Cum se dovedește AI ca un schimbător de joc în producție – cazuri de utilizare și exemple

La o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 47,9% din 2022 până în 2027, inteligența artificială la nivel mondial pe piața de producție este de așteptat să aibă o valoare de 16,3 miliarde de dolari, conform unui raport de la Markets and Markets.

Mai mult decât atât, conform unui sondaj Deloitte, producția se întâmplă să fie industria de top în ceea ce privește generarea de date. Producătorii vor trebui să adopte AI pentru a analiza această cantitate uriașă de date generate în sector.

Inteligența artificială revoluționează industria de producție cu capacitățile sale de transformare. Companiile producătoare valorifică puterea AI pentru a îmbunătăți eficiența, acuratețea și productivitatea în diferite procese.

Aplicarea inteligenței artificiale în producție cuprinde o gamă largă de cazuri de utilizare, cum ar fi întreținerea predictivă, optimizarea lanțului de aprovizionare, controlul calității și prognoza cererii. Dacă sunteți producător, atunci este timpul să vă gândiți la utilizarea AI în sectorul de producție.

În acest blog, vom aprofunda în diverse cazuri de utilizare și exemple care vor arăta modul în care AI este utilizată în producție. Ideea este de a împuternici companiile de producție cu diferitele cazuri de utilizare ale AI în producție și de a le ajuta să-și propulseze afacerea pe orbita de creștere.

Cum revoluționează inteligența artificială spațiul de producție – cazuri de utilizare și exemple

Integrarea AI în producție conduce la o schimbare de paradigmă, propulsând industria către progrese și eficiențe fără precedent. Iată primele 9 AI în exemple de producție și cazuri de utilizare.

Managementul lanțului de aprovizionare

Managementul lanțului de aprovizionare joacă un rol crucial în industria de producție, iar inteligența artificială a apărut ca un schimbător de joc în acest domeniu. Valorificând puterea AI și ML în producție, companiile își revoluționează procesele lanțului de aprovizionare și obțin îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește eficiența, acuratețea și rentabilitatea.

AI în lanțul de aprovizionare permite valorificarea analizei predictive, optimizarea gestionării stocurilor, îmbunătățirea prognozei cererii și eficientizarea logisticii. De exemplu, companii precum Amazon folosesc algoritmi bazați pe inteligență artificială pentru a accelera livrările și pentru a reduce distanța dintre produsele sale și clienți.

Algoritmii ML pot analiza datele istorice, pot identifica modele și pot face predicții precise pentru fluctuațiile cererii. De exemplu, un producător de piese auto poate folosi modele ML pentru a prognoza cererea de piese de schimb, permițându-le să optimizeze nivelurile de stoc și să reducă costurile.

Soluțiile de producție AI pot analiza mai multe variabile, cum ar fi costurile de transport, capacitatea de producție și timpii de livrare, pentru a optimiza rețeaua lanțului de aprovizionare. Acest lucru asigură livrarea la timp, reduce costurile de transport și sporește satisfacția clienților.

Automatizarea fabricii

Automatizarea fabricii a fost transformată semnificativ prin integrarea inteligenței artificiale în producție. Odată cu apariția AI și ML, fabricile se confruntă cu o schimbare de paradigmă în ceea ce privește eficiența, productivitatea și rentabilitatea.

Un exemplu proeminent de AI și ML în producție este utilizarea automatizării robotice. Roboții alimentați cu inteligență artificială echipați cu viziune computerizată și algoritmi de învățare automată pot îndeplini sarcini complexe cu precizie și adaptabilitate. Acești roboți pot gestiona procese complexe de asamblare, inspecții de control al calității și chiar pot colabora cu lucrătorii umani într-un mod perfect. De exemplu, un producător de electronice poate lansa roboți conduși de inteligență artificială pentru a automatiza asamblarea plăcilor de circuite complicate, ceea ce duce la o reducere semnificativă a erorilor și o creștere substanțială a producției.

Mai mult, utilizarea AI în industria de producție a revoluționat și întreținerea predictivă. Analizând datele în timp real de la senzori și echipamente, algoritmii de învățare automată pot prezice defecțiunile echipamentelor și pot recomanda acțiuni proactive de întreținere. Această abordare proactivă minimizează timpul de nefuncționare, reduce costurile de întreținere și asigură performanța optimă a echipamentului.

O companie de producție specializată în mașini grele poate utiliza inteligența artificială în sectorul de producție pentru a prezice potențialele defecțiuni în linia lor de producție și pentru a implementa întreținerea la timp, ceea ce duce la o scădere a timpului de oprire neplanificat și la economii substanțiale de costuri.

