Производство — одна из основных отраслей, в которой технологии Искусственный интеллект и машинное обучение используются в полной мере. Умные фабрики, также известные как Умные фабрики 4.0, значительно сокращают время непредвиденных простоев и улучшают дизайн продуктов, а также повышают эффективность и время перехода, общее качество продукции и безопасность работников. Искусственный интеллект — это сердце Индустрии 4.0, обеспечивающее более высокую производительность без ущерба для окружающей среды.
Siemens, GE, Fanuc, Kuka, Bosch, Microsoft и NVIDIA, среди других отраслевых гигантов, уже вкладывают значительные средства в производство ИИ с подходами машинного обучения для повышения эффективности каждой части производства. Согласно Google Trends, люди искали «ИИ в производстве» больше, чем когда-либо прежде.
Давайте начнем с объяснения того, как именно AI/ML в современном производстве может преобразовать отрасль.
Как ИИ может помочь производству?
Умное обслуживание
Будучи очень важной частью каждой производственной операции, зависящей от активов, техническое обслуживание оборудования является одной из самых больших статей расходов в обрабатывающей промышленности — незапланированные простои обходятся заводам и фабрикам почти в 50 миллиардов долларов, 42% из которых были вызваны выходом из строя активов.
Вот почему профилактическое обслуживание стало жизненно важным решением, которое поможет сэкономить огромную сумму денег. Сложные алгоритмы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и машинное обучение, генерируют достоверные прогнозы относительно состояния активов и оборудования. Оставшийся срок полезного использования (RUL) оборудования значительно увеличивается. Если что-то нужно отремонтировать или заменить, технические специалисты узнают об этом заранее и даже узнают, какие методы использовать для устранения проблемы.
Улучшенная разработка продукта
Генеративный дизайн — это метод, который позволяет поместить детальное задание, созданное людьми, в алгоритм ИИ. Информация в брифе может содержать различные параметры, такие как доступные производственные ресурсы, бюджет и время. Алгоритм рассматривает все возможные варианты и генерирует несколько оптимальных решений. Этот набор решений можно оценить с помощью предварительно обученных моделей глубокого обучения, которые могут добавить больше информации и выбрать определенные варианты. Вы можете пройти этот процесс столько раз, сколько захотите, чтобы остановиться на идеальном. Искусственный интеллект полностью объективен и не имеет никаких недоказанных предположений, которые могут быть у людей.
Улучшение качества
В современном мире сжатых сроков и повышенного уровня сложности продукции становится еще сложнее соответствовать самым высоким стандартам и регламентам в части качества. Клиенты ожидают безупречных продуктов. Кроме того, дефекты продукции могут стать причиной отзыва продукции, что наносит огромный ущерб репутации компании и ее бренда. ИИ может предупредить компании о проблемах на производственной линии, которые могут привести к проблемам с качеством. Эти недостатки могут быть серьезными или малозаметными, но все они влияют на общий уровень производства и могут быть устранены на ранних стадиях.
Например, машинное зрение — это решение на основе искусственного интеллекта, в котором используются камеры с высоким разрешением для отслеживания дефектов намного лучше, чем это может сделать человек. Его можно комбинировать с облачной инфраструктурой обработки данных, которая генерирует автоматический ответ. Кроме того, производители могут получать данные о производительности своих продуктов, когда они выходят на рынок, чтобы в будущем принимать более эффективные стратегические решения.
Адаптация к рынку
AI и ML уже являются важным элементом Factory 4.0, но они также могут улучшить цепочки поставок, делая их заранее интерактивными к изменениям на рынке. Таким образом, менеджеры могут улучшить свое стратегическое видение, полагаясь на предложения ИИ. Оценки генерируются ИИ на основе объединения ряда факторов, таких как политическая ситуация, погода, поведение потребителей и состояние экономики. Персонал, инвентарь и снабжение материалами можно было рассчитать в соответствии с прогнозами.
Крупнейшие компании по всему миру уже используют искусственный интеллект и машинное обучение в производстве и инвестируют миллионы в его развитие. Вот некоторые из наиболее ярких примеров компаний, использующих его.
Сименс
Немецкий конгломерат утверждает, что его практический опыт в области промышленного ИИ для производства уже способствовал развитию и применению технологии. На протяжении десятилетий они использовали нейронные сети для мониторинга сталелитейных заводов, а также для повышения их производительности. За последние 10 лет они инвестировали более 10 миллиардов долларов в приобретение компаний-разработчиков программного обеспечения.
В 2016 году компания Siemens представила Mindsphere, интеллектуальное облако, которое позволяет производителям контролировать парк машин по всему миру. В том же году они добавили IBM Watson Analytics к функциям, предлагаемым сервисом. Цель этого решения — захватить каждый параметр производственного процесса от разработки до поставки и найти проблемы и пути их решения.
Siemens использует ИИ на основе нейронной сети в своих газовых турбинах. Более 500 датчиков контролируют различные параметры, а система учится и принимает решения по корректировке значений топлива для наиболее эффективной работы.
«Сименс» также предлагает Click2Make — продукт, цель которого — сделать реальностью массовую настройку. Когда компании будут иметь полное представление о своих ресурсах и будут иметь передовых роботов, это станет возможным.
Дженерал Электрик
General Electric, одна из крупнейших компаний на планете, производит все, от бытовой техники до крупного промышленного оборудования. У них более 500 заводов по всему миру, но они только начали делать их умными.
Brilliant Manufacturing Suite — это попытка GE отслеживать и обрабатывать все в каждом аспекте производства, чтобы найти все возможные проблемы и сбои. Их первая бриллиантовая фабрика в Индии получила инвестиции в размере 200 миллионов долларов и благодаря этому решению повысила коэффициент эффективности объекта на 18%. Brilliant Manufacturing Suite от GE призван объединить все элементы производства, такие как проектирование, инжиниринг или распространение, в единую масштабируемую глобальную интеллектуальную систему. У него даже есть собственная платформа Industrial IoT Preix. Эта платформа использует датчики для контроля всех аспектов производственного процесса и производительности сложного оборудования. Predix обладает возможностями глубокого обучения, которые могут обрабатывать всю эту информацию и выдавать полезные идеи.
В настоящее время General Electric управляет семью заводами Brilliant с системой Predix; все видели положительные улучшения в производстве.
Фанук
Эта компания из Японии внедряет искусственный интеллект, чтобы сделать роботов умнее. Фактически, он является лидером в области промышленной робототехники, интегрируя глубокое обучение в роботов. Fanuc в сотрудничестве с Rockwell и Cisco представила FANUC Intelligent Edge Link and Drive (FIELD), платформу Интернета вещей для производственной отрасли. Партнерство с NVIDIA привело к использованию ИИ-чипов Fanuc для заводов будущего. Использование глубокого обучения с подкреплением позволило некоторым промышленным роботам обучаться самостоятельно. FANUC и NVIDIA стремятся обеспечить одновременное обучение нескольких роботов. Если роботы смогут учиться вместе, это будет быстрее для каждого из них в отдельности. В будущем роботы смогут делиться друг с другом своими навыками — экономя время в производственных процессах на «Умной фабрике».
В течение многих лет робототехника, расширенная аналитика и автоматизация были основной частью производственной отрасли. Растущие масштабы внедрения ИИ в производство больше похожи на эволюцию, чем на прорыв в отрасли. Технологии уже есть, и более массовое внедрение — вопрос времени.
