Какво означава ИИ в промишлеността?

За разлика от общия ИИ, изкуственият интелект в промишлеността се фокусира върху специфични области на приложение, като например контрол на качеството, прогнозна сервизна поддръжка, оптимизиране на процесите и роботика. ИИ в промишлеността се отнася до използването на алгоритми и машинно обучение за автоматизиране на сложни задачи, разпознаване на модели и изготвяне на прогнози. Това включва анализ и обработка на големи обеми данни от машини и системи.

Но защо компаниите трябва да разчитат на ИИ в промишлеността?

С помощта на анализа неизправности в машината могат да бъдат откривани в реално време. Използването на ИИ в промишлеността дава възможност за прогнозна сервизна поддръжка (Predictive Maintenance), гарантира качеството на продуктите (Predictive Quality) и използва ресурсите по-ефективно (Predictive Energy).

Какви предимства предлага ИИ в промишлеността?

Ето защо компаниите би трябвало да използват софтуер с ИИ:

• Увеличаване на производителността и OEE
• Трансформиране на стратегията за сервизна поддръжка в сервизна поддръжка основана на състоянието
• Намаляване на разходите, напр. за енергия и производство
• Подобряване на безопасността на труда
• Предимство пред конкуренцията посредством разграничаване от конкуренцията
• Подобряване на качеството
• По-малко непланирани престои

Предимствата на ИИ в производството са разнообразни. Например решенията с ИИ, като например Predictive Maintenance, могат да се използват за разпознаване на неизправности, преди те да доведат до скъпи повреди. Ако възникнат проблеми, мерките за сервизна поддръжка могат да бъдат предприети незабавно: Избягва се непланирани повреди, намаляват се разходите за сервизна поддръжка и се повишава производителността на компанията. В тази връзка данните допринасят и за безопасността на труда: Износването на материала може да бъде разпознато до известна степен и по този начин да се предотвратят опасни ситуации.

Друго голямо предимство на ИИ в промишлеността е подобряването на качеството на продуктите. Посредством използване на ИИ компаниите могат да разпознават и коригират дефекти и грешки на ранен етап. Намаляват се бракът и допълнителните работи. Това води до по-голяма удовлетвореност на клиентите и до положителен имидж на компанията.

Така способността за прогнозиране е друг важен аспект на ИИ. Анализирайки големи обеми от данни, алгоритмите с ИИ могат да идентифицират тенденции и модели, които други експерти обикновено биха пропуснали. Това позволява на компаниите да вземат информирани решения и да се справят по-добре с бъдещите предизвикателства.

Използване на ИИ в промишлеността: ръководство стъпка по стъпка

Използването на ИИ в промишлеността изисква внимателно планиране и подготовка. Важно е да се избере правилната технология за ИИ за специфичните изисквания на компанията. Трябва да се вземат предвид аспекти като мащабируемост, гъвкавост и съвместимост на данните. Благодарение на големия брой проекти за ИИ, които сме реализирали в промишлеността, можем да предоставим ценни идеи и да покажем какво трябва да се вземе предвид при използването на ИИ в компаниите.

1. Решение Make-or-Buy:
Преди да започне да се използва решение за ИИ, компаниите трябва да решат дали искат да разработят вътрешно решение за ИИ или да го закупят отвън. При това те трябва да се съобразяват със специфичните си изисквания, ресурси и бюджети. Колко скъпо може да бъде планираното решение? Имаме ли достатъчно специалисти с опит в областта на ИИ, науката за данните, ИТ и производството, ...?

Намирането на отговора не винаги е лесно. В нашия Make-or-Buy Guide за решения с ИИ можете да научите повече за това и да използвате чек лист, за да разберете кога е по-добрият вариант за вътрешно или външно производство.

2. Регистриране на данни:
Трябва да се идентифицират съответните източници на данни в производството, напр. сензорни елементи, протоколи на машини и данни за контрол на качеството. Свързаността на данните трябва да бъде гарантирана.

3. Обработка и анализ на данни:
За да използвате ефективно ИИ, е важно да разполагате с висококачествени данни в достатъчно количество. Те трябва да бъдат изчистени, структурирани и подготвени за обработка от алгоритмите на ИИ. Целта е да се разпознаят моделите и корелациите в данните.

4. Интеграция:
Решението за ИИ е интегрирано в съществуващите производствени системи. Изчерпателните тестове гарантират, че всичко работи безпроблемно и че данните могат да бъдат обработвани в реално време.

5. Практическо обучение:
Моделите на ИИ се обучават с всички събрани данни. Важно е редовно да се преразглежда и адаптира процесът на практическо обучение, за да се подобрят точността и ефективността на моделите на ИИ. Това гарантира, че винаги ще се постигат най-добрите резултати.

С това ръководство "стъпка по стъпка" ще имате солидна основа за приложение на ИИ във Вашето производство. ИИ предлага огромен потенциал за оптимизиране на Вашето производство и повишаване на Вашата конкурентоспособност.

Примери: Използване на ИИ в промишлеността

За да илюстрираме практическото приложение на ИИ в промишлеността, сега ще разгледаме някои конкретни примери. Тези компании са решили да закупят решение с ИИ и са извлекли ползи от това.

• Фирма от автомобилната промишленост използва Festo AX Industrial Intelligence, за да подобри надеждността на машините и да гарантира качеството в производството на каросерии. Използването на алгоритми с ИИ позволи да се разпознаят проблеми като загуба на сгъстен въздух в реално време и да бъдат предприети незабавни мерки. Това доведе до значително намаляване на брака и допълнителните работи, което доведе до значителни икономии на разходи. Непланираните престои бяха намалени с 25 %, а средното време за ремонт (MTTR) с 20 %.

• Друга компания от полупроводниковата промишленост използва Festo AX Industrial Intelligence, за да повиши максимално качеството на своите Wafer. Анализът на изкуствения интелект позволи предварително да се разпознаят типичните източници на грешки в процеса на рязане (напр. груби повърхности). Въз основа на това на ранен етап бяха предприети мерки за гарантиране на качеството. Компанията спести 100 000 евро годишно благодарение на намаления брак на всяка линия.

Заключение и перспективи

Използването на изкуствения интелект в промишлеността има огромен потенциал. Той предлага на компаниите широк спектър от предимства, като например повишена ефективност, намаляване на разходите и по-добра основа за вземане на решения.

Бъдещето на изкуствения интелект в промишлеността е обещаващо. Тъй като технологиите за изкуствен интелект продължават да се развиват, а осведомеността за техния потенциал расте, използването на изкуствен интелект в промишлеността ще продължи да се увеличава. Компаниите трябва да се занимават с темата на ранен етап и да използват възможностите, които предлага изкуственият интелект, за да останат конкурентоспособни и да разработват иновативни решения. На пазара вече има стандартизирани решения с ИИ за различни приложения, като например прогнозна сервизна поддръжка на цилиндри. Те могат да се свързват сами и по този начин позволяват лесно и благоприятно навлизане на изкуствения интелект в промишлеността.

Практическите примери показват как компаниите вече се възползват от ИИ в производството. Трябва внимателно да прецените дали да разработите сами това решение за ИИ, или да го закупите. Закупуването на решение за ИИ от експерти предлага предимства като бързо внедряване, доказани алгоритми и лесен за използване интерфейс. Важно е внимателно да се прецени решението Make-or-Buy и да се вземат предвид специфичните изисквания и ресурси на компанията.