Kako izkoristiti moč umetne inteligence v proizvodnih podjetjih?

Industrijska proizvodnja se dandanes sooča z izzivi, kot so naraščajoči stroški poslovanja, nihanje povpraševanja in motnje v dobavnih verigah. K sreči je proizvodna industrija že od nekdaj naklonjena sprejemanju inovativnih tehnologij, ki povečujejo učinkovitost in avtomatizacijo. Priložnosti umetne inteligence (ang. Artificial Intelligence oz. AI) za revolucijo različnih procesov v proizvodnji so zelo obetavne.

Primeri uporabe

Proizvodni procesi pogosto ustvarjajo velike količine podatkov, ki pa lahko z uporabo umetne inteligence privedejo do pomembnih optimizacij. Strojno učenje (ang. Machine Learning) in nevronske mreže globokega učenja (ang. Deep Learning) lahko izboljšajo analizo podatkov in posledično sprejemanje odločitev v proizvodnem sektorju.

Umetna inteligenca vam lahko pomaga pri večjo učinkovitosti, zmanjševanju stroškov, inflaciji, zagotavljanju varnosti dobavne verige in trajnosti. Ti izzivi močno vplivajo na podjetja, pri spopadanju z njimi pa vam lahko pomaga prilagoditev tehnologij, ki jih uporabljate.

Poglejmo nekaj ključnih področij, kjer lahko proizvodne organizacije izkoristijo moč umetne inteligence.

Primeri uporabe umetne inteligence v proizvodni industriji

1. Oblikovanje in razvoj izdelkov s pomočjo AI

V nepričakovanih situacijah umetna inteligenca omogoča hitro ukrepanje. V zadnjih letih smo bili priča visokim stopnjam inflacije in motnjam v dobavnih verigah. Generativno oblikovanje vam lahko pomaga hitreje preoblikovati sestavne dele v primerih, ko je potrebno na primer zamenjati material.

Potencial uporabe generativne AI pri oblikovanju in razvoju izdelkov je velik, kar je jasno že sedaj.

2. AI kot podpora načrtovanju proizvodnje

Ključni vidik učinkovitega načrtovanja proizvodnje in upravljanja zalog je natančno napovedovanje povpraševanja. Tradicionalni modeli napovedovanja so pogosto nezanesljivi, saj se zanašajo izključno na pretekle podatke in linearne modele, kar privede do netočnih ocen. Prav tako tradicionalni modeli ne prepoznavajo vzorcev in medsebojnih povezav.

Sistemi, ki temeljijo na umetni inteligenci, pa uporabljajo algoritme strojnega učenja, ki se nenehno učijo iz preteklih podatkov in prepoznavajo skrite medsebojne povezave, kar lahko znatno izboljša natančnost napovedovanja povpraševanja. Z uporabo tovrstnih rešitev boste izboljšali svoje proizvodne procese in učinkoviteje razporejali vire.

Načrtovanje proizvodnje je zapleten proces, ki vključuje številne dejavnike, kot so napovedovanje, upravljanje dobavne verige, sledenje zalogam in razporejanje delovnih mest. Za učinkovito načrtovanje proizvodnje je potrebna visoka raven strokovnega znanja, včasih pa je zaradi nepredvidenih težav, kot so okvare ali izpadi kakovosti, potrebno celo spreminjanje razporeda v realnem času. Vse do danes so imeli tradicionalni ERP sistemi pomembno vlogo pri načrtovanju proizvodnje, sedaj pa so tu naprednejši sistemi, ki jih poganja AI.

Slednji ponujajo bolj dinamično rešitev v primerjavi s tradicionalnimi ERP sistemi, saj uporabljajo algoritme strojnega učenja in napredno analitiko za hitro prilagajanje spremembam in optimizacijo procesov. Z uvedbo umetne inteligence je mogoče odpraviti morebitna ozka grla, preudarno razporediti vire in se hitro odzvati na spremembe v proizvodnem okolju. Ne pozabite pa, da je kakovost rezultatov sistemov umetne inteligence odvisna od razpoložljivosti visoko-kakovostnih podatkov.

3. Optimizirajte proizvodne linije z AI

Poleg optimizacije strojev lahko umetna inteligenca bistveno izboljša tudi učinkovitost proizvodnih delavcev, saj jim zagotavlja uporabne vpoglede in priporočila, ki temeljijo na podatkih. Najboljši primer so programske rešitve, namenjene zbiranju podatkov in predlaganju ukrepov za izboljšanje učinkovitosti proizvodnje. Tovrstni sistemi omogočajo delavcem, da postavljajo podrobnejša vprašanja, na katera se nato sistem odzove z ustreznimi poizvedbami in zagotavljanjem uporabnih vpogledov.

Zanimivo sodelovanje med človekom in strojem je mogoče najti tudi pri robotih, opremljenih z umetno inteligenco. Ti lahko delavcem pomagajo pri prevozu orodij in nujnih predmetov, ne glede na spreminjajoče se lokacije orodja in delavca. Ta dinamični podporni sistem ne povečuje le produktivnosti, ampak tudi zmanjšuje človeške napake in tveganje nesreč na delovnem mestu.

4. AI za izboljšanje nadzora kakovosti

Ročni nadzor kakovosti zahteva veliko dela in je dovzeten za napake. Z umetno inteligenco lahko modele zaznavanja oblikujemo veliko lažje. Na primer kamere v bližini proizvodne linije, skupaj z algoritmi AI, omogočajo samodejno odkrivanje napak. Takšna samodejna kontrola kakovosti zagotavlja, da je vsak del brez napak, medtem ko ročni nadzor pogosto temelji na naključnih pregledih. Model zaznavanja odkriva podatkovne točke (tj. vhodne merilne podatke), ki so neobičajne. Če lahko takšno odstopanje odkrijete takoj, lahko preprečite izgubo celotne serije izdelka.

5. Vzdrževanje, ki ga podpira AI