Jak sztuczna inteligencja zmienia reguły gry w produkcji — przypadki użycia i przykłady

Według raportu Markets and Markets, przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 47,9% w latach 2022-2027, światowa sztuczna inteligencja na rynku produkcyjnym będzie warta 16,3 miliarda dolarów.

Co więcej, zgodnie z badaniem Deloitte, branża produkcyjna jest czołową branżą pod względem generowania danych. Producenci będą musieli przyjąć sztuczną inteligencję, aby analizować ogromną ilość danych generowanych w sektorze.

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje przemysł wytwórczy dzięki swoim możliwościom transformacyjnym. Firmy produkcyjne wykorzystują moc sztucznej inteligencji do zwiększania wydajności, dokładności i produktywności w różnych procesach.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w produkcji obejmuje szeroki zakres zastosowań, takich jak konserwacja predykcyjna, optymalizacja łańcucha dostaw, kontrola jakości i prognozowanie popytu. Jeśli jesteś producentem, to najwyższy czas pomyśleć o wykorzystaniu AI w sektorze wytwórczym.

Na tym blogu zagłębimy się w różne przypadki użycia i przykłady, które pokażą, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w produkcji. Chodzi o to, aby wzmocnić pozycję firm produkcyjnych dzięki różnym przypadkom użycia sztucznej inteligencji w produkcji i pomóc im wprowadzić ich działalność na orbitę wzrostu.

Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje przestrzeń produkcyjną – przypadki użycia i przykłady

Integracja sztucznej inteligencji w produkcji napędza zmianę paradygmatu, popychając branżę w kierunku bezprecedensowych postępów i wydajności. Oto 9 najlepszych przykładów sztucznej inteligencji w produkcji i przypadkach użycia.

Zarządzanie łańcuchem dostaw

Zarządzanie łańcuchem dostaw odgrywa kluczową rolę w przemyśle wytwórczym, a sztuczna inteligencja stała się przełomem w tej dziedzinie. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji, firmy rewolucjonizują swoje procesy w łańcuchu dostaw i osiągają znaczną poprawę wydajności, dokładności i opłacalności.

Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw umożliwia wykorzystanie analiz predykcyjnych, optymalizację zarządzania zapasami, usprawnienie prognozowania popytu i usprawnienie logistyki. Na przykład firmy takie jak Amazon wykorzystują algorytmy oparte na sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć dostawy i zmniejszyć odległość między swoimi produktami a klientami.

Algorytmy ML mogą analizować dane historyczne, identyfikować wzorce i dokładnie przewidywać wahania popytu. Na przykład producent części samochodowych może wykorzystywać modele ML do prognozowania zapotrzebowania na części zamienne, co pozwala zoptymalizować poziom zapasów i obniżyć koszty.

Rozwiązania produkcyjne AI mogą analizować wiele zmiennych, takich jak koszty transportu, moce produkcyjne i czasy realizacji, aby zoptymalizować sieć łańcucha dostaw. Zapewnia to terminową dostawę, zmniejsza koszty transportu i zwiększa zadowolenie klientów.

Automatyzacja fabryki

Automatyzacja fabryk została znacznie zmieniona dzięki integracji sztucznej inteligencji w produkcji. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego fabryki doświadczają zmiany paradygmatu pod względem wydajności, produktywności i opłacalności.

Jednym z wybitnych przykładów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji jest wykorzystanie automatyzacji robotów. Roboty napędzane sztuczną inteligencją, wyposażone w algorytmy widzenia komputerowego i uczenia maszynowego, mogą wykonywać złożone zadania z precyzją i zdolnościami adaptacyjnymi. Roboty te mogą obsługiwać skomplikowane procesy montażu, kontrole kontroli jakości, a nawet bezproblemowo współpracować z pracownikami. Na przykład producent elektroniki może uruchomić roboty sterowane sztuczną inteligencją, aby zautomatyzować montaż skomplikowanych płytek drukowanych, co skutkuje znaczną redukcją błędów i znacznym wzrostem wydajności produkcji.

