NICOLAS LACHAUD- BANDRES SPOLUPRÁCA + AUTOMATIZÁCIA | INOVÁCIE
Tento blog sa prvýkrát objavil v elektronickej knihe Collaborate + Automate .
Integrácia umelej inteligencie
Automatizácia prechádza posunom. Industrializácia umelej inteligencie (AI) dala mozog automatizovaným procesom.
Kedysi sme sa spoliehali na pevné, predprogramované systémy, ktoré sa nedokázali prispôsobiť alebo sa poučiť z minulých skúseností, teraz môžeme vytvárať dynamické systémy, ktoré analyzujú, učia sa a časom sa zlepšujú.
Sila dát a AI rozširujú dosah automatizácie v celej továrni. Tam, kde bola jeho právomoc pevne stanovená na opakujúce sa úlohy, sa jej rozsah teraz výrazne rozrástol. Potenciál, ktorý sľubuje uvoľniť, sa dotýka všetkého od dizajnu až po zákazníka.
V továrni nám to dáva potenciál dosiahnuť nové vrcholy výroby, optimalizovať operácie a dosiahnuť cieľ vyrábať hneď na prvýkrát. Poďte s nami preskúmať, ako industrializácia AI ovplyvní kľúčové oblasti podnikania.
Obchodná odolnosť
Automatizovaný systém je pevný systém. Nedokáže sa prispôsobiť ani reagovať na neočakávané zmeny. V rôznych fázach svojho života potrebuje každý automatizovaný systém ľudský zásah. Dokážeme vytvoriť inteligentné automatizované systémy, ktoré fungujú predvídateľným spôsobom. Môžeme ich postaviť tak, aby reagovali na predvídateľné udalosti, ale vždy bude existovať neznámy alebo nepredvídateľný scenár.
AI nám umožňuje premeniť systémy na agilné systémy, ktoré podporujú odolnosť podniku. Vďaka integrácii AI s automatizáciou majú systémy schopnosť učiť sa z rozpoznávania vzorov, využívať poznatky založené na údajoch a reagovať na nové alebo meniace sa udalosti. Integráciou AI s automatizovanými systémami zavádzame prispôsobivosť a flexibilitu, ktorá znižuje potrebu ľudského zásahu a umožňuje vyššiu úroveň odolnosti a agilnosti na podnikovej úrovni.
Dizajn a vývoj
Umelá inteligencia prináša revolúciu v spôsobe, akým navrhujeme a používame nové produkty. Nástroje generatívneho návrhu umožňujú návrhárom vkladať požiadavky do softvéru spolu s určitými parametrami, ako sú materiály, fyzické rozmery a rozpočtové obmedzenia, a potom AI generuje a prezentuje množstvo realizovateľných iterácií návrhu. Výsledkom nie je len jedno riešenie, ale mnoho optimálnych návrhov na základe pôvodných špecifikácií.
Na rozdiel od ľudí nemá generatívny dizajn žiadne preddefinované predstavy o tom, ako by mal produkt alebo časť vyzerať – jednoducho navrhne niečo, čo bude zadané. Softvér tak môže voľne vymýšľať riešenia problémov. Táto technológia už má neuveriteľný vplyv na odvetvia, vrátane automobilového priemyslu, kde umožnila dizajnérom robiť všetko od nízkej hmotnosti až po zlepšenie výkonu, často spojením viacerých častí do jednej jednotky.
Namiesto toho, aby generatívny dizajn uberal dizajnérom, dáva krídla inováciám tým, že otvára nové cesty na objavovanie.
Pracovné postupy v továrni
Zavedenie výkonu AI do tradičnej automatizácie má potenciál transformovať výrobné pracovné postupy. Namiesto toho, aby systémy umelej inteligencie riešili len opakujúce sa, špinavé alebo nebezpečné úlohy, môžu vykonávať celý rad oveľa zložitejších činností. Schopnosť učiť sa v priebehu času na základe skutočnej spätnej väzby a rozpoznávať vzory a extrapolovať ho robí vynikajúcim pri optimalizácii pracovných tokov a dolaďovaní procesov s automatickými úpravami výrobných prostriedkov na zabezpečenie kvalitného výstupu.
Hodnota AI v dielni však presahuje efektivitu a optimalizované procesy. So správnou predvídavosťou a víziou môže viesť dobre do sfér inovácií. Efektivita, bezpečnosť a optimalizácia sa takmer stávajú vedľajším produktom, pretože AI navrhuje úplne nové spôsoby práce. Úplná integrácia AI do pracovných tokov továrne umožňuje nové stratégie a techniky, ktoré by mohli transformovať tradičné pracovné toky.
Kontrola kvality a údržba
AI je veľmi dobrá v hľadaní vzorov a rozpoznávaní anomálií. Táto schopnosť sa používa pri rozpoznávaní tváre už mnoho rokov. Vidíme to na letiskovej bezpečnosti a pasovej kontrole, no v súčasnosti sa táto technológia čoraz viac uplatňuje aj v oblasti prediktívnej údržby a kontroly kvality vo výrobných linkách.
Umelá inteligencia môže byť trénovaná tak, aby vizuálne kontrolovala diely, keď sa pohybujú po výrobnej linke, pričom kontroluje množstvo nezrovnalostí, v niektorých prípadoch rýchlejšie a dôslednejšie ako ľudskí operátori. Navyše vďaka tejto schopnosti identifikovať vzory a nachádzať odchýlky je umelá inteligencia veľmi dobrá pri prediktívnej údržbe, ktorá rozpoznáva zmeny v správaní stroja, ktoré môžu naznačovať potenciálne problémy. To sa stáva indikátorom plánovania údržby, čo znižuje prestoje a šetrí náklady.
Distribúcia a logistika
Až doteraz mohli logistické oddelenia používať AI na vytvorenie a identifikáciu optimálneho spôsobu skladovania, balenia a doručovania tovaru. Mohli použiť Ai na monitorovanie a reagovanie na špičky a poklesy dopytu alebo na vytváranie plánov na základe podmienok v reálnom čase.
To všetko je veľmi pôsobivé, ale je to reaktívna stratégia. Aby sme sa dostali od optimalizácie a ku konkurenčným výhodám inovácií, musíme byť proaktívni. Tu vstupuje do hry AI, konkrétnejšie HxGN EAM (Enterprise Asset Management).
HxGN EAM je špičkové riešenie správy aktív, ktoré využíva AI na predĺženie životných cyklov aktív a zvýšenie produktivity. Umožňuje organizáciám prejsť z EAM na Asset Performance Management (APM) aplikovaním technológií, ako sú AI a Machine Learning, s cieľom poskytnúť presné, dôveryhodné údaje a strategické poznatky pre lepšie rozhodovanie.
Autor