Managementul depozitului

Inteligența artificială revoluționează, de asemenea, sectorul de gestionare a depozitelor de producție. Apariția soluțiilor de producție bazate pe inteligență artificială și a învățării automate în producție a transformat modul în care funcționează depozitele, ducând la îmbunătățirea eficienței, acurateței și economiilor de costuri.

Un caz de utilizare semnificativ al AI în producție este gestionarea stocurilor . Algoritmii AI pot analiza datele istorice despre vânzări, nivelurile actuale ale stocurilor și tendințele pieței pentru a prezice cu exactitate modelele cererii. Acest lucru permite depozitelor să își optimizeze nivelurile de stoc, reducând costurile de transport, asigurând în același timp disponibilitatea produselor.

De exemplu, imaginați-vă un comerciant de îmbrăcăminte care utilizează previziunile bazate pe inteligență artificială pentru a prezice cererea pentru diverse articole de îmbrăcăminte. Prin valorificarea datelor istorice despre vânzări și a factorilor externi, cum ar fi prognozele meteo, retailerul își poate ajusta nivelurile de stoc în consecință, minimizând epuizările și situațiile de suprastoc.

În plus, soluțiile de producție AI pot îmbunătăți procesele de onorare a comenzilor din depozite. Sistemele bazate pe inteligență artificială pot analiza comenzile primite, pot optimiza rutele de picking și pot aloca resurse în mod eficient. Acest lucru duce la o procesare mai rapidă a comenzilor, la reducerea erorilor și la îmbunătățirea satisfacției clienților.

De exemplu, BMW folosește vehicule ghidate automatizate (AGV ) conduse de inteligență artificială în depozitele lor de producție pentru a eficientiza operațiunile intralogistice. Aceste AGV urmează căi predeterminate, automatizează transportul consumabilelor și produselor finite, îmbunătățind astfel gestionarea stocurilor și vizibilitatea companiei.

Integrarea AI pe piața de producție a adus progrese semnificative în managementul depozitelor. De la optimizarea stocurilor la îndeplinirea eficientă a comenzilor, soluțiile de producție bazate pe inteligență artificială și ML în soluțiile de producție transformă depozitele, făcându-le mai eficiente și mai rentabile.

Întreținere predictivă

Întreținerea predictivă a apărut ca un schimbător de joc în industria de producție, datorită aplicării inteligenței artificiale. Folosind algoritmi avansati de analiză și de învățare automată, AI în industria de producție permite companiilor să monitorizeze și să prezică proactiv defecțiunile echipamentelor, minimizând timpul de nefuncționare și optimizând programele de întreținere.

Un concept cheie în întreținerea predictivă este geamănul digital . Un geamăn digital este o replică virtuală a unui activ fizic care captează date în timp real și simulează comportamentul acestuia într-un mediu virtual. Conectând geamănul digital cu datele senzorului de la echipamentul real, AI în producție poate analiza modele, identifica anomalii și poate prezice potențiale defecțiuni.

Unul dintre cele mai bune exemple de întreținere predictivă bazată pe inteligență artificială în producție este aplicarea tehnologiei digital twin în fabrica Ford. Pentru fiecare model de vehicul pe care îl produce, Ford creează diferiți gemeni digitali . Fiecare geamăn se ocupă de un domeniu distinct de producție, de la concept la construcție până la exploatare. Pentru procedura de fabricație, instalațiile de producție și experiența clienților, aceștia folosesc și modele digitale. Geamănul digital al unităților lor de producție poate identifica cu precizie pierderile de energie și poate indica locurile în care energia poate fi economisită, iar performanța generală a liniei de producție a crescut.

AI în industria de producție se dovedește a fi un schimbător de joc în întreținerea predictivă. Utilizând gemeni digitali și analize avansate , companiile pot valorifica puterea datelor pentru a prezice defecțiunile echipamentelor, a optimiza programele de întreținere și, în cele din urmă, pot spori eficiența operațională și rentabilitatea.

Dezvoltarea de noi produse

Dezvoltarea de noi produse în industria de producție a fost martorul unei transformări semnificative odată cu apariția AI. Integrarea AI în industria de producție a adus abordări inovatoare și procese simplificate care revoluționează modul în care companiile creează și introduc noi produse pe piață.

Unul dintre beneficiile cheie ale AI în producție pentru dezvoltarea de noi produse este capacitatea de a analiza cantități mari de date rapid și eficient. Prin folosirea algoritmilor de învățare automată, producătorii pot aduna informații din tendințele pieței, preferințele clienților și analiza concurenților. Acest lucru le împuternicește să ia decizii bazate pe date și să proiecteze produse care să se alinieze cerințelor pieței.

