Как ИИ меняет правила игры в производстве — варианты использования и примеры

Согласно отчету Markets and Markets, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 47,9% с 2022 по 2027 год мировой искусственный интеллект на производственном рынке, как ожидается, будет стоить 16,3 миллиарда долларов.

Более того, согласно опросу Deloitte, производство является ведущей отраслью с точки зрения сбора данных. Производителям необходимо будет внедрить ИИ для анализа этого огромного количества данных, генерируемых в отрасли.

Искусственный интеллект революционизирует обрабатывающую промышленность благодаря своим трансформационным возможностям. Производственные компании используют возможности ИИ для повышения эффективности, точности и производительности различных процессов.

Применение искусственного интеллекта в производстве охватывает широкий спектр вариантов использования, таких как профилактическое обслуживание, оптимизация цепочки поставок, контроль качества и прогнозирование спроса. Если вы производитель, то самое время подумать об использовании ИИ в производственной сфере.

В этом блоге мы рассмотрим различные варианты использования и примеры, которые покажут, как ИИ используется в производстве. Идея состоит в том, чтобы предоставить производственным компаниям различные варианты использования ИИ в производстве и помочь им вывести свой бизнес на орбиту роста.

Как искусственный интеллект революционизирует производственное пространство — варианты использования и примеры

Интеграция ИИ в производство ведет к смене парадигмы, продвигая отрасль к беспрецедентным достижениям и эффективности. Вот 9 лучших ИИ в производственных примерах и вариантах использования.

Управление цепочками поставок

Управление цепочками поставок играет решающую роль в обрабатывающей промышленности, и искусственный интеллект изменил правила игры в этой области. Используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в производстве, компании революционизируют свои процессы цепочки поставок и добиваются значительного повышения эффективности, точности и рентабельности.

ИИ в цепочке поставок позволяет использовать прогнозную аналитику, оптимизировать управление запасами, улучшать прогнозирование спроса и оптимизировать логистику. Например, такие компании, как Amazon, используют алгоритмы на основе искусственного интеллекта для ускорения доставки и сокращения расстояния между своими продуктами и покупателями.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные, выявлять закономерности и делать точные прогнозы колебаний спроса. Например, производитель автомобильных запчастей может использовать модели машинного обучения для прогнозирования спроса на запасные части, что позволит оптимизировать уровень запасов и снизить затраты.

Производственные решения с искусственным интеллектом могут анализировать несколько переменных, таких как транспортные расходы, производственные мощности и время выполнения заказов, для оптимизации сети цепочки поставок. Это обеспечивает своевременную доставку, снижает транспортные расходы и повышает удовлетворенность клиентов.

Заводская автоматизация

Автоматизация производства значительно изменилась благодаря интеграции искусственного интеллекта в производство. С появлением искусственного интеллекта и машинного обучения фабрики переживают смену парадигмы с точки зрения эффективности, производительности и рентабельности.

Одним из ярких примеров использования ИИ и МО в производстве является использование роботизированной автоматизации. Роботы с искусственным интеллектом, оснащенные компьютерным зрением и алгоритмами машинного обучения, могут выполнять сложные задачи с точностью и адаптивностью. Эти роботы могут выполнять сложные процессы сборки, проверки качества и даже беспрепятственно сотрудничать с людьми. Например, производитель электроники может запустить роботов с искусственным интеллектом для автоматизации сборки сложных печатных плат, что приведет к значительному сокращению ошибок и значительному увеличению производительности.

Более того, использование ИИ в обрабатывающей промышленности также произвело революцию в диагностическом обслуживании. Анализируя данные датчиков и оборудования в режиме реального времени, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать отказы оборудования и рекомендовать действия по упреждающему обслуживанию. Такой упреждающий подход сводит к минимуму время простоя, снижает затраты на техническое обслуживание и обеспечивает оптимальную производительность оборудования.

Производственная компания, специализирующаяся на тяжелом оборудовании, может использовать искусственный интеллект в производственном секторе, чтобы прогнозировать потенциальные сбои на своей производственной линии и осуществлять своевременное техническое обслуживание, что приводит к сокращению незапланированных простоев и существенной экономии средств.

Управление складом

Искусственный интеллект также революционизирует производственный сектор управления складом. Появление производственных решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения в производстве изменило способ работы складов, что привело к повышению эффективности, точности и экономии средств.

