Адаптивне проектування в машинобудуванні, революційна концепція в промисловому виробництві, набирає обертів у 2024 році. Цей підхід підкреслює гнучкість виробничих систем, дозволяючи машинам налаштовуватися та динамічно реагувати на різні виробничі потреби. Це означає перехід від статичних, універсальних машин до більш плавного, чутливого виробничого середовища.

Штучний інтелект (AI) революціонізує технічне обслуговування машин на виробничих лініях, передбачаючи й запобігаючи потенційним проблемам. Аналізуючи дані датчиків і алгоритми машинного навчання, штучний інтелект може визначати закономірності, які передують виходу з ладу обладнання, забезпечуючи своєчасне обслуговування та запобігаючи вузьким місцям виробництва.

Системи на основі штучного інтелекту в ощадливому виробництві

Системи, керовані штучним інтелектом, є ключовими чинниками принципів ощадливого виробництва. Ці системи оптимізують виробничі процеси шляхом оптимізації операцій і зменшення відходів, а також забезпечують гнучкість адаптації до мінливих вимог виробництва. Результатом є більш ефективний, рентабельний і оперативний виробничий процес.

На своєму заводі в Спартанбурзі, штат Южна Кароліна, BMW Group використовує ШІ для підвищення ефективності виробництва. На заводі, який щодня виробляє понад 1500 автомобілів, використовуються роботи зі штучним інтелектом, які з високою точністю приварюють сотні металевих шпильок до рам SUV. Це втручання штучного інтелекту не тільки забезпечує точність, але й надає засоби для швидкого виправлення помилок, що призводить до щорічної економії понад 1 мільйона доларів США.

На першому підприємстві з виробництва електроніки Inventec розробила кілька інтелектуальних виробничих проектів на основі штучного інтелекту. Сюди входить керування логістичними прогнозами та підготовка інвентаризації електронних частин з використанням історичних даних і рекурентної нейронної мережі, що значно покращує традиційні методи.

Крім того, Inventec впровадив систему автоматичної кваліфікації програмного забезпечення ноутбуків для масового виробництва за допомогою технології комп’ютерного зору та автоматизації. Ця надійна система економить сотні людей-років у процесі кваліфікації.

Іншим помітним досягненням є створення заснованого на глибокому навчанні алгоритму для візуального контролю зовнішнього вигляду продукту, що потребує значно менше даних для навчання дефектів порівняно з традиційними методами.

Інтеграція технології Connected Worker

Технологія підключеного виробництва, підкріплена ШІ, може змінити спосіб поширення інформації та інструкцій на виробництві.

Ця технологія забезпечує зв’язок «машина-людина» та «людина-людина» в реальному часі, сприяючи безперебійному потоку даних і процесам прийняття рішень. Це важливий крок до більш інтегрованої та інтелектуальної виробничої екосистеми.

Інтеграція технологій підключених працівників має глибокий вплив на ефективність і безпеку у виробничому середовищі. Він надає працівникам статистику в режимі реального часу та сповіщення, а також дозволяє їм швидко реагувати на зміни чи потенційні небезпеки, підвищуючи ефективність роботи та знижуючи ризик нещасних випадків.

Технологія зв’язаної робочої сили не лише оптимізує процеси, але й надає пріоритет добробуту працівників. Удосконалена штучним інтелектом технологія підключеного працівника є ключовою в адаптивному дизайні, забезпечуючи зворотний зв’язок у режимі реального часу та швидкі модифікації дизайну, тим самим підвищуючи гнучкість виробництва та оперативність.

Удосконалення ШІ для налаштування виробництва

Удосконалення штучного інтелекту дозволяють виробникам налаштовувати виробничі процеси відповідно до конкретних потреб клієнтів. Ця гнучкість є ключовою для задоволення різноманітних і мінливих вимог сучасного ринку.

Це налаштування варіюється від зміни налаштувань машини для різних варіантів продукту до використання алгоритмів ШІ для розробки індивідуальних продуктів. Багато галузей впроваджують налаштовані рішення на основі ШІ.

У текстильній промисловості AI використовується для автоматичного налаштування ткацьких верстатів для різних типів тканин. У пакувальній промисловості машини, керовані штучним інтелектом, можуть перемикатися між різними розмірами та дизайном упаковки, обслуговуючи різноманітні лінійки продуктів з мінімальним ручним втручанням.