De exemplu, valorificând puterea învățării automate în producție, companiile de semiconductori pot identifica defecțiuni ale componentelor, pot prezice probleme potențiale în noile proiecte și pot propune layout-uri optime pentru a spori randamentul în proiectarea IC. Analizele bazate pe inteligență artificială analizează structurile componentelor, îmbunătățind aspectul microcipurilor și reducând costurile, crescând în același timp randamentele și timpul de lansare pe piață.

Utilizarea software-ului de proiectare generativă pentru dezvoltarea de noi produse este unul dintre cele mai importante AI în exemplele de producție. Cu software-ul de proiectare generativă alimentat de AI, inginerii pot introduce parametri de proiectare și obiective de performanță, iar algoritmii AI pot genera mai multe opțiuni de proiectare, explorând o gamă largă de posibilități. Utilizarea IA generativă în producție accelerează astfel procesul de iterare a designului, rezultând în proiecte de produse optimizate și inovatoare.

Acest lucru are beneficii sub formă de luare a deciziilor bazate pe date, iterații accelerate de proiectare și capacitatea de a crea produse care se aliniază cu cerințele pieței. Prin adoptarea AI, companiile producătoare își pot spori avantajul competitiv și pot introduce produse inovatoare și de succes pe piață.

Optimizarea performanței

Optimizarea performanței este un aspect critic al producției, iar inteligența artificială se dovedește a fi o schimbare în acest sens.

Unul dintre domeniile cheie în care excelează AI pentru industria de producție este analiza predictivă . Analizând datele istorice, datele senzorilor în timp real și alte variabile relevante, algoritmii AI pot identifica modele, detecta anomalii și pot face predicții bazate pe date. Acest lucru le permite producătorilor să-și optimizeze operațiunile, să minimizeze timpul de nefuncționare și să maximizeze eficiența generală a echipamentului.

Să luăm exemplul unei fabrici de producție care produce bunuri de larg consum. Prin implementarea soluțiilor de producție AI, fabrica poate folosi analize predictive pentru a-și optimiza programul de producție. Sistemul AI analizează diverși factori, cum ar fi prognozele cererii, datele de performanță a mașinii și dinamica lanțului de aprovizionare, pentru a determina cel mai eficient plan de producție. Acest lucru are ca rezultat o utilizare îmbunătățită a resurselor, termene de livrare reduse și o satisfacție sporită a clienților.

În plus, aplicațiile AI în producție pot optimiza consumul de energie, pot minimiza deșeurile și pot îmbunătăți eforturile de sustenabilitate. Sistemele bazate pe inteligență artificială pot analiza modelele de utilizare a energiei, pot identifica zonele de ineficiență și pot recomanda măsuri de economisire a energiei. Acest lucru nu numai că reduce impactul asupra mediului, dar duce și la economii de costuri pentru producători.

Asigurarea calității

Asigurarea calității este un aspect critic al producției, iar inteligența artificială a apărut ca un schimbător de joc în acest domeniu. Prin valorificarea puterii AI și ML în producție, companiile își revoluționează abordarea asupra controlului calității, asigurând niveluri mai ridicate de acuratețe și coerență.

Un caz de utilizare notabil al AI în producție pentru a asigura asigurarea calității este inspecția vizuală. Cu ajutorul tehnologiei, producătorii pot folosi algoritmi de viziune computerizată pentru a analiza imagini sau videoclipuri ale produselor și componentelor. Acești algoritmi pot detecta defecte, anomalii și abateri de la standardele de calitate cu o precizie excepțională, depășind capacitățile umane.

De exemplu, principalul automobil BMW folosește AI pentru a inspecta piesele auto pentru defecte. Acest lucru se realizează prin utilizarea viziunii computerizate pentru a analiza imagini sau videoclipuri ale pieselor auto. Software-ul AI este instruit pe un set de date de imagini ale pieselor auto care au fost etichetate ca defecte sau nedefecte. Odată ce software-ul AI este instruit, acesta poate fi utilizat pentru a inspecta noi piese de mașină și pentru a identifica orice defecte.

În plus, AI în sectorul de producție îmbunătățește asigurarea predictivă a calității. Prin analiza datelor istorice și a datelor senzorilor în timp real, algoritmii ML detectează modele și tendințe care pot indica potențiale probleme de calitate. Acest lucru le permite producătorilor să abordeze în mod proactiv potențialele defecte și să ia măsuri corective înainte ca acestea să afecteze calitatea produsului final.

Hârtii simplificate

O aplicație de impact a AI și ML în producție este utilizarea automatizării proceselor robotizate (RPA) pentru automatizarea documentelor. În mod tradițional, operațiunile de producție implică o multitudine de documente, cum ar fi comenzile de achiziție, facturile și rapoartele de control al calității. Aceste procese manuale sunt consumatoare de timp și sunt predispuse la erori și pot duce la întârzieri și ineficiențe.