Одним из важных вариантов использования ИИ в производстве является управление запасами . Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные о продажах, текущие уровни запасов и рыночные тенденции, чтобы точно прогнозировать модели спроса. Это позволяет складам оптимизировать уровни запасов, снижая расходы на хранение и обеспечивая доступность продукции.

Например, представьте себе розничного продавца одежды, использующего прогнозирование на основе ИИ для прогнозирования спроса на различные предметы одежды. Используя исторические данные о продажах и внешние факторы, такие как прогнозы погоды, розничный продавец может соответствующим образом корректировать уровень своих запасов, сводя к минимуму случаи дефицита и избыточного запаса.

Кроме того, производственные решения с искусственным интеллектом могут улучшить процессы выполнения заказов на складах. Системы на базе ИИ могут анализировать входящие заказы, оптимизировать маршруты комплектации и эффективно распределять ресурсы. Это приводит к более быстрой обработке заказов, уменьшению количества ошибок и повышению удовлетворенности клиентов.

Например, BMW использует автоматизированные транспортные средства (AGV ) с искусственным интеллектом на своих производственных складах для оптимизации внутрилогистических операций. Эти AGV следуют заранее определенным маршрутам, автоматизируя транспортировку материалов и готовой продукции, тем самым улучшая управление запасами и прозрачность для компании.

Интеграция ИИ на производственный рынок принесла значительные улучшения в управление складом. От оптимизации запасов до упрощенного выполнения заказов — производство на основе искусственного интеллекта и МО в производственных решениях трансформируют склады, делая их более эффективными и рентабельными.

Профилактическое обслуживание

Благодаря применению искусственного интеллекта диагностическое обслуживание изменило правила игры в обрабатывающей промышленности. Используя расширенную аналитику и алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект в производственной отрасли позволяет компаниям активно отслеживать и прогнозировать отказы оборудования, сводя к минимуму время простоя и оптимизируя графики технического обслуживания.

Одной из ключевых концепций профилактического обслуживания является цифровой двойник . Цифровой двойник — это виртуальная копия физического актива, которая собирает данные в реальном времени и имитирует его поведение в виртуальной среде. Связывая цифрового двойника с данными датчиков реального оборудования, ИИ на производстве может анализировать закономерности, выявлять аномалии и прогнозировать потенциальные сбои.

Одним из лучших примеров профилактического обслуживания на производстве с использованием ИИ является применение технологии цифровых двойников на заводе Ford. Для каждой модели автомобиля Ford создает разных цифровых двойников . Каждый близнец имеет дело с отдельной областью производства, от концепции до сборки и эксплуатации. Для производственного процесса, производственных мощностей и взаимодействия с клиентами они также используют цифровые модели. Цифровой двойник их производственных мощностей может точно определить потери энергии и указать места, где можно сэкономить энергию, а также повысить общую производительность производственной линии.

Искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности меняет правила профилактического обслуживания. Используя цифровые двойники и расширенную аналитику , компании могут использовать всю мощь данных для прогнозирования отказов оборудования, оптимизации графиков технического обслуживания и, в конечном счете, повышения операционной эффективности и рентабельности.

Разработка новых продуктов

Разработка новых продуктов в обрабатывающей промышленности претерпела значительные изменения с появлением ИИ. Интеграция ИИ в обрабатывающую промышленность привела к инновационным подходам и оптимизированным процессам, которые произвели революцию в том, как компании создают и выводят на рынок новые продукты.

Одним из ключевых преимуществ ИИ в производстве для разработки новых продуктов является возможность быстро и эффективно анализировать огромные объемы данных. Используя алгоритмы машинного обучения, производители могут собирать информацию о тенденциях рынка, предпочтениях клиентов и анализе конкурентов. Это позволяет им принимать решения на основе данных и разрабатывать продукты, соответствующие требованиям рынка.

Например, используя возможности машинного обучения в производстве, полупроводниковые компании могут выявлять отказы компонентов, прогнозировать потенциальные проблемы в новых конструкциях и предлагать оптимальные компоновки для повышения производительности при разработке ИС. Аналитика на основе ИИ анализирует структуру компонентов, улучшая компоновку микросхем и снижая затраты при одновременном увеличении выхода продукции и времени выхода на рынок.

