Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
Za razliku od opšte AI, AI u proizvodnji se fokusira na specifične oblasti primene kao što su kontrola kvaliteta, prediktivno održavanje, optimizacija procesa i robotika. AI u proizvodnji odnosi se na upotrebu algoritama i mašinskog učenja za automatizaciju složenih zadataka, identifikaciju obrazaca i predviđanja. To podrazumeva analizu i obradu velikih količina podataka iz mašina i sistema.
Ali zašto bi kompanije koristile AI u proizvodnji?
Jedan od primera je da se anomalije u mašini mogu otkriti u realnom vremenu analizom njihovih podataka. Korišćenjem AI u industriji, možete omogućiti prediktivno održavanje, osigurati kvalitet proizvoda (prediktivni kvalitet) i efikasnije koristiti resurse (prediktivna energija).
Mašinsko učenje (ML) je tehnološka okosnica AI u proizvodnji. Za razliku od sistema zasnovanih na pravilima, ML modeli uče iz istorijskih podataka i podataka o proizvodnji u realnom vremenu i kontinuirano poboljšavaju svoja predviđanja. To ih čini posebno vrednim u dinamičnim okruženjima u kojima se procesi i uslovi često menjaju.
Tipične aplikacije uključuju prediktivno održavanje, gde algoritmi otkrivaju obrasce habanja u mašinama pre nego što dođe do kvarova, i kontrolu kvaliteta, gde sistemi računarskog vida identifikuju nedostatke brže i pouzdanije od ručnih inspekcija. ML se takođe koristi za optimizaciju procesa – na primer, podešavanje parametara u realnom vremenu kako bi se smanjila potrošnja energije ili stabilizovao kvalitet proizvodnje. Još jedno obećavajuće polje je optimizacija lanca snabdevanja, gde ML analizira fluktuacije potražnje, rokove isporuke i dostupnost materijala kako bi stvorio otpornije i isplativije procese.
Snaga mašinskog učenja leži u njegovoj skalabilnosti: jednom obučeni, modeli se mogu primeniti u više postrojenja ili proizvodnih linija, omogućavajući kompanijama da standardizuju najbolje prakse na globalnom nivou. Istovremeno, algoritmi se prilagođavaju lokalnim uslovima i nastavljaju da uče sa svakim novim skupom podataka.
Za kompanije to znači ne samo manje zastoja i niže troškove, već i veću fleksibilnost i konkurentnost. Integracija ML-a u proizvodne sisteme je stoga odlučujući korak ka proizvodnji koja se istinski zasniva na podacima.
Zbog toga kompanije treba da koriste AI softver:
Prednosti AI u proizvodnji su višestruke. Na primer, AI rešenja kao što je prediktivno održavanje mogu se koristiti za identifikaciju kvarova pre nego što dovedu do skupih kvarova. Ako se pojave problemi, mjere održavanja mogu se odmah preduzeti. Izbegava neplanirane kvarove, smanjuje troškove održavanja i povećava produktivnost kompanije. Pored toga, podaci takođe doprinose bezbednosti na radu, jer se zamor materijala može detektovati u određenoj meri, čime se sprečavaju opasne situacije.
Još jedna velika prednost AI u industriji je poboljšanje kvaliteta proizvoda. Korišćenjem AI, kompanije mogu otkriti i ispraviti nedostatke i greške u ranoj fazi, čime se smanjuju odbijanja i prerada. To dovodi do većeg zadovoljstva kupaca i pozitivnog imidža kompanije.
Zato je sposobnost predviđanja još jedan važan aspekt AI. Analizirajući velike količine podataka, AI algoritmi mogu da identifikuju trendove i obrasce koje bi drugi stručnjaci obično propustili. To omogućava kompanijama da donose informisane odluke i bolje upravljaju budućim izazovima.