Co więcej, wykorzystanie sztucznej inteligencji w przemyśle wytwórczym również zrewolucjonizowało konserwację zapobiegawczą. Analizując dane w czasie rzeczywistym z czujników i sprzętu, algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać awarie sprzętu i zalecać proaktywne działania konserwacyjne. To proaktywne podejście minimalizuje przestoje, zmniejsza koszty konserwacji i zapewnia optymalną wydajność sprzętu.

Firma produkcyjna specjalizująca się w ciężkich maszynach może wykorzystać sztuczną inteligencję w sektorze produkcyjnym do przewidywania potencjalnych awarii na swojej linii produkcyjnej i wdrażania terminowej konserwacji, co skutkuje zmniejszeniem nieplanowanych przestojów i znacznymi oszczędnościami kosztów.

Zarządzanie magazynem

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje również sektor zarządzania magazynem w produkcji. Pojawienie się rozwiązań produkcyjnych opartych na sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji zmieniło sposób działania magazynów, prowadząc do poprawy wydajności, dokładności i oszczędności.

Jednym ze znaczących przypadków użycia sztucznej inteligencji w produkcji jest zarządzanie zapasami . Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować historyczne dane dotyczące sprzedaży, bieżące poziomy zapasów i trendy rynkowe, aby dokładnie przewidywać wzorce popytu. Umożliwia to magazynom optymalizację poziomów zapasów, zmniejszając koszty prowadzenia przy jednoczesnym zapewnieniu dostępności produktów.

Wyobraźmy sobie na przykład sprzedawcę odzieży, który wykorzystuje prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji do przewidywania popytu na różne rodzaje odzieży. Wykorzystując historyczne dane dotyczące sprzedaży i czynniki zewnętrzne, takie jak prognozy pogody, detalista może odpowiednio dostosować poziom zapasów, minimalizując braki i nadwyżki zapasów.

Ponadto rozwiązania produkcyjne AI mogą usprawnić procesy realizacji zamówień w magazynach. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować przychodzące zamówienia, optymalizować trasy kompletacji i wydajnie przydzielać zasoby. Prowadzi to do szybszego przetwarzania zamówień, zmniejszenia liczby błędów i poprawy zadowolenia klientów.

Na przykład BMW stosuje pojazdy sterowane przez sztuczną inteligencję (AGV ) w swoich magazynach produkcyjnych, aby usprawnić operacje intralogistyczne. Te pojazdy AGV poruszają się po z góry określonych ścieżkach, automatyzując transport materiałów eksploatacyjnych i gotowych produktów, poprawiając w ten sposób zarządzanie zapasami i widoczność dla firmy.

Integracja sztucznej inteligencji na rynku produkcyjnym przyniosła znaczne postępy w zarządzaniu magazynem. Od optymalizacji zapasów po usprawnioną realizację zamówień, produkcja oparta na sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe w rozwiązaniach produkcyjnych przekształcają magazyny, czyniąc je bardziej wydajnymi i opłacalnymi.

Konserwacja predykcyjna

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji konserwacja predykcyjna stała się przełomem w przemyśle wytwórczym. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów analitycznych i uczenia maszynowego sztuczna inteligencja w przemyśle wytwórczym umożliwia firmom proaktywne monitorowanie i przewidywanie awarii sprzętu, minimalizację przestojów i optymalizację harmonogramów konserwacji.

Jedną z kluczowych koncepcji konserwacji zapobiegawczej jest cyfrowy bliźniak . Cyfrowy bliźniak to wirtualna replika zasobu fizycznego, która przechwytuje dane w czasie rzeczywistym i symuluje jego zachowanie w środowisku wirtualnym. Łącząc cyfrowego bliźniaka z danymi z czujników z rzeczywistego sprzętu, sztuczna inteligencja w produkcji może analizować wzorce, identyfikować anomalie i przewidywać potencjalne awarie.