Использование программного обеспечения для генеративного проектирования для разработки новых продуктов является одним из основных примеров ИИ в производстве. С программным обеспечением для генеративного проектирования, основанным на ИИ, инженеры могут вводить параметры проекта и цели производительности, а алгоритмы ИИ могут генерировать несколько вариантов дизайна, исследуя широкий спектр возможностей. Таким образом, использование генеративного ИИ в производстве ускоряет процесс итерации проектирования, что приводит к оптимизированным и инновационным конструкциям продуктов.

Это дает преимущества в виде принятия решений на основе данных, ускоренных итераций проектирования и возможности создавать продукты, соответствующие требованиям рынка. Используя искусственный интеллект, производственные компании могут повысить свою конкурентоспособность и вывести на рынок инновационные и успешные продукты.

Оптимизация производительности

Оптимизация производительности является критически важным аспектом производства, и искусственный интеллект меняет правила игры в этом отношении.

Одной из ключевых областей, в которых ИИ для обрабатывающей промышленности преуспевает, является предиктивная аналитика . Анализируя исторические данные, данные датчиков в реальном времени и другие важные переменные, алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности, обнаруживать аномалии и делать прогнозы на основе данных. Это позволяет производителям оптимизировать свои операции, минимизировать время простоя и максимально повысить общую эффективность оборудования.

Возьмем пример производственного предприятия, выпускающего товары народного потребления. Внедряя производственные решения с искусственным интеллектом, завод может использовать прогнозную аналитику для оптимизации своих производственных графиков. Система искусственного интеллекта анализирует различные факторы, такие как прогнозы спроса, данные о производительности машин и динамику цепочки поставок, чтобы определить наиболее эффективный производственный план. Это приводит к более эффективному использованию ресурсов, сокращению времени выполнения заказа и повышению удовлетворенности клиентов.

Кроме того, приложения ИИ в производстве могут оптимизировать потребление энергии, минимизировать отходы и повысить устойчивость. Системы на базе ИИ могут анализировать схемы энергопотребления, выявлять области неэффективности и рекомендовать меры по энергосбережению. Это не только снижает воздействие на окружающую среду, но и приводит к экономии средств для производителей.

Гарантия качества

Обеспечение качества является важнейшим аспектом производства, и искусственный интеллект изменил правила игры в этой области. Используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в производстве, компании революционизируют свой подход к контролю качества, обеспечивая более высокий уровень точности и согласованности.

Одним из примечательных случаев использования ИИ в производстве для обеспечения качества является визуальный контроль. С помощью этой технологии производители могут использовать алгоритмы компьютерного зрения для анализа изображений или видео продуктов и компонентов. Эти алгоритмы могут обнаруживать дефекты, аномалии и отклонения от стандартов качества с исключительной точностью, превосходящей возможности человека.

Например, крупнейшая автомобильная компания BMW использует ИИ для проверки деталей автомобилей на наличие дефектов. Это делается с помощью компьютерного зрения для анализа изображений или видео автомобильных деталей. Программное обеспечение ИИ обучается на наборе данных изображений автомобильных деталей, которые были помечены как дефектные или недефектные. После того, как программное обеспечение ИИ будет обучено, его можно использовать для проверки новых автомобильных деталей и выявления любых дефектов.

Более того, искусственный интеллект в производственном секторе улучшает прогнозируемое обеспечение качества. Анализируя исторические данные и данные датчиков в реальном времени, алгоритмы машинного обучения обнаруживают закономерности и тенденции, которые могут указывать на потенциальные проблемы с качеством. Это позволяет производителям заблаговременно устранять потенциальные дефекты и предпринимать корректирующие действия до того, как они повлияют на качество конечного продукта.

Упрощенная работа с документами

Одним из эффективных применений ИИ и машинного обучения в производстве является использование роботизированной автоматизации процессов (RPA) для автоматизации документооборота. Традиционно производственные операции включают множество документов, таких как заказы на поставку, счета-фактуры и отчеты о контроле качества. Эти ручные процессы отнимают много времени и подвержены ошибкам и могут привести к задержкам и неэффективности.

Внедряя диалоговый ИИ для производства, компании могут автоматизировать эти бумажные процессы. Интеллектуальные боты, оснащенные возможностями ИИ, могут извлекать данные из документов, классифицировать и категоризировать информацию и автоматически вводить ее в соответствующие системы.