Розумна виробнича практика

ШІ відіграє вирішальну роль у прогнозному та проактивному обслуговуванні в розумних виробничих практиках. Використовуючи свою безпрецедентну здатність аналізувати величезні обсяги операційних даних, штучний інтелект може прогнозувати потенційні збої машин і планувати технічне обслуговування до того, як виникнуть поломки.

Впровадження штучного інтелекту в інтелектуальне виробництво значно скорочує час простою та оптимізує продуктивність обладнання. Системи штучного інтелекту постійно контролюють і коригують роботу машини, щоб забезпечити оптимальну продуктивність, що сприяє підвищенню продуктивності та зменшенню зносу. Постійна оптимізація на основі передових технологічних рішень, які включають штучний інтелект, є ключем до збереження конкурентної переваги у виробничому секторі.

Виклики та обмеження

Хоча штучний інтелект пропонує величезні переваги, він також створює технологічні та операційні проблеми. Інтеграція ШІ в існуючі виробничі системи вимагає значних інвестицій і досвіду. Крім того, забезпечення безперебійного зв’язку між системами ШІ та застарілим обладнанням залишається критичною перешкодою для багатьох виробників.

Деякі інші проблеми в інтеграції ШІ включають:

1. Високі витрати на інтеграцію та підтримку систем ШІ
2. Потреба в спеціалізованому досвіді для розробки та управління рішеннями ШІ
3. Проблеми сумісності між розширеними системами штучного інтелекту та існуючими застарілими механізмами
4. Залежність від надійних джерел даних для ефективного функціонування алгоритмів ШІ
5. Ризики простою та втрати продуктивності на етапі інтеграції ШІ
6. Вимоги до безперервного оновлення та обслуговування для забезпечення ефективності систем ШІ
7. Труднощі в масштабуванні рішень ШІ на різних виробничих одиницях або місцях

Розгортання ШІ у виробництві також викликає етичні міркування. Виробники повинні прийняти відповідальну практику штучного інтелекту, забезпечуючи прозорість і справедливість у розгортанні штучного інтелекту, враховуючи ширший вплив на суспільство.

Забезпечення безпеки та конфіденційності даних, які використовуються системами ШІ, має першочергове значення. Це означає захист конфіденційної інформації, пов’язаної з виробничими процесами, відомостями про співробітників і комерційною таємницею. Щоб захистити ці дані від несанкціонованого доступу або злому, необхідно застосувати суворі протоколи та методи шифрування.

Впровадження ШІ у виробництво може призвести до переміщення робочих місць, оскільки автоматизовані системи можуть замінити певні людські завдання. Ця зміна потребує програм перепідготовки та підвищення кваліфікації для співробітників, щоб адаптуватися до нових ролей, керованих технологіями. Виробники також повинні враховувати соціальні наслідки скорочення людської праці та прагнути створити баланс між автоматизацією та зайнятістю.

Системи штучного інтелекту неупереджені настільки, наскільки неупереджені дані, на яких вони навчаються. Якщо дані відображають історичні упередження або нерівність, рішення та прогнози ШІ можуть увічнити ці проблеми. Виробники повинні ретельно перевіряти свої системи штучного інтелекту на наявність будь-яких упереджень і гарантувати, що алгоритми навчаються на різноманітних і репрезентативних наборах даних.

Збереження прозорості в роботі ШІ та прийнятті рішень має важливе значення для зміцнення довіри між зацікавленими сторонами, включаючи співробітників, клієнтів і регуляторні органи. Справедливість у розгортанні штучного інтелекту також передбачає забезпечення того, щоб переваги штучного інтелекту, такі як підвищення ефективності та продуктивності, не відбувалися за рахунок етичних практик або добробуту робочої сили.

Майбутнє ШІ в проектуванні машин

Очікується, що в 2024 році і в подальшому ШІ в проектуванні машин значно розвинеться. Ми можемо очікувати появи більш інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів штучного інтелекту, більшої інтеграції штучного інтелекту в процеси прийняття рішень і більшого використання штучного інтелекту для складних завдань, таких як вибір матеріалів і оптимізація ланцюжка поставок.

Потенційний вплив штучного інтелекту на виробничу промисловість є глибоким. Він спрямований на переосмислення виробничих парадигм, що призведе до більш персоналізованих і ефективних виробничих процесів. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, він стимулюватиме інновації, підвищуватиме конкурентоспроможність і, зрештою, трансформуватиме виробничу галузь.