Jednym z najlepszych przykładów konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji w produkcji jest zastosowanie technologii cyfrowych bliźniaków w fabryce Forda. Dla każdego produkowanego przez siebie modelu pojazdu Ford tworzy różne cyfrowe bliźniaki . Każdy bliźniak zajmuje się odrębnym obszarem produkcji, od koncepcji, poprzez budowę, aż po eksploatację. W przypadku procedury produkcyjnej, urządzeń produkcyjnych i obsługi klienta wykorzystują również modele cyfrowe. Cyfrowy bliźniak ich zakładów produkcyjnych może precyzyjnie identyfikować straty energii i wskazywać miejsca, w których można zaoszczędzić energię i zwiększyć ogólną wydajność linii produkcyjnej.

Sztuczna inteligencja w przemyśle wytwórczym okazuje się być przełomem w konserwacji zapobiegawczej. Wykorzystując cyfrowe bliźniaki i zaawansowaną analitykę , firmy mogą wykorzystać moc danych do przewidywania awarii sprzętu, optymalizować harmonogramy konserwacji, a ostatecznie zwiększać wydajność operacyjną i opłacalność.

Rozwój nowych produktów

Rozwój nowych produktów w przemyśle wytwórczym był świadkiem znaczącej transformacji wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji. Integracja sztucznej inteligencji w przemyśle wytwórczym zaowocowała innowacyjnym podejściem i usprawnionymi procesami, które rewolucjonizują sposób, w jaki firmy tworzą i wprowadzają nowe produkty na rynek.

Jedną z kluczowych zalet sztucznej inteligencji w produkcji na potrzeby opracowywania nowych produktów jest możliwość szybkiego i wydajnego analizowania ogromnych ilości danych. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, producenci mogą zbierać informacje na temat trendów rynkowych, preferencji klientów i analiz konkurencji. Umożliwia im to podejmowanie decyzji w oparciu o dane i projektowanie produktów zgodnych z wymaganiami rynku.

Na przykład, wykorzystując moc uczenia maszynowego w produkcji, producenci półprzewodników mogą identyfikować awarie komponentów, przewidywać potencjalne problemy w nowych projektach i proponować optymalne układy w celu zwiększenia wydajności projektowania układów scalonych. Analityka oparta na sztucznej inteligencji analizuje struktury komponentów, ulepszając układy mikroczipów i redukując koszty, jednocześnie zwiększając wydajność i czas wprowadzania produktów na rynek.

Wykorzystanie oprogramowania do projektowania generatywnego do opracowywania nowych produktów jest jednym z głównych przykładów sztucznej inteligencji w produkcji. Dzięki oprogramowaniu do projektowania generatywnego opartemu na sztucznej inteligencji inżynierowie mogą wprowadzać parametry projektowe i cele dotyczące wydajności, a algorytmy sztucznej inteligencji mogą generować wiele opcji projektowych, eksplorując szeroki zakres możliwości. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji przyspiesza zatem proces iteracji projektu, co skutkuje zoptymalizowanymi i innowacyjnymi projektami produktów.

Daje to korzyści w postaci podejmowania decyzji w oparciu o dane, przyspieszonych iteracji projektu i możliwości tworzenia produktów zgodnych z wymaganiami rynku. Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy produkcyjne mogą zwiększyć swoją przewagę konkurencyjną i wprowadzić na rynek innowacyjne i odnoszące sukcesy produkty.

Optymalizacja wydajności

Optymalizacja wydajności jest kluczowym aspektem produkcji, a sztuczna inteligencja okazuje się być przełomem w tym zakresie.

Jednym z kluczowych obszarów, w których sztuczna inteligencja dla przemysłu wytwórczego przoduje, jest analityka predykcyjna . Analizując dane historyczne, dane z czujników w czasie rzeczywistym i inne istotne zmienne, algorytmy sztucznej inteligencji mogą identyfikować wzorce, wykrywać anomalie i tworzyć prognozy oparte na danych. Umożliwia to producentom optymalizację operacji, minimalizację przestojów i maksymalizację ogólnej efektywności sprzętu.

