Sztuczna inteligencja dla produkcji: czym jest Przemysł 4.0?

Błędy ludzkie. Wadliwe produkty. Zagrożenia bezpieczeństwa. Niedokładne szacunki. Nieefektywności. Kosztowna konserwacja maszyny. To tylko niektóre z wielu problemów nękających przemysł produkcyjny. Jednak sztuczna inteligencja szybko zmieniła krajobraz produkcyjny dzięki Przemysłowi 4.0. Przeczytaj, jak sztuczna inteligencja dla produkcji sprawia, że ​​praca jest bardziej wydajna, dokładna i produktywna.

Czym jest Przemysł 4.0?

Przemysł 4.0, często nazywany inteligentną produkcją, stanowi kulminację cyfrowej ewolucji w branży. Rozpoczyna nową erę charakteryzującą się natychmiastowym podejmowaniem decyzji, zwiększoną produktywnością i niezrównanymi zdolnościami adaptacyjnymi. Ta fala transformacji zmienia tradycyjne paradygmaty produkcyjne, umożliwiając firmom wprowadzanie innowacji, udoskonalanie i dystrybucję produktów z niespotykaną dotąd wydajnością i elastycznością.

Jak sztuczna inteligencja dla produkcji zmienia zasady gry

Producenci wykorzystują innowacyjne technologie, integrując Internet rzeczy (IoT), przetwarzanie w chmurze, analitykę, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoich zakładach produkcyjnych i operacjach.

Inteligentne fabryki przodują w tej rewolucji, oferując zaawansowane czujniki, wbudowane oprogramowanie i robotykę, która gromadzi i analizuje dane w celu usprawnienia procesów decyzyjnych.

Te cyfrowe postępy napędzają zwiększoną automatyzację, konserwację predykcyjną i samooptymalizację procesów, ostatecznie umożliwiając nowy poziom wydajności i szybkości reagowania na potrzeby klientów.

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w produkcji, ograniczając błędy ludzkie, minimalizując przestoje sprzętu i zwiększając produktywność. Analizując ogromne ilości danych zebranych z czujników w hali produkcyjnej, sztuczna inteligencja zapewnia widoczność zasobów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, ułatwiając konserwację predykcyjną i ograniczanie ryzyka.

W inteligentnych fabrykach zaawansowane technologicznie urządzenia IoT podnoszą produktywność i jakość, podczas gdy inspekcje wizualne oparte na sztucznej inteligencji zastępują metody ręczne, redukując błędy oraz oszczędzając czas i pieniądze.

Co więcej, pracownicy kontroli jakości mogą zdalnie monitorować procesy produkcyjne za pośrednictwem smartfonów połączonych z chmurą, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do natychmiastowego wykrywania błędów i zapobiegania kosztownym naprawom.

Zasady i technologie Przemysłu 4.0 mają zastosowanie w różnych sektorach przemysłu, w tym w produkcji dyskretnej i procesowej, naftowo-gazowej, górnictwie i nie tylko, torując drogę do transformacyjnego postępu i wydajności.

Jakie są technologie Przemysłu 4.0?

Produkcja AI składa się z wielu technologii odpowiedzialnych za każdy etap produkcji. Oto kilka popularnych technologii opartych na sztucznej inteligencji w ramach Przemysłu 4.0.

Internet przedmiotów

Maszyny w firmach produkcyjnych składają się z czujników zawierających adresy IP. Te adresy IP umożliwiają maszynom łączenie się z innymi urządzeniami wyposażonymi w Internet. W branży produkcyjnej, w której gromadzone są duże ilości danych, łączność sprawia, że ​​analiza i wymiana danych jest łatwiejsza i płynniejsza.

Nauczanie maszynowe

Automatyzacja zmienia reguły gry w przemyśle produkcyjnym. Obecnie maszyny przemysłowe funkcjonują w oparciu o wgląd w dane z innych podłączonych urządzeń i przepływ produkcji. Uczenie maszynowe zapewnia lepszą widoczność, przewidywalność i automatyzację operacji.

Producenci mogą przeprowadzać konserwację predykcyjną w oparciu o algorytmy, analizując dane zebrane z maszyn. Skutkuje to dłuższym czasem pracy i lepszą wydajnością.

Bezpieczeństwo cybernetyczne

W firmach produkcyjnych czasami zaniedbuje się cyberbezpieczeństwo. Jednak przy stałej łączności w firmach produkcyjnych ryzyko złośliwego oprogramowania i złośliwych ataków jest wysoce prawdopodobne.

W miarę jak branże przechodzą do Przemysłu 4.0 poprzez transformację cyfrową, konieczne staje się przyjęcie kompleksowej strategii cyberbezpieczeństwa obejmującej zarówno oprogramowanie, jak i sprzęt.

