Що означає ШІ в промисловості?

На відміну від загального ШІ, ШІ в промисловості зосереджується на конкретних сферах застосування, таких як контроль якості, прогнозоване технічне обслуговування, оптимізація процесів і робототехніка. ШІ в промисловості - це використання алгоритмів і машинного навчання для автоматизації складних завдань, розпізнавання закономірностей і прогнозування.. Це передбачає аналіз і обробку великих обсягів даних з машин і систем.

Але чому компаніям варто покладатися на ШІ в промисловості?

Наприклад, несправності в машині можна виявити в режимі реального часу, проаналізувавши їх. Використання ШІ в промисловості дає змогу прогнозувати технічне обслуговування, забезпечувати якість продукції (прогнозування якості) та ефективніше використовувати ресурси (прогнозування енергії).

Які переваги ШІ пропонує в промисловості?

Ось чому компаніям варто використовувати програмне забезпечення зі штучним інтелектом:

• Підвищення продуктивності та OEE
• Трансформація стратегії технічного обслуговування в бік обслуговування за станом
• Зменшення витрат, наприклад, на енергію та виробництво
• Підвищення безпеки праці
• Конкурентна перевага через диференціацію від конкурентів
• Підвищення якості
• Менше незапланованих простоїв

Переваги штучного інтелекту на виробництві різноманітні. Наприклад, рішення зі штучним інтелектом, такі як прогнозоване технічне обслуговування, можна використовувати для розпізнавання несправностей до того, як вони призведуть до дорогих поломок. Якщо виникають проблеми, заходи з технічного обслуговування можуть бути розпочаті негайно: це дозволяє уникнути незапланованих простоїв, знизити витрати на технічне обслуговування і підвищити продуктивність компанії. У цьому контексті дані також сприяють безпеці праці: певною мірою можна розпізнати втому матеріалу і таким чином запобігти небезпечним ситуаціям.

Ще однією важливою перевагою штучного інтелекту в промисловості є підвищення якості продукції. Використовуючи ші, компанії можуть виявляти та виправляти дефекти та помилки на ранній стадії. Зменшується кількість браку та переробок. Це призводить до більшої задоволеності клієнтів і позитивного іміджу компанії.

Тому здатність до прогнозування є ще одним важливим аспектом ШІ. Аналізуючи великі обсяги даних, алгоритми ШІ можуть визначати тенденції та закономірності, які інші експерти зазвичай пропускають. Це дозволяє компаніям приймати обґрунтовані рішення та краще справлятися з майбутніми викликами.

Використання ШІ в промисловості: покрокова інструкція

Використання штучного інтелекту в промисловості вимагає ретельного планування та підготовки. Важливо вибрати правильну технологію штучного інтелекту відповідно до конкретних потреб компанії. Слід брати до уваги такі аспекти, як масштабованість, гнучкість і сумісність даних. Завдяки великій кількості проектів зі штучного інтелекту, які ми реалізували в промисловості, ми можемо надати цінну інформацію та показати, що потрібно враховувати при використанні штучного інтелекту в компаніях.

1. Рішення "Зробити або купити":
Перш ніж використовувати рішення зі штучного інтелекту, компанії повинні вирішити, чи хочуть вони розробляти його власними силами, чи купувати на стороні. При цьому вони повинні враховувати свої конкретні потреби, ресурси та бюджети. Наскільки дорогим може бути заплановане рішення? Чи достатньо у нас спеціалістів з експертизою в ШІ, науці про дані, ІТ та виробництві, ...?

Знайти відповідь не завжди легко. У нашому посібнику з рішень для штучного інтелекту ви можете дізнатися більше про це та скористатися контрольним списком, щоб визначити, коли краще використовувати власне або зовнішнє виробництво.

2. Збір даних:
Необхідно визначити відповідні джерела даних на виробництві, наприклад, давачі, машинні журнали та дані контролю якості. Повинна бути гарантована передача даних.

3. Опрацювання та аналіз даних:
Для ефективного використання ШІ важливо мати достатню кількість якісних даних. Їх потрібно очистити, структурувати та підготувати до обробки алгоритмами штучного інтелекту. Мета полягає в тому, щоб розпізнати закономірності та кореляції в даних.

4. Інтеграція:
Рішення зі штучного інтелекту інтегровано в існуючі виробничі системи. Комплексне тестування гарантує, що все працює безперебійно і що дані можна обробляти в режимі реального часу.

5. Навчання:
ШІ-моделі навчаються на всіх зібраних даних. Важливо регулярно переглядати та адаптувати процес навчання, щоб підвищити точність і продуктивність моделей ШІ. Це гарантує, що завжди досягаються найкращі результати.

За допомогою цього покрокового посібника ви отримаєте хорошу основу для впровадження штучного інтелекту у своє виробництво. ШІ пропонує величезний потенціал для оптимізації вашого виробництва та підвищення вашої конкурентоспроможності.

Приклади: використання ШІ в промисловості

Щоб проілюструвати практичне застосування штучного інтелекту в промисловості, давайте розглянемо кілька конкретних прикладів. Ці компанії вирішили придбати рішення штучного інтелекту та вже відчули його переваги.

• Компанія з автомобільної промисловості використала Festo AX Industrial Intelligence для покращення доступності машин і забезпечення якості у виробництві кузовів. Використання алгоритмів штучного інтелекту дозволило розпізнавати такі проблеми, як втрата стисненого повітря, в режимі реального часу та вживати негайних заходів. Це значно зменшило кількість браку та переробок, що призвело до значної економії коштів. Незаплановані простої можна скоротити на 25 % , Середній час до ремонту (MTTR) на 20 %.

• Інша компанія в галузі напівпровідників використала Festo AX Industrial Intelligence, щоб покращити якість своїх пластин. ШІ-аналіз дозволив заздалегідь розпізнати типові джерела помилок у процесі розпилювання (наприклад, шорсткі поверхні). На цій основі було розпочато ранні заходи щодо забезпечення якості. Компанія заощадила 100 000 євро на рік завдяки зменшенню відходів на лінію.

Висновки і перспективи

Використання штучного інтелекту в промисловості має величезний потенціал. Це пропонує компаніям ряд переваг, таких як підвищення ефективності, зниження витрат і створення кращої основи для прийняття рішень.

Майбутнє ШІ в промисловості багатообіцяюче. З постійним розвитком технологій штучного інтелекту та зростанням усвідомлення їхнього потенціалу використання штучного інтелекту в промисловості зростатиме. Компаніям слід звернути увагу на цю тему на ранній стадії і використовувати можливості, які пропонує штучний інтелект, щоб залишатися конкурентоспроможними та розробляти інноваційні рішення. На ринку вже існують стандартизовані рішення зі штучного інтелекту для різних застосувань, наприклад, для прогнозованого технічного обслуговування пневмоциліндрів. Їх можна підключити самостійно, що дозволить легко та доступно ознайомитися з ШІ в промисловості.

Практичні приклади показують, як компанії вже отримують вигоду від використання штучного інтелекту на виробництві. Необхідно ретельно зважити, чи будете ви розробляти це рішення для штучного інтелекту самостійно, чи придбаєте його. Придбання рішення штучного інтелекту від експертів пропонує такі переваги, як швидке впровадження, перевірені алгоритми та зручний інтерфейс. Важливо ретельно зважити рішення "зробити або купити" і врахувати конкретні потреби та ресурси компанії.