это. Как он собирается собирать новую информацию? Они будут использовать технику, называемую обучением с подкреплением.

Роль искусственного интеллекта в промышленном секторе

Предотвращение будущих проблем

Решения искусственного интеллекта (ИИ) помогают производителям прогнозировать, когда работающее оборудование выйдет из строя, чтобы можно было запланировать техническое обслуживание и ремонт до того, как произойдет сбой.

Креативная генерация

В генеративном проектировании алгоритмы машинного обучения используются для имитации процесса проектирования, используемого инженерами. Используя эту технику, производители могут быстро создавать сотни вариантов дизайна для одного продукта.

Прогнозирование цен на сырье

Более правильно, чем люди, программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может предвидеть цены на сырьевые товары, и со временем они улучшаются.

Аспектная аналитика

Edge Analytics использует наборы данных, собранные с датчиков машин, для быстрого и децентрализованного анализа.

Контроль качества

Поддержание желаемого уровня качества услуги или продукта известно как обеспечение качества. Используя технологию машинного зрения, системы искусственного интеллекта могут выявлять отклонения от нормы, поскольку большинство недостатков очевидны.

Робототехника

Промышленные роботы, часто известные как производственные роботы, автоматизируют монотонные операции, исключают или значительно уменьшают человеческие ошибки и переориентируют внимание людей на более прибыльные части бизнеса.

Совершенствование процессов

Организации могут достичь устойчивого уровня производства за счет оптимизации процессов с использованием программного обеспечения на базе искусственного интеллекта.

Повышение производительности цеха

Цифровой двойник можно использовать для отслеживания и изучения производственного цикла, чтобы выявить потенциальные проблемы с качеством или области, где производительность продукта не соответствует ожиданиям.

ИИ в производстве

ИИ оказывает значительное влияние на обрабатывающую промышленность. Искусственный интеллект улучшает производственный процесс во многих отношениях.

Искусственный интеллект в логистике

Производственные потери из-за затоваривания или недопоставки являются постоянной проблемой. Расточительство и снижение прибыли являются типичными результатами затоваривания запасов. Предприятия могут увеличить продажи, деньги и покровительство, если продукты будут иметься на складе.

Роботы с искусственным интеллектом — роботизированная автоматизация процессов

Робототехника в производстве, широко известная как «промышленные роботы», позволяет автоматизировать монотонные операции, исключить или уменьшить количество человеческих ошибок, а также перераспределить человеческий труд на более ценную деятельность.

Роботы имеют широкий спектр потенциального использования на производственных предприятиях. Машинное зрение включено в несколько промышленных роботов, что позволяет им точно перемещаться в хаотических условиях.

Управление цепочками поставок с помощью искусственного интеллекта

Благодаря искусственному интеллекту заводы могут лучше управлять всей цепочкой поставок — от прогнозирования мощностей до инвентаризации. Создав прогнозирующую модель оценки и мониторинга поставщиков, работающую в режиме реального времени, предприятия могут быть предупреждены в ту минуту, когда в цепочке поставок возникает сбой, и мгновенно оценить серьезность сбоя.

Автономные транспортные средства с искусственным интеллектом

Самоходные транспортные средства могут автоматизировать весь заводской цех, от сборочных линий до ленточных конвейеров. Доставка может быть оптимизирована, осуществляться круглосуточно и выполняться быстрее с помощью беспилотных грузовиков и кораблей.

Чтобы лучше планировать маршруты доставки, уменьшать количество аварий и уведомлять власти о чрезвычайной ситуации, подключенные автомобили с датчиками могут отслеживать в режиме реального времени информацию о пробках, дорожных условиях, авариях и многом другом. Это изменение повышает скорость и безопасность поставок.

ИИ для автоматизации производства

Операторы на заводах полагаются на свои знания и интуицию, чтобы вручную изменять настройки оборудования, следя за различными показаниями на нескольких экранах. Помимо своих обычных обязанностей, операторы этой системы теперь несут ответственность за устранение неполадок и тестирование системы.

Это заставляет некоторых владельцев бизнеса игнорировать или преуменьшать необходимость получения финансовой отдачи от инвестиций, помимо других нежелательных результатов.

ИИ для ИТ-операций

Для этой цели необходима интеллектуальная автоматизация ИТ-операций, или AIOps. AIOps, по определению Gartner, — это подход к автоматизации ИТ-операций, использующий большие данные и машинное обучение.

AIOps наиболее полезен при автоматизации обширного управления данными. Помимо этого, потенциальными приложениями являются управление ИТ-услугами, корреляция и анализ событий, анализ производительности, выявление аномалий и определение причин.

Проектирование и производство с помощью ИИ

Благодаря искусственному интеллекту программное обеспечение может генерировать несколько итераций дизайна продукта, улучшающих оригинал. Программное обеспечение, которое иногда называют программным обеспечением для генеративного проектирования, запрашивает у дизайнеров такие данные, как:

• Основные ингредиенты
• Размеры и масса
• Методы обработки
• Ограничения, связанные с финансовыми и другими ресурсами
• Алгоритм может генерировать массив потенциальных макетов на основе этих входных данных.

Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект

Устройства Интернета вещей (IoT) — это высокотехнологичные гаджеты с датчиками, которые производят огромные объемы рабочих данных в режиме реального времени. Эта концепция известна в производственном секторе как «Промышленный Интернет вещей» (IIoT). Заводское сочетание искусственного интеллекта и IIoT может значительно повысить точность и производительность.

