Kaj umetna inteligenca pomeni v industriji?

V nasprotju s splošno umetno inteligenco se umetna inteligenca v industriji osredotoča na posebna področja uporabe, kot so nadzor kakovosti, prediktivno vzdrževanje, optimizacija procesov in robotika. Umetna inteligenca v industriji pomeni uporabo algoritmov in strojnega učenja za avtomatizacijo zapletenih nalog, prepoznavanje vzorcev in napovedovanje. To vključuje analizo in obdelavo velikih količin podatkov iz strojev in sistemov.

Toda zakaj bi se morala podjetja zanašati na umetno inteligenco v industriji?

Napake v stroju je na primer mogoče odkriti v realnem času z njihovo analizo. Uporaba umetne inteligence v industriji omogoča prediktivno vzdrževanje (Predictive Maintenance), zagotavlja kakovost izdelkov (Predictive Quality) in učinkoviteje izkorišča vire (Predictive Energy).

Katere prednosti ponuja umetna inteligenca v industriji?

Zato morajo podjetja uporabljati programsko opremo z umetno inteligenco:

• Povečanje produktivnosti in OEE
• Preoblikovanje strategije vzdrževanja v smeri vzdrževanja, ki temelji na stanju
• Znižanje stroškov, npr. za energijo in proizvodnjo
• Izboljšanje varnosti pri delu
• Konkurenčna prednost z razlikovanjem od konkurence
• Izboljšanje kakovosti
• Manj nenačrtovanih izpadov

Prednosti umetne inteligence v proizvodnji so številne. Rešitve umetne inteligence, kot je prediktivno vzdrževanje, se lahko na primer uporabijo za prepoznavanje napak, preden te privedejo do dragih okvar. Če se pojavijo težave, se lahko takoj začnejo izvajati vzdrževalni ukrepi: preprečijo se nenačrtovani izpadi, znižajo se stroški vzdrževanja in poveča se produktivnost podjetja. Pri tem podatki prispevajo tudi k varnosti pri delu: tako je mogoče do neke mere prepoznati utrujenost materiala in preprečiti nevarne situacije.

Druga velika prednost umetne inteligence v industriji je izboljšanje kakovosti izdelkov. Z uporabo umetne inteligence lahko podjetja že v zgodnji fazi prepoznajo in odpravijo pomanjkljivosti in napake. Zmanjša se število zavrnjenih izdelkov in popravkov. To vodi k večjemu zadovoljstvu strank in pozitivni podobi podjetja.

Napovedovanje je zato še en pomemben vidik umetne inteligence. Algoritmi umetne inteligence lahko z analizo velikih količin podatkov prepoznajo trende in vzorce, ki bi jih drugi strokovnjaki običajno spregledali. To podjetjem omogoča sprejemanje informiranih odločitev in boljše obvladovanje prihodnjih izzivov.

Uporaba umetne inteligence v industriji: vodnik po korakih

Uporaba umetne inteligence v industriji zahteva skrbno načrtovanje in pripravo. Pomembno je izbrati pravo tehnologijo umetne inteligence za posebne zahteve podjetja. Upoštevati je treba vidike, kot so razširljivost, prilagodljivost in združljivost podatkov. Zaradi velikega števila projektov umetne inteligence, ki smo jih izvedli v industriji, lahko zagotovimo dragocene vpoglede in pokažemo, kaj je treba upoštevati pri uporabi umetne inteligence v podjetjih.

1. Odločitev o nakupu ali izbiri:
Pred uporabo rešitve UI se morajo podjetja odločiti, ali želijo rešitev UI razviti interno ali jo kupiti od zunaj. Pri tem morajo upoštevati svoje posebne zahteve, vire in proračun. Kako draga je lahko načrtovana rešitev? Ali imamo dovolj strokovnjakov s strokovnim znanjem na področju umetne inteligence, podatkovne znanosti, IT in proizvodnje …?

Iskanje odgovora ni vedno preprosto. V našem vodniku po rešitvah umetne inteligence "Naredi ali kupi" lahko o tem izveste več in s pomočjo kontrolnega seznama ugotovite, kdaj je boljša možnost lastna ali zunanja proizvodnja.

