68 просмотров

13 лучших вариантов использования / приложений ИИ в производстве

Варианты использования ИИ в производстве

Промышленная обрабатывающая промышленность является лидером по внедрению искусственного интеллекта: 93 процента руководителей заявили, что их организации используют искусственный интеллект хотя бы умеренно.

Производители часто сталкиваются с различными проблемами, такими как неожиданный отказ оборудования или поставка дефектной продукции. Используя искусственный интеллект и машинное обучение, производители могут повышать эффективность работы, запускать новые продукты, настраивать дизайн продуктов и планировать будущие финансовые действия для продвижения своей цифровой трансформации.

Почему искусственный интеллект важен в обрабатывающей промышленности?

Внедрение ИИ на производственных предприятиях становится популярным среди производителей. Согласно исследованию Capgemini, более половины европейских производителей (51%) внедряют решения на основе ИИ, за ними следуют Япония (30%) и США (28%).

То же исследование также показывает, что наиболее популярные варианты использования ИИ в производстве улучшаются:

  • техническое обслуживание (29% случаев использования ИИ в производстве)
  • качество (27%)

Эта популярность обусловлена ​​тем, что производственные данные хорошо подходят для ИИ/машинного обучения. Производство наполнено аналитическими данными, которые машинам легче анализировать. Сотни переменных влияют на производственный процесс, и хотя их очень сложно анализировать людям, модели машинного обучения могут легко предсказать влияние отдельных переменных в таких сложных ситуациях. В других отраслях, связанных с языком или эмоциями, машины по-прежнему работают ниже человеческих возможностей, что замедляет их внедрение.

Пандемия COVID-19 также повысила интерес производителей к приложениям ИИ. Как видно на графике Google Trends ниже, паника из-за блокировок, возможно, заставила производителей сместить свое внимание на искусственный интеллект.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект используется ресторанами

COVID-19 повысил интерес к ИИ для производства

Каковы распространенные варианты использования ИИ в производстве?

1. Профилактическое обслуживание

Производители используют технологию искусственного интеллекта для выявления потенциальных простоев и несчастных случаев путем анализа данных датчиков. Системы искусственного интеллекта помогают производителям прогнозировать, когда и если функциональное оборудование выйдет из строя, чтобы его обслуживание и ремонт можно было запланировать до того, как произойдет сбой. Благодаря диагностическому обслуживанию на основе ИИ производители могут повысить эффективность и снизить стоимость отказа оборудования.

Как технологии искусственного интеллекта и машинного зрения способствуют обеспечению качества на заводах-изготовителях

Вы также можете просмотреть списки аннотаций данных и инструментов и сервисов AI/ML, чтобы найти вариант, который лучше всего соответствует потребностям вашего проекта:

  • Услуги по разработке AI/ML
  • Консультант по ИИ
  • Платформа Data Science / ML / AI
  • Инструменты аннотирования видео
  • Службы аннотации данных
  • Инструмент аннотирования медицинских изображений

7. Управление запасами

Решения для машинного обучения могут способствовать планированию запасов, поскольку они хорошо справляются с прогнозированием спроса и планированием поставок. Инструменты прогнозирования спроса на основе ИИ обеспечивают более точные результаты, чем традиционные методы прогнозирования спроса (ARIMA, экспоненциальное сглаживание и т. д.), которые инженеры используют на производственных предприятиях. Эти инструменты позволяют компаниям лучше управлять уровнями запасов, чтобы свести к минимуму вероятность наличия или отсутствия наличных на складе.

8. Оптимизация процесса

Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может помочь организациям оптимизировать процессы для достижения устойчивого уровня производства. Производители могут предпочесть инструменты анализа процессов на базе ИИ для выявления и устранения узких мест в процессах организации. Например, своевременная и точная доставка клиенту является конечной целью в обрабатывающей промышленности. Однако если у компании несколько заводов в разных регионах, выстроить согласованную систему доставки сложно.

Статья в тему:  Какие компании являются лидерами в области искусственного интеллекта

Используя инструмент интеллектуального анализа процессов, производители могут сравнивать производительность различных регионов вплоть до отдельных этапов процесса, включая продолжительность, стоимость и человека, выполняющего этап. Эти аналитические данные помогают оптимизировать процессы и выявлять узкие места, чтобы производители могли принять меры.

Спонсор:

Решение IBM Process Mining включает в себя автоматизированное обнаружение процессов, проверку соответствия, анализ производительности и возможности моделирования для мониторинга операций, сокращения количества узких мест, ошибок и отклонений и оптимизации их процессов.

Например, производитель, который использовал интеллектуальный анализ процессов IBM в своих процессах от закупки до оплаты, сократил количество отклонений и стоимость нестандартных покупок до 60 000 долларов. Фирма также определила возможности автоматизации процессов выставления счетов на 75%. Вы можете бесплатно попробовать IBM Process Mining.

9. Примеры использования цифровых двойников на базе ИИ

Цифровой двойник — это виртуальное представление реального продукта или актива. Сочетая методы искусственного интеллекта с цифровыми двойниками, производители могут улучшить свое понимание продукта и позволить компаниям экспериментировать с будущими действиями, которые могут повысить эффективность активов. Обычно цифровые двойники применяются в производстве в четырех сферах:

10. Разработка продукта

Производители могут использовать цифровых двойников до того, как будет изготовлен физический аналог продукта. Это приложение позволяет предприятиям собирать данные с виртуального двойника и улучшать исходный продукт на основе данных.