ИИ в управлении складами

Многие аспекты управления складом можно автоматизировать с помощью ИИ. Производители могут постоянно следить за своими складами и улучшать логистику благодаря постоянному потоку собираемых данных.

Затраты на управление складом можно снизить, производительность повысить, а для выполнения этой работы потребуется меньше людей, если контроль качества и инвентаризация будут автоматизированы. В результате производители могут увеличить выручку и прибыль.

Автоматизация процессов ИИ

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может помочь предприятиям оптимизировать процедуры для поддержания высоких темпов производства на неопределенный срок. Чтобы обнаружить и устранить неэффективность, производители могут использовать технологии интеллектуального анализа процессов на базе искусственного интеллекта.

Например, в производстве удовлетворение потребностей клиентов требует удовлетворения их потребностей различными способами, включая быструю и точную доставку.

ИИ для профилактического обслуживания

Производители используют ИИ для анализа данных датчиков и прогнозирования поломок и аварий. Системы синтетического интеллекта помогают производственным предприятиям определять вероятность будущих сбоев в работающем оборудовании, позволяя заранее планировать профилактическое обслуживание и ремонт. Прогнозируемое техническое обслуживание, обеспечиваемое искусственным интеллектом, позволяет заводам повысить производительность и одновременно снизить расходы на ремонт.

Разработка продуктов на основе искусственного интеллекта

Используя AR (дополненную реальность) и VR (виртуальную реальность), производители могут протестировать множество моделей продукта перед началом производства с помощью разработки продукта на основе искусственного интеллекта.

Обслуживание и исправление ошибок должны быть упрощены. Производители могут совершенствовать и ускорять свои инновации за счет создания продуктов на основе искусственного интеллекта, в результате чего на рынке появляются новые и более прогрессивные изделия, опережающие конкурентов.

Подключенная фабрика на базе искусственного интеллекта

Будущее производства – за «подключенными» или «умными» фабриками, оснащенными датчиками и облаками. Внедрение умных производственных практик помогает:

• Видение цеха в режиме реального времени
• Следите за тем, как используются ваши ресурсы.
• Установите удаленные системы громкой связи
• Обеспечьте своевременное вмешательство.

Обеспечение качества и проверки с использованием ИИ

Компьютерное зрение, в котором используются камеры высокого разрешения для наблюдения за каждым этапом производства, используется для выявления дефектов на основе искусственного интеллекта. Подобная система сможет обнаруживать проблемы, которые можно не заметить невооруженным глазом, и немедленно предпринимать усилия по их устранению. Благодаря этому меньше продуктов приходится отзывать, и меньшее их количество выбрасывается впустую.

Безопасность заводских рабочих повышается, а опасности на рабочем месте можно избежать, если такие аномалии, как выбросы ядовитых газов, можно обнаружить в режиме реального времени.

ИИ для измерения разницы в закупочной цене

Любое изменение цен на ресурсы может существенно повлиять на прибыль производителя. Оценка стоимости сырья и выбор поставщика — два наиболее сложных аспекта производства.

Это также упрощает управление всеми данными о закупках в одном месте и позволяет отслеживать детали, приобретенные у различных поставщиков.

Управление заказами с помощью ИИ

Эффективное управление заказами требует гибкости в отношении рынка, спроса, ожиданий потребителей и изменений производственной стратегии. Подводя итог, можно сказать, что фабрики, использующие системы на базе искусственного интеллекта или производственные роботы, могут:

• Используйте датчики отслеживания запасов для мгновенного формирования запросов на покупку.
• Управляйте сложностями, связанными со многими типами заказов, поступающими из различных каналов продаж.
• Оптимизируйте и повысьте прозрачность управления заказами и запасами.

ИИ для кибербезопасности

Согласно исследованиям, больше всего денег теряют производственные компании из-за кибератак, поскольку даже небольшой простой производственной линии может иметь катастрофические последствия. Опасности будут возрастать в геометрической прогрессии по мере увеличения числа устройств Интернета вещей. Кибератаки на инновационные отрасли становятся все более распространенными.

Защита промышленных объектов и снижение уязвимости к атакам становятся проще благодаря системам кибербезопасности на основе искусственного интеллекта и алгоритмам обнаружения рисков.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуть свою карьеру вперед.

Заключение

Чтобы воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта в производстве, необходимо внедрить его как можно скорее. Однако это требует значительных затрат времени, усилий и ресурсов, а также повышения квалификации вашей рабочей силы. Крайне важно завершить пилотные проекты, которые необходимо быстро масштабировать и выйти из пилотной фазы. Окно возможностей для интеграции ИИ в производственные процессы закрывается для тех, кому это еще предстоит сделать.

Искусственный интеллект сейчас находится в центре обрабатывающей промышленности, и его число растет с каждым годом. Квалификационных навыков по-прежнему не хватает, поэтому обучение инженеров ИИ, которые смогут создавать практические приложения с использованием широкого спектра интеллектуальных агентов, имеет ценность; эксперты по машинному обучению, обученные контролируемому и неконтролируемому обучению, математическим и эвристическим методам и практическому моделированию; и эксперты по глубокому обучению, которые учатся осваивать TensorFlow, библиотеку программного обеспечения с открытым исходным кодом, предназначенную для проведения машинного обучения и глубоких исследований нейронных сетей.

Поднимите свою карьеру на новую высоту с программой последипломного образования Simplilearn в области искусственного интеллекта. Получите расширенные навыки работы с искусственным интеллектом и станьте готовым к работе профессионалом в области искусственного интеллекта. Зарегистрируйтесь сегодня!