U proizvodnji je tolerancija prema pogrešci izuzetno niska. To znači da, iako se AI može iskoristiti za poboljšanje načina na koji proizvode tvrtke, to se mora učiniti strateški zajedno s kvalificiranim ljudskim radnicima.
7 načina AI mijenja proizvodnju
1. Prediktivno održavanje
Prije pojave AI, održavanje stroja bilo je čvrsto zakazano kako bi se smanjio rizik od slučajnog kvara. Sada tvrtke mogu iskoristiti prediktivne AI sustave kako bi prilagodili potrebe za održavanjem svakog dijela opreme, stvarajući optimizirane rasporede za pojedine strojeve i povećavajući učinkovitost bez povećanja troškova.
Mljeveni objekti, na primjer, često imaju problema s vretenama koje se lako razbijaju, usporavajući proizvodnju i povećavajući operativne troškove. Međutim, integriranjem AI programa u softver, ove biljke mogu biti u tijeku nadgledanje kako bi otkrile potencijalne točke neuspjeha prije nego što uzrokuju probleme.
2. Osiguranje kvalitete
Korištenje AI za poboljšanje prakse osiguranja kvalitete ne samo da će dati bolje krajnje rezultate, već će pomoći tvrtkama da utvrde optimalne radne uvjete na prodajnom mjestu i utvrde koje su varijable najvažnije za postizanje tih ciljeva. To smanjuje stopu oštećenja i uvelike smanjuje nastali otpad, ušteda vremena i novca.
3. Pregled oštećenja
Sada je moguće "outsourcing" posao pronalaska oštećenja, zahvaljujući sposobnosti AI -ja da vizualno pregledava predmete brže i temeljitije od ljudi.
Pravi sustav može se osposobiti na relativno malom broju slika, a zatim raspoređen za obavljanje istog posla koji bi obično zahtijevao desetke ili stotine radnika. Pored toga, može provesti analizu uzroka, omogućavajući tvrtkama da se bave potencijalnim problemima koji bi se inače mogli zanemariti, povećavajući na taj način proizvodnju i optimizirajući proizvodnju.
4. Automatizacija skladišta
Potrošači prebacuju svoje navike kupnje u e-trgovinu, što znači da učinkovitost skladišta postaje glavni prioritet za tvrtke kojima je potrebna logistička izvrsnost da bi ostale konkurentne.
Automatizacija skladišta obuhvaća sve, od implementacije AI rješenja do obrade računa, oznaka proizvoda i dokumentacije dobavljača, do korištenja algoritama za optimizaciju prostora na policama, što može donijeti ogroman povrat ulaganja u skladišta.
5. Integracija i optimizacija montažne linije
Za istinsku optimizaciju proizvodnje i smanjenje troškova potrebno je više od samo prikupljanja podataka s proizvodnog poda. Informacije se moraju skenirati, čistiti i konstruirati na način koji omogućava funkcionalnu analizu. AI može brzo i lako klasificirati i strukturirati agregirane podatke u čitavom objektu, pružajući ljudima djelotvoran, praktičan pregled onoga što se događa u svakoj fazi proizvodnog procesa.
To također omogućava određeni stupanj automatizacije montažnih linija, poput reorganizacije proizvodne linije ako jedan stroj ne uspije.
6. AI razvoj i dizajn proizvoda
Kako tehnologija i dalje napreduje i poboljšava, očekuje se da će AI imati najznačajniji utjecaj na razvoj proizvoda i dizajn u narednih pet godina. Proizvođači ga već koriste za generativni dizajn kako bi stvorili inovativne prototipove i ubrzali dugotrajne zadatke kao što su mrežaste i pripreme geometrije.
7. Mala i srednja poduzeća koristi
Industrija robotike razvija se brzo, pa su roboti na AI pogonu postaju manje novosti i više dio svakodnevnog života u mnogim industrijama. Ovo je dobra vijest za mala poduzeća, jer to znači širi raspon dostupnih opcija po dostižnim cijenama. Prije toga, samo velike tvrtke s proračunima ulaganja u istraživanje i razvoj i vrhunske tehnologije mogle bi si priuštiti da roboti budu dio svog poslovanja.
Budućnost AI u proizvodnji
Učinkoviti AI treba dvije do tri godine da obučava povijesne podatke, tako da je nedostatak prihvaćanja ostavio industriju iza sebe. Često su pitanja usvajanja više ekonomska, a ovaj je korak najteže poduzeti zbog početnih troškova.
Iako većina operatora još uvijek radije koristi svoju intuiciju i prosudbu na terenu, digitalne tvornice mogu olakšati, sigurnije i profitabilnije zamijeniti kvalificirane operatere kad odlaze.
S globalnim trendom digitalizacije i održivosti, lice proizvodnje se mijenja. Mnogi proizvođači oklijevaju izvršiti prijelaz, ali budući da je promjena neizbježna, bolje je početi prihvaćati AI sada nego čekati da zaostane i uhvati se.