11. Настройка дизайна

Из-за смещения потребительского спроса в сторону персонализации производители могут использовать цифровых двойников для разработки различных модификаций продукта. Это позволяет клиентам приобретать продукт на основе показателей производительности, а не его дизайна.

Статья в тему:  Как использовать искусственный интеллект для сканирования документов

12. Повышение производительности цеха

Цифровой двойник можно использовать для мониторинга и анализа производственного процесса, чтобы определить, где могут возникнуть проблемы с качеством или где производительность продукта ниже запланированной.

13. Оптимизация логистики

Цифровые двойники позволяют производителям получить четкое представление об используемых материалах и дают возможность автоматизировать процесс пополнения запасов.

Каковы преимущества ИИ в производстве?

Безопасность

Производство является одним из промышленных секторов с самым высоким уровнем риска, в котором ежегодно происходит более 3000 серьезных травм и девять смертельных случаев. Использование роботов на работах с высокой степенью риска может помочь производителям снизить количество нежелательных несчастных случаев.

Снижение цены

Технологии искусственного интеллекта могут снизить операционные расходы производителей за счет нескольких применений:

  • Использование технологий искусственного интеллекта может расширить аналитические возможности организаций, чтобы они могли более эффективно использовать свои ресурсы, делать более точные прогнозы и сокращать затраты на складские запасы. Благодаря улучшенным аналитическим возможностям компании также могут перейти на профилактическое обслуживание, что позволит исключить затраты на простои и снизить затраты на техническое обслуживание.
  • Это очевидно, но производителям не нужно платить ежемесячную зарплату роботам. Однако роботы требуют капитальных затрат, которые необходимо сопоставлять с постоянными затратами на оплату труда.

Более быстрое принятие решений

Благодаря датчикам IoT производители могут собирать большие объемы данных и переключаться на аналитику в реальном времени. Это позволяет производителям быстрее получать информацию, чтобы они могли принимать оперативные решения на основе данных в режиме реального времени.

Статья в тему:  Где существует искусственный интеллект

Круглосуточное производство на темных фабриках

Фабрики без человеческого труда называются темными фабриками, поскольку свет может не требоваться для работы роботов. Это относительно новая концепция, в настоящее время работает всего несколько экспериментальных 100% темных фабрик. Тем не менее, с применением искусственного интеллекта и других технологий автоматизации количество темных фабрик со временем будет увеличиваться, поскольку они могут обеспечить значительную экономию, покончить с несчастными случаями на рабочем месте и расширить свои производственные мощности.

Узнайте больше о применении ИИ в различных отраслях:

Если у вас все еще есть вопросы о том, как ИИ произвел революцию в обрабатывающей промышленности, не стесняйтесь обращаться к нам:

Джем является главным аналитиком AIMultiple с 2017 года. AIMultiple ежемесячно информирует сотни тысяч компаний (по данным SimilarWeb), включая 55% компаний из списка Fortune 500.

Работа Джема цитируется ведущими мировыми изданиями, включая Business Insider, Forbes, Washington Post, глобальными компаниями, такими как Deloitte, HPE, и неправительственными организациями, такими как Всемирный экономический форум, и наднациональными организациями, такими как Европейская комиссия. Вы можете увидеть больше авторитетных компаний и ресурсов, которые ссылались на AIMultiple.

На протяжении всей своей карьеры Джем работал техническим консультантом, закупщиком технологий и предпринимателем в области технологий. Он консультировал предприятия по их технологическим решениям в McKinsey and Company и Altman Solon более десяти лет. Он также опубликовал отчет McKinsey о цифровизации.

Статья в тему:  Скрип, куда направляются усилия glaxosmithkline по созданию искусственного интеллекта? Джон Бальдони

Он руководил технологической стратегией и закупкой телекоммуникационной компании, подчиняясь генеральному директору. Он также руководил коммерческим ростом компании Hypatos, занимающейся глубокими технологиями, которая достигла 7-значного годового постоянного дохода и 9-значной оценки от 0 в течение 2 лет. Работа Джема в Hypatos освещалась ведущими технологическими изданиями, такими как TechCrunch и Business Insider.

Джем регулярно выступает на международных технологических конференциях. Он окончил Университет Богазичи по специальности инженер-компьютерщик и имеет степень магистра делового администрирования Колумбийской школы бизнеса.

СВЯЗАННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

8 лучших вариантов использования и 2 тематических исследования генерации текста с помощью ИИ

Четыре лучших варианта использования генеративного ИИ в банковской сфере

Интеллектуальная автоматизация , Роботизированная автоматизация процессов (RPA) , НЛП

5 способов, с помощью которых NLP и RPA обеспечивают интеллектуальную автоматизацию

оставьте ответ
ВАШ ЭЛЕКТРОННЫЙ АДРЕС НЕ БУДЕТ ОПУБЛИКОВАН. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ПОЛЯ ПОМЕЧЕНЫ *

Комментарий *

ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x