Upotreba AI u industriji zahteva pažljivo planiranje i pripremu. Važno je odabrati pravu AI tehnologiju koja odgovara specifičnim zahtevima kompanije. Treba uzeti u obzir aspekte kao što su skalabilnost, fleksibilnost i kompatibilnost podataka. Zahvaljujući velikom broju AI projekata koje smo završili u industriji, možemo pružiti dragocene uvide i pokazati šta treba uzeti u obzir kada se AI koristi u industriji.
1. Odlučivanje da napravite ili kupite:
Pre nego što se AI rešenje može koristiti, kompanije moraju odlučiti da li žele da razviju AI rešenje interno ili ga kupe eksterno. Tokom procesa donošenja odluka, oni moraju uzeti u obzir svoje specifične zahteve, resurse i budžete. Koliko želimo da potrošimo na rešenje? Da li imamo dovoljno stručnjaka sa iskustvom u AI, nauci o podacima, IT-u i proizvodnji, itd.?
Pronalaženje odgovora nije uvek lako. U našem vodiču za izradu ili kupovinu AI rešenja, možete saznati više o tome; On pruža kontrolnu listu kako bi se utvrdilo kada je in-house ili kupovina spoljnog rešenja bolja opcija.
2. Prikupljanje podataka:
Relevantni izvori podataka u proizvodnji, npr. senzori, mašinski dnevniki i podaci o kontroli kvaliteta, moraju biti identifikovani. Povezivanje podataka mora biti zagarantovano.
3. Obrada i analiza podataka:
Da bi se AI efikasno koristila, važno je imati dovoljno visokokvalitetnih podataka. Potrebno ih je očistiti, strukturirati i pripremiti kako bi ih AI algoritmi mogli obraditi. Cilj je da se identifikuju obrasci i korelacije u podacima.
4. Integraciju:
AI rešenje mora biti integrisano u postojeće proizvodne sisteme. Sveobuhvatni testovi se sprovode kako bi se osiguralo da sve funkcioniše glatko i da se podaci mogu obrađivati u realnom vremenu.
5. Trening:
AI modeli su obučeni sa svim prikupljenim podacima. Važno je redovno pregledati i prilagoditi proces obuke kako bi se poboljšala tačnost i performanse AI modela. Ovo osigurava da se uvek postižu najbolji rezultati.
Ovaj vodič korak po korak daje vam čvrstu osnovu za implementaciju AI u vašim proizvodnim procesima. AI nudi ogroman potencijal za optimizaciju vaše proizvodnje i povećanje vaše konkurentnosti.
Da bismo ilustrovali kako se AI može koristiti u industriji, sada ćemo pogledati neke specifične primere iz stvarnog života. Ove kompanije su odlučile da kupe AI rešenje i iskoristile su prednosti.
Korišćenje veštačke inteligencije u industriji može otključati ogroman potencijal. Kompanijama nudi širok spektar pogodnosti, kao što su povećana efikasnost, smanjenje troškova i bolja osnova za donošenje odluka.
Budućnost AI u industriji je obećavajuća. Kako se AI tehnologije nastavljaju razvijati i svest o njihovom potencijalu raste, upotreba AI u industriji će nastaviti da raste. Kompanije bi trebalo da se rano pozabave ovom temom i iskoriste mogućnosti koje AI nudi kako bi mogle da razviju inovativna rešenja i ostanu konkurentne. Na tržištu već postoje standardizovana AI rešenja za različite primene, kao što je prediktivno održavanje cilindara. Oni se mogu povezati, čineći uvođenje AI u industriju lakim i praktičnim.
Primeri iz stvarnog života pokazuju kako kompanije već imaju koristi od AI u proizvodnji. Morate pažljivo razmisliti o tome da li ćete kupiti AI rešenje da razvijete sopstveno. Kupovina AI rešenja od stručnjaka nudi prednosti kao što su brza implementacija, dokazani algoritmi i user-friendli interfejs. Važno je pažljivo odmeriti odluku o proizvodnji ili kupovini i razmotriti specifične zahteve i resurse kompanije.