Krawędziowa sztuczna inteligencja

Edge AI, czyli „przetwarzanie brzegowe”, odnosi się do gromadzenia danych na „brzegu”, czyli tam, gdzie są gromadzone. Zamiast zbierać dane z lokalizacji zewnętrznej lub z chmury obliczeniowej, przetwarzanie brzegowe działa odwrotnie.

Edge AI pozwala na agregację danych w czasie rzeczywistym, co przynosi korzyści firmom produkcyjnym, gdy konieczna jest natychmiastowa reakcja. Dzięki temu dane są blisko źródła, co zapobiega zagrożeniom bezpieczeństwa.

Cyfrowe bliźniaki

Cyfrowy bliźniak to kolejna technologia produkcyjna oparta na sztucznej inteligencji, która pomaga przewidywać funkcje produktu, produkcję i procesy. Są to wirtualne repliki fizycznych obiektów firmy. Zapewnia dane w czasie rzeczywistym z urządzeń IoT, czujników i innych obiektów z łącznością.

Firmy produkcyjne mogą tworzyć cyfrowe bliźniaki, które pomogą ulepszyć przepływ pracy i linie produkcyjne oraz udoskonalić nowe projekty. Mogą także wykorzystywać cyfrowe bliźniaki do wirtualnego testowania swoich produktów i poprawiania ich w celu zwiększenia ich wydajności.

Jak działa sztuczna inteligencja w produkcji: przykład przemysłu samochodowego

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu firmach produkcyjnych, a branża motoryzacyjna nie jest wyjątkiem. Sztuczna inteligencja zmieniła tę branżę na każdym poziomie, zapewniając lepsze i bezpieczniejsze wrażenia z jazdy. Oto jak AI działa w branży motoryzacyjnej:

Produkcja

Obecnie powszechnie można spotkać sztuczną inteligencję na liniach montażowych firm motoryzacyjnych. Te maszyny AI wykonują zadania z precyzją i szybkością, której człowiek nie jest w stanie dorównać. Pozwala to na produkcję lepszych pojazdów o wyższej jakości oraz szybszą i bardziej wydajną produkcję.

Autonomiczna jazda

Wraz z rozwojem samochodów autonomicznych przemysł motoryzacyjny zintegrował sztuczną inteligencję, aby zmniejszyć liczbę wypadków drogowych. Sztuczną inteligencję uważa się za mózg autonomicznych samochodów. Kontrolując pojazdy w skomplikowanych warunkach drogowych i podejmując decyzje w ułamku sekundy, sztuczna inteligencja zapobiega wypadkom drogowym, jednocześnie pozwalając kierowcom odpocząć.

Obroty

Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc firmom produkującym samochody, jest sprzedaż. Firmy motoryzacyjne mogą zaoferować wirtualną pomoc potencjalnym nabywcom samochodów. Może wyświetlać konserwację predykcyjną, która ostrzega klientów o niektórych możliwych problemach. W ten sposób kupujący znajdą odpowiedni pojazd, który odpowiada ich potrzebom.

Bezpieczeństwo

Sztuczną inteligencję wykorzystuje się także w przemyśle motoryzacyjnym ze względów bezpieczeństwa. Niektóre ze standardowych funkcji bezpieczeństwa wykorzystujących sztuczną inteligencję obejmują adaptacyjny tempomat, asystenta utrzymania pasa ruchu i unikania kolizji.

Inteligentne systemy transportowe

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja oferuje inteligentniejsze systemy transportowe, które przyczyniają się do lepszych wrażeń z jazdy i bezpieczniejszego podróżowania po drogach. Ponadto sztuczna inteligencja może nawet personalizować rozrywkę i nawigację. Ponadto może nauczyć się Twoich preferencji dotyczących jazdy, takich jak pozycja siedzenia, lista odtwarzania itp. Kolejną innowacją AI jest zrozumienie ludzkich emocji na podstawie mimiki twarzy w celu zidentyfikowania aktualnego stanu umysłu za kierownicą.

Ostatnie słowa

Sztuczna inteligencja w produkcji przekształca tę branżę z korzyścią dla firm produkcyjnych i klientów. Sztuczna inteligencja zwiększa produkcję i zwiększa precyzję, zapewniając bezpieczniejszą jazdę. Pomaga także firmom produkcyjnym zaoszczędzić na kosztach rekrutacji, ponieważ sztuczna inteligencja zastępuje ludzi w działach montażowych. Niezależnie od tego, czy prowadzisz małą, czy dużą firmę produkcyjną, sztuczna inteligencja niezaprzeczalnie podwoi produkcję i podniesie jakość, jednocześnie obniżając koszty.