Weźmy przykład zakładu produkcyjnego produkującego dobra konsumpcyjne. Wdrażając rozwiązania produkcyjne AI, zakład może wykorzystywać analizy predykcyjne do optymalizacji harmonogramów produkcji. System sztucznej inteligencji analizuje różne czynniki, takie jak prognozy popytu, dane dotyczące wydajności maszyn i dynamikę łańcucha dostaw, aby określić najbardziej efektywny plan produkcji. Skutkuje to lepszym wykorzystaniem zasobów, krótszym czasem realizacji i większą satysfakcją klientów.

Ponadto zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji mogą optymalizować zużycie energii, minimalizować ilość odpadów i usprawniać działania na rzecz zrównoważonego rozwoju. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować wzorce zużycia energii, identyfikować obszary nieefektywności i zalecać środki oszczędzania energii. To nie tylko zmniejsza wpływ na środowisko, ale także prowadzi do oszczędności kosztów dla producentów.

Zapewnienie jakości

Zapewnienie jakości jest kluczowym aspektem produkcji, a sztuczna inteligencja stała się przełomem w tej dziedzinie. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji, firmy rewolucjonizują swoje podejście do kontroli jakości, zapewniając wyższy poziom dokładności i spójności.

Jednym z godnych uwagi przypadków użycia sztucznej inteligencji w produkcji w celu zapewnienia jakości jest kontrola wizualna. Za pomocą tej technologii producenci mogą wykorzystywać komputerowe algorytmy wizyjne do analizy obrazów lub filmów produktów i komponentów. Algorytmy te mogą wykrywać defekty, anomalie i odchylenia od standardów jakości z wyjątkową precyzją, przekraczającą ludzkie możliwości.

Na przykład koncern motoryzacyjny BMW wykorzystuje sztuczną inteligencję do sprawdzania części samochodowych pod kątem wad. Odbywa się to za pomocą wizji komputerowej do analizy obrazów lub filmów części samochodowych. Oprogramowanie AI jest szkolone na zbiorze danych obrazów części samochodowych, które zostały oznaczone jako wadliwe lub nieuszkodzone. Po przeszkoleniu oprogramowania AI można go używać do sprawdzania nowych części samochodowych i identyfikowania wszelkich usterek.

Ponadto sztuczna inteligencja w sektorze wytwórczym poprawia predykcyjne zapewnianie jakości. Analizując dane historyczne i dane z czujników w czasie rzeczywistym, algorytmy ML wykrywają wzorce i trendy, które mogą wskazywać na potencjalne problemy z jakością. Umożliwia to producentom proaktywne reagowanie na potencjalne wady i podejmowanie działań korygujących, zanim wpłyną one na jakość produktu końcowego.

Usprawniona praca papierkowa

Jednym z wpływowych zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji jest wykorzystanie zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA) do automatyzacji dokumentacji. Tradycyjnie operacje produkcyjne obejmują mnóstwo dokumentów, takich jak zamówienia zakupu, faktury i raporty kontroli jakości. Te ręczne procesy są czasochłonne i podatne na błędy oraz mogą powodować opóźnienia i nieefektywność.

Wdrażając konwersacyjną sztuczną inteligencję w produkcji, firmy mogą zautomatyzować te procesy związane z papierkową robotą. Inteligentne boty wyposażone w możliwości sztucznej inteligencji mogą wydobywać dane z dokumentów, klasyfikować i kategoryzować informacje oraz automatycznie wprowadzać je do odpowiednich systemów.

Na przykład producent samochodów może wykorzystywać boty RPA do przetwarzania faktur od dostawców. Boty mogą wyodrębniać odpowiednie dane, weryfikować je pod kątem predefiniowanych reguł i wprowadzać dane do systemu księgowego, eliminując konieczność ręcznego wprowadzania danych.

Prognoza popytu

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w produkcji do przewidywania popytu przynosi kilka korzyści. Przede wszystkim umożliwia firmom podejmowanie decyzji opartych na danych poprzez analizę historycznych danych dotyczących sprzedaży, trendów rynkowych i czynników zewnętrznych. Pomaga im to przewidywać wahania popytu i odpowiednio dostosowywać produkcję, zmniejszając ryzyko wyczerpania zapasów lub nadwyżki zapasów.

