Što umjetna inteligencija znači u industriji?

Za razliku od opće umjetne inteligencije, umjetna je inteligencija u industriji usmjerena na specifična područja primjene, kao što su kontrola kvalitete, prediktivno održavanje, optimizacija procesa i robotika. Umjetna inteligencija u industriji odnosi se na korištenje algoritama i strojnog učenja za automatizaciju složenih zadataka, prepoznavanje uzoraka i stvaranje predviđanja. Analiziraju se i obrađuju velike količine podataka iz strojeva i sustava.

Ali zašto bi se poduzeća trebala oslanjati na umjetnu inteligenciju u industriji?

Na primjer, analiza se može upotrebljavati za otkrivanje kvarova na stroju u stvarnom vremenu. Primjena umjetne inteligencije omogućuje prediktivno održavanje, osiguranje kvalitete proizvoda (prediktivna kvaliteta) i učinkovitije korištenje resursima (prediktivna energija).

Koje prednosti u industriji nudi umjetna inteligencija?

Zbog toga bi poduzeća trebala upotrebljavati softver koji se temelji na umjetnoj inteligenciji:

• Povećanje produktivnosti i OEE-a
• Transformacija strategije održavanja u smjeru održavanja prema stanju
• Smanjenje troškova, npr. za energiju i proizvodnju
• Poboljšanje zaštite na radu
• Konkurentska prednost diferencijacijom od konkurencije
• Poboljšanje kvalitete
• Manje neplaniranih zastoja

Prednosti umjetne inteligencije u proizvodnji su raznolike. Na primjer, s pomoću rješenja koja se temelje na umjetnoj inteligenciji, kao što je prediktivno održavanje, smetnje se mogu otkriti prije nego što dovedu do skupih kvarova. Ako se pojave problemi, mjere održavanja mogu se pokrenuti odmah: izbjegavaju se neplanirani zastoji, smanjuju se troškovi održavanja i povećava produktivnost poduzeća. U tom kontekstu, i podaci pridonose sigurnosti na radu: zamor materijala može se djelomice otkriti i tako spriječiti opasne situacije.

Još jedna velika prednost umjetne inteligencije u industriji jest poboljšanje kvalitete proizvoda. Upotrebom umjetne inteligencije poduzeća mogu pravovremeno otkriti i ispraviti nedostatke i pogreške. Smanjuje se količina škarta i dorada. To vodi do većeg zadovoljstva kupaca i pozitivnog imidža poduzeća.

Stoga je sposobnost predviđanja još jedan važan aspekt umjetne inteligencije. Analizom velikih količina podataka algoritmi umjetne inteligencije mogu identificirati trendove i obrasce koje drugim stručnjacima obično promaknu. To poduzećima omogućuje donošenje informiranih odluka i bolje upravljanje budućim izazovima.

Upotreba umjetne inteligencije u industriji: upute korak po korak

Upotreba umjetne inteligencije u industriji zahtijeva pomno planiranje i pripremu. Važno je odabrati odgovarajuću tehnologiju umjetne inteligencije za specifične potrebe poslovanja. Treba uzeti u obzir aspekte kao što su prilagodljivost, fleksibilnost i kompatibilnost podataka. Zahvaljujući velikom broju dovršenih projekata umjetne inteligencije u industriji možemo pružiti vrijedne uvide i pokazati što treba uzeti u obzir pri upotrebi umjetne inteligencije u poduzećima.

1. Odluka o izradi ili kupnji:
Prije nego što se rješenje koje se temelji na umjetnoj inteligenciji može implementirati, poduzeća moraju odlučiti žele li interno razvijati takvo rješenje ili ga kupiti izvana. Moraju uzeti u obzir svoje specifične zahtjeve, resurse i proračune. Koliko planirano rješenje može biti skupo? Imamo li dovoljno kvalificiranih radnika sa znanjem i iskustvom u području umjetne inteligencije, podatkovne znanosti, IT-a i proizvodnje...?

Pronaći odgovor nije uvijek jednostavno. U našem vodiču Napravi ili kupi u području rješenja koja se temelje na umjetnoj inteligenciji možete doznati više i upotrijebiti kontrolni popis kako biste doznali kad je bolja opcija interna ili vanjska proizvodnja.