Например, производитель автомобилей может использовать ботов RPA для обработки счетов поставщиков. Боты могут извлекать важные данные, проверять их на соответствие заранее определенным правилам и вводить данные в систему учета, устраняя необходимость ручного ввода данных.

Прогноз спроса

Использование ИИ в производстве для прогнозирования спроса дает несколько преимуществ. В основном это позволяет компаниям принимать решения на основе данных, анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы. Это помогает им предвидеть колебания спроса и соответствующим образом корректировать свое производство, снижая риск дефицита или избыточных запасов.

Например, рассмотрим производителя модных товаров, использующего ИИ для прогнозирования спроса на различные предметы одежды. Анализируя данные из различных источников, таких как тенденции в социальных сетях, прогнозы погоды и предпочтения клиентов, система ИИ может давать точные прогнозы, позволяя ритейлеру оптимизировать уровни запасов и обеспечивать доступность популярных товаров.

Кроме того, эти варианты использования ИИ и машинного обучения в производстве позволяют компаниям улучшить планирование производства и распределение ресурсов. Точно прогнозируя спрос, производители могут оптимизировать свои производственные графики, сократить время выполнения заказа и свести к минимуму затраты, связанные с перепроизводством или недоиспользованием ресурсов.

Как Appinventiv расширяет возможности производства с помощью пользовательских решений AI/ML

Варианты использования ИИ и машинного обучения в производстве, обсуждаемые в блоге, показывают, как искусственный интеллект и машинное обучение революционизируют различные аспекты производства. Интеграция ИИ и машинного обучения в производственные процессы, от управления цепочками поставок до профилактического обслуживания, привела к значительному повышению эффективности, точности и экономичности.

Чтобы в полной мере ощутить влияние ИИ на производство, вам потребуется поддержка экспертной компании по разработке ИИ/МО, такой как Appinventiv. Опыт Appinventiv в разработке передовых продуктов искусственного интеллекта и машинного обучения, специально предназначенных для производственных предприятий, сделал компанию лидером в отрасли.

Например, наш клиент, мировой производитель тяжелого строительного и горнодобывающего оборудования, столкнулся с проблемами децентрализованной цепочки поставок, что привело к увеличению транспортных расходов и ручному разрешению данных. Чтобы решить эту проблему, мы разработали управляемую данными систему управления логистикой и цепочками поставок с использованием роботизированной автоматизации процессов (RPA) на базе искусственного интеллекта и аналитики. Боты RPA автоматизировали ручные процессы, исправляя ошибки и повышая прозрачность цепочки поставок на 60 %, что в конечном итоге повышало операционную эффективность на 30 %.

Поскольку производственный ландшафт продолжает развиваться, Appinventiv продолжает внедрять инновации и создавать индивидуальные решения AI/ML, которые переопределяют отраслевые стандарты. Сотрудничая с нашей командой, производственные предприятия могут использовать весь потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения, трансформировать свою деятельность и процветать в динамичной и конкурентной бизнес-среде.

Часто задаваемые вопросы

В. Какова роль ИИ в производстве?

О. ИИ помогает обрабатывающей промышленности, повышая эффективность, снижая затраты, повышая качество продукции, оптимизируя управление запасами и прогнозируя потребности в обслуживании. Эта технология также помогает предприятиям принимать решения на основе данных и способствует инновациям и повышению производительности на протяжении всего жизненного цикла производства.

В. Может ли ИИ улучшить качество продукции и сократить количество брака при производстве?

О. ИИ повышает качество продукции и сокращает количество дефектов при производстве за счет анализа данных, обнаружения аномалий и профилактического обслуживания, обеспечивая соответствие стандартам и сводя к минимуму количество отходов.

В. Является ли ИИ будущим производства?

О. Рынок искусственного интеллекта в производстве оценивался в 2,3 миллиарда долларов в 2022 году и, как ожидается, достигнет 16,3 миллиарда долларов к 2027 году, увеличившись в среднем на 47,9% за этот период. Эти данные показывают многообещающее будущее ИИ в производстве и то, что компаниям пора инвестировать в эту технологию, чтобы добиться значительных результатов в бизнесе.