2. Pridobivanje podatkov:
Določiti je treba ustrezne vire podatkov v proizvodnji, npr. senzorje, dnevnike strojev in podatke o nadzoru kakovosti. Zagotovljena mora biti podatkovna povezljivost.

3. Obdelava in analiza podatkov:
Za učinkovito uporabo umetne inteligence je treba imeti dovolj kakovostnih podatkov. Te podatke je treba očistiti, strukturirati in pripraviti za obdelavo z algoritmi umetne inteligence. Cilj je prepoznati vzorce in korelacije v podatkih.

4. Integracija:
Rešitev UI je integrirana v obstoječe proizvodne sisteme. Z obsežnimi testi zagotovite, da vse deluje brezhibno in da je podatke mogoče obdelovati v realnem času.

5. Usposabljanje:
Modeli umetne inteligence so usposobljeni z vsemi zbranimi podatki. Pomembno je redno pregledovati in prilagajati postopek usposabljanja, da se izboljšata natančnost in učinkovitost modelov umetne inteligence. S tem so vedno doseženi najboljši rezultati.

S tem vodnikom po korakih imate trdno podlago za uvedbo umetne inteligence v proizvodnjo. Umetna inteligenca ponuja ogromen potencial za optimizacijo vaše proizvodnje in povečanje konkurenčnosti.

Primeri: uporaba umetne inteligence v industriji

Za ponazoritev praktične uporabe umetne inteligence v industriji si bomo zdaj ogledali nekaj konkretnih primerov. Ta podjetja so se odločila za nakup rešitve umetne inteligence in že izkoristila prednosti.

• Podjetje iz avtomobilske industrije je uporabilo Festo AX Industrial Intelligence za izboljšanje razpoložljivosti strojev in zagotavljanje kakovosti v izdelavi karoserij. Uporaba algoritmov umetne inteligence je omogočila prepoznavanje težav v realnem času, na primer izgubo stisnjenega zraka, in takojšnje ukrepanje. S tem se je bistveno zmanjšalo število izmetov in predelav, kar je prineslo znatne prihranke pri stroških. Nenačrtovani izpadi so se zmanjšali za 25 %, povprečni čas do popravila (MTTR) pa za 20 %.

• Še eno podjetje iz industrije polprevodnikov je uporabilo Festo AX Industrial Intelligence, da bi povečalo kakovost svojih waferjev. Analiza umetne inteligence je omogočila vnaprejšnje prepoznavanje tipičnih virov napak v postopku žaganja (npr. hrapave površine). Na podlagi tega so bili že v zgodnji fazi uvedeni ukrepi za zagotavljanje kakovosti. Podjetje je zaradi manjšega števila odpadkov na linijo prihranilo 100.000 EUR na leto.

Zaključek in obeti

Uporaba umetne inteligence v industriji ima ogromen potencial. Podjetjem ponuja številne prednosti, kot so večja učinkovitost, znižanje stroškov in boljša podlaga za sprejemanje odločitev.

Prihodnost umetne inteligence v industriji je obetavna. Ker se tehnologije umetne inteligence še naprej razvijajo in se povečuje zavedanje o njihovem potencialu, se bo uporaba umetne inteligence v industriji še naprej povečevala. Podjetja se morajo teme lotiti že v zgodnji fazi in izkoristiti priložnosti, ki jih ponuja umetna inteligenca, da bi ostala konkurenčna in razvila inovativne rešitve. Na trgu že obstajajo standardizirane rešitve umetne inteligence za različne aplikacije, kot je na primer prediktivno vzdrževanje cilindrov. Te lahko povežemo sami in tako omogočimo enostaven in ugoden vstop umetne inteligence v industrijo.

Praktični primeri kažejo, kako podjetja že imajo koristi od umetne inteligence v proizvodnji. Skrbno je treba razmisliti, ali boste rešitev UI razvili sami ali jo boste kupili. Nakup rešitve umetne inteligence pri strokovnjakih ponuja prednosti, kot so hitra izvedba, preverjeni algoritmi in uporabniku prijazen vmesnik. Pomembno je skrbno pretehtati odločitev o izbiri ali nakupu ter upoštevati posebne zahteve in vire podjetja.