2. Prikupljanje podataka:
Potrebno je identificirati relevantne izvore podataka u proizvodnji, npr. senzore, protokole stroja i podatke o kontroli kvalitete. Podatkovna povezanost mora biti zajamčena.

3. Obrada i analiza podataka:
Za učinkovitu upotrebu umjetne inteligencije važno je imati kvalitetne i dostatne podatke. Oni moraju biti pročišćeni, strukturirani i pripremljeni za obradu s pomoću algoritama umjetne inteligencije. Cilj je prepoznati obrasce i povezanosti u podacima.

4. Integracija:
Rješenje koje se temelji na umjetnoj inteligenciji integrirano je u postojeće proizvodne sustave. Sveobuhvatno testiranje osigurava da sve radi glatko i da se podaci mogu obraditi u stvarnom vremenu.

5. Trening:
Modeli umjetne inteligencije trenirani su s pomoću svih prikupljenih podataka. Važno je redovito pregledavati i prilagođavati proces treninga kako bi se poboljšala točnost i izvedba modela umjetne inteligencije. Na taj se način uvijek postižu najbolji rezultati.

Ovaj vodič korak po korak čvrst je temelj za implementaciju umjetne inteligencije u vašu proizvodnju. Umjetna inteligencija nudi golem potencijal za optimizaciju vaše proizvodnje i povećanje vaše konkurentnosti.

Primjeri: upotreba umjetne inteligencije u industriji

Kako bismo ilustrirali praktičnu primjenu umjetne inteligencije u industriji, pogledajmo sada neke konkretne primjere. Ova su poduzeća odlučila kupiti rješenje koje se temelji na umjetnoj inteligenciji i od toga su profitirala.

• Poduzeće iz automobilske industrije upotrijebilo je Festo AX Industrial Intelligence za poboljšanje dostupnosti strojeva i osiguranje kvalitete u proizvodnji karoserije. Korištenjem algoritama umjetne inteligencije problemi kao što su kapljice komprimiranog zraka mogu se identificirati u stvarnom vremenu i odmah ukloniti. Na taj su način škart i dorada znatno smanjeni, što je rezultiralo znatnom uštedom troškova. Neplanirani zastoji mogli bi se smanjiti za 25 %, srednje vrijeme popravka (MTTR) za 20 %.

• Još jedno poduzeće u industriji poluvodiča upotrijebilo je Festo AX Industrial Intelligence kako bi maksimalno povećalo kvalitetu svojih pločica. S pomoću analize koja se temelji na umjetnoj inteligenciji tipični izvori pogreške u procesu piljenja (npr. hrapave površine) mogu se unaprijed identificirati. Na temelju toga započete su rane mjere osiguranja kvalitete. Poduzeće uštedjelo je 100.000 € godišnje zbog smanjenog škarta po liniji.

Zaključak i perspektiva

Primjena umjetne inteligencije u industriji ima golem potencijal. Poduzećima donosi razne prednosti, poput povećanja učinkovitosti, smanjenja troškova i pružanja bolje osnove za donošenje odluka.

Budućnost umjetne inteligencije u industriji je obećavajuća. Uz stalni razvoj tehnologija umjetne inteligencije i sve veću svijest o njihovu potencijalu, uporaba umjetne inteligencije u industriji nastavit će se povećavati. Poduzeća bi se trebala pravovremeno uhvatiti ukoštac s tim problemom i iskoristiti prilike koje umjetna inteligencija nudi kako bi ostala konkurentna i razvila inovativna rješenja. Za razne primjene, npr., prediktivno održavanje cilindara, na tržištu već postoje standardizirana rješenja koja se temelje na umjetnoj inteligenciji. Moguće ih je povezati i tako omogućiti jednostavno i povoljno uvođenje umjetne inteligencije u industriju.

Praktični primjeri pokazuju kako poduzeća već imaju koristi od umjetne inteligencije u proizvodnji. Morate dobro razmotriti hoćete li sami razvijati takvo rješenje koje se temelji na umjetnoj inteligenciji ili ćete ga kupiti. Kupnja rješenja koje se temelji na umjetnoj inteligenciji od stručnjaka nudi prednosti kao što su brza implementacija, provjereni algoritmi i korisničko sučelje. Važno je dobro razmotriti odluku o izradi ili kupnji te razmotriti specifične potrebe i resurse poduzeća.