Rozważmy na przykład producenta produktów modowych, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania popytu na różne artykuły odzieżowe. Analizując dane z różnych źródeł, takich jak trendy w mediach społecznościowych, prognozy pogody i preferencje klientów, system sztucznej inteligencji może dostarczać dokładne prognozy, umożliwiając sprzedawcom optymalizację poziomów zapasów i zapewnienie dostępności popularnych artykułów.

Ponadto te przypadki użycia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji umożliwiają firmom ulepszenie planowania produkcji i alokacji zasobów. Dzięki dokładnemu przewidywaniu popytu producenci mogą optymalizować swoje harmonogramy produkcji, skracać czas realizacji i minimalizować koszty związane z nadprodukcją lub niepełnym wykorzystaniem zasobów.

Jak Appinventiv wzmacnia produkcję dzięki niestandardowym rozwiązaniom AI/ML

Przypadki użycia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w produkcji omawiane na blogu pokazały, w jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują różne aspekty produkcji. Od zarządzania łańcuchem dostaw po konserwację predykcyjną, integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w procesach produkcyjnych przyniosła znaczną poprawę wydajności, dokładności i opłacalności.

Aby w pełni wykorzystać wpływ sztucznej inteligencji na produkcję, będziesz potrzebować wsparcia eksperckiej firmy świadczącej usługi w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, takiej jak Appinventiv. Doświadczenie Appinventiv w opracowywaniu najnowocześniejszych produktów AI i ML, specjalnie dostosowanych do potrzeb firm produkcyjnych, zapewniło firmie pozycję lidera w branży.

Na przykład nasz klient, światowy producent ciężkiego sprzętu budowlanego i górniczego, stanął przed wyzwaniami związanymi ze zdecentralizowanym łańcuchem dostaw, co skutkowało zwiększonymi kosztami transportu i ręcznym przetwarzaniem danych. Aby temu zaradzić, opracowaliśmy oparty na danych system zarządzania logistyką i łańcuchem dostaw, wykorzystujący robotyczną automatyzację procesów (RPA) i analizy oparte na sztucznej inteligencji. Boty RPA zautomatyzowały ręczne procesy, usuwając błędy i poprawiając widoczność łańcucha dostaw o 60%, ostatecznie poprawiając wydajność operacyjną o 30%.

Ponieważ krajobraz produkcyjny wciąż ewoluuje, Appinventiv nadal napędza innowacje i tworzy niestandardowe rozwiązania AI/ML, które na nowo definiują standardy branżowe. Współpracując z naszym zespołem, przedsiębiorstwa produkcyjne mogą w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, przekształcić swoją działalność i rozwijać się w dynamicznym i konkurencyjnym środowisku biznesowym.

Często zadawane pytania

P. Jaka jest rola sztucznej inteligencji w produkcji?

O. Sztuczna inteligencja pomaga przemysłowi produkcyjnemu, poprawiając wydajność, obniżając koszty, poprawiając jakość produktów, optymalizując zarządzanie zapasami i przewidując potrzeby w zakresie konserwacji. Technologia pomaga również przedsiębiorstwom w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane oraz napędza innowacje i produktywność w całym cyklu produkcyjnym.

P. Czy sztuczna inteligencja może poprawić jakość produktu i zmniejszyć liczbę defektów w produkcji?

A. Sztuczna inteligencja poprawia jakość produktów i ogranicza liczbę defektów w produkcji poprzez analizę danych, wykrywanie anomalii i konserwację zapobiegawczą, zapewniając spójne standardy i minimalizując ilość odpadów.

P. Czy sztuczna inteligencja to przyszłość produkcji?

O. Wartość rynku sztucznej inteligencji w produkcji została ustalona na 2,3 miliarda dolarów w 2022 roku i oczekuje się, że osiągnie 16,3 miliarda dolarów do 2027 roku, rozwijając się w tym okresie przy CAGR na poziomie 47,9%. Te dane przedstawiają obiecującą przyszłość sztucznej inteligencji w produkcji oraz to, że nadszedł właściwy czas, aby firmy zainwestowały w tę technologię, aby uzyskać znaczące wyniki biznesowe.