Prin implementarea AI conversațională pentru producție, companiile pot automatiza aceste procese de documentare. Boții inteligenți echipați cu capabilități AI pot extrage date din documente, pot clasifica și clasifica informațiile și le pot introduce automat în sistemele corespunzătoare.

De exemplu, un producător de automobile poate folosi roboții RPA pentru a procesa facturile furnizorilor. Boții pot extrage detalii relevante, le pot valida conform regulilor predefinite și pot introduce datele în sistemul de contabilitate, eliminând necesitatea introducerii manuale a datelor.

Predicția cererii

Utilizarea AI în producție pentru predicția cererii aduce mai multe beneficii. În principal, permite companiilor să ia decizii bazate pe date, analizând datele istorice despre vânzări, tendințele pieței și factorii externi. Acest lucru îi ajută să anticipeze fluctuațiile cererii și să își ajusteze producția în consecință, reducând riscul epuizării stocurilor sau a stocurilor în exces.

De exemplu, luați în considerare un producător de produse de modă care utilizează AI pentru a prezice cererea pentru diferite articole de îmbrăcăminte. Analizând date din diverse surse, cum ar fi tendințele rețelelor sociale, prognozele meteo și preferințele clienților, sistemul AI poate oferi predicții precise, permițând retailerului să optimizeze nivelurile de inventar și să asigure disponibilitatea articolelor populare.

În plus, aceste cazuri de utilizare AI și ML în producție permit companiilor să își îmbunătățească planificarea producției și alocarea resurselor. Prevăzând cu exactitate cererea, producătorii își pot optimiza programele de producție, pot reduce timpii de livrare și pot minimiza costurile asociate cu supraproducția sau resursele subutilizate.

Cum Appinventiv dă putere producției cu soluții personalizate AI/ML

Cazurile de utilizare AI și ML în producție discutate pe parcursul blogului au evidențiat modul în care inteligența artificială și învățarea automată revoluționează diferite aspecte ale producției. De la managementul lanțului de aprovizionare la întreținerea predictivă, integrarea AI și ML în procesele de producție a adus îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește eficiența, acuratețea și rentabilitatea.

Pentru a realiza întregul impact al AI în producție, veți avea nevoie de sprijinul unei companii experte de servicii de dezvoltare AI/ML precum Appinventiv. Expertiza Appinventiv în dezvoltarea de produse AI și ML de ultimă oră, special adaptate pentru afacerile de producție, a poziționat compania ca lider în industrie.

De exemplu, clientul nostru, un producător global de echipamente grele pentru construcții și minerit, s-a confruntat cu provocări legate de un lanț de aprovizionare descentralizat, ceea ce a dus la creșterea costurilor de transport și la rezoluția manuală a datelor. Pentru a rezolva acest lucru, am dezvoltat un sistem de gestionare a lanțului de logistică și a lanțului de aprovizionare bazat pe date, folosind automatizarea proceselor robotizate (RPA) și analiză alimentată de IA. Boții RPA au automatizat procesele manuale, rezolvând erorile și sporind vizibilitatea lanțului de aprovizionare cu 60%, îmbunătățind în cele din urmă eficiența operațională cu 30%.

Pe măsură ce peisajul producției continuă să evolueze, Appinventiv continuă să stimuleze inovația și să creeze soluții personalizate AI/ML care redefinesc standardele industriei. Colaborând cu echipa noastră, întreprinderile de producție pot îmbrățișa întregul potențial al inteligenței artificiale și al învățării automate, își pot transforma operațiunile și se pot dezvolta în mediul de afaceri dinamic și competitiv.

Întrebări frecvente

Î. Care este rolul AI în producție?

R. Inteligența artificială ajută industria de producție prin îmbunătățirea eficienței, reducerea costurilor, îmbunătățirea calității produselor, optimizarea gestionării stocurilor și anticiparea nevoilor de întreținere. Tehnologia ajută, de asemenea, întreprinderile în procesul de luare a deciziilor bazate pe date și stimulează inovația și productivitatea de-a lungul întregului ciclu de viață de producție.

Î. Poate AI să îmbunătățească calitatea produsului și să reducă defectele de producție?

A. AI îmbunătățește calitatea produselor și reduce defectele de producție prin analiza datelor, detectarea anomaliilor și întreținerea predictivă, asigurând standarde consecvente și minimizând risipa.

Î. Este AI viitorul producției?

A. Piața pentru inteligența artificială în producție a fost fixată la 2,3 miliarde de dolari în 2022 și se anticipează că va ajunge la 16,3 miliarde de dolari până în 2027, extinzându-se la un CAGR de 47,9% în această perioadă. Aceste date descriu viitorul promițător al AI în producție și modul în care este momentul potrivit pentru companii să investească în tehnologie pentru a obține rezultate semnificative în afaceri.