Hvordan bruke AI på produksjonssystemer av kapoklog Logistics

Hvordan bruke AI på produksjonssystemer av kapoklog Logistics

 

AI-adopsjon i produksjonsverdenen er uunngåelig. Det er ikke et spørsmål om teknologien kommer, men når.

Det gir mulighet for utrolige nivåer av produktivitet og effektivitet og mye mer nyanserte automatiseringsprosesser. Det gir også økonomisk mening, og skaper mer effektive, men rimeligere operasjoner på en rekke felt.

 

Det viser så mye løfte at 92 % av ledende produksjonsledere tror "Smart Factory" digitale teknologier vil muliggjøre økt produktivitet og en dyktig arbeidsstyrke. Kunstig intelligens spiller en stor del av det.

Det noen kanskje ikke skjønner er at det allerede er her.

 

AI i produksjon i dag

AI ser allerede utbredt adopsjon i land som Japan, Kina og India. Store merker som GE, Bosch, Panasonic og Mitsubishi Electric bruker allerede teknologien til sine operasjoner for å forbedre produksjons- og forsyningsprosessene.

 

Panasonics "Technopark" i Jhajjar, som ligger i delstaten Haryana, er dypt inngrodd med AI som brukes til å automatisere produksjonsoperasjoner. Anlegget håndterer utvikling av klimaanlegg, vaskemaskiner og andre apparater.

 

Mitsubishi Electric India har utviklet en atferdsanalyse-AI som kan brukes til å utvide den moderne produksjonslinjen. Mer spesifikt kan den analysere menneskelig atferd som en samlebåndsarbeiders bevegelser og handlinger.

 

Spørsmålet er imidlertid hva disse programmene gjør? Hvordan forbedrer de produktiviteten og hva slags konkurransefortrinn muliggjør de?

 

Produksjonskvalitet og ytelse

Defekter, problematisk utstyr og menneskelige feil kan alle bidra til massive problemer i produksjonssektoren. For industrielle produsenter koster uplanlagt nedetid omtrent 50 milliarder dollar årlig. Hver gang produksjonslinjen pådrar seg en feil, blir ikke bare de aktuelle varene effektivt ødelagt, men det er også behov for nedetid for å vurdere og fikse eventuelle feil. Begge disse scenariene tærer på inntektene til en produksjonsorganisasjon, og eroderer fortjenesten.

 

AI kan bidra til å eliminere disse tingene fra å skje, på flere måter.

Forebyggende vedlikehold for industrielt utstyr og maskineri kan håndteres av AI-kontrollere. Identifisere ytelsesproblemer tidlig, slik at de kan tas hånd om før et sammenbrudd eller større funksjonsfeil. Det resulterer i flere fordeler som sikrere arbeidsmiljøer, mer pålitelig utstyr, reduserte driftskostnader og forbedret produktkvalitet.

 

Sanntidsanalyse av ytelsesdata kan hjelpe med å kvantifisere og gjenkjenne problemer i produksjonslinjen. I tillegg kan produksjonen måles og vurderes for å sikre at varer utvikler seg på riktig kvalitetsnivå.

 

Det fine med disse AI-applikasjonene er at de kan jobbe autonomt, strømme over data som strømmer inn og levere varsler og varsler til nødvendig personell. Det forebyggende vedlikeholdssystemet kan for eksempel sende et varsel til servicepersonalet om at et verktøy eller en maskin trenger rengjøring og reparasjoner.

 

Konkurransefordel

Økt ytelse og effektivitet gir allerede et konkurransefortrinn, men AI kan også brukes til å få mer fordel. Fleksibel automatisering og strømlinjeformet kvalitetskontroll, samt nøyaktige prognoser og etterspørselsdrevet produksjon, bidrar alle til en bedre posisjon for produsenter i forhold til markedstrender.

 

En stor del av å produsere varer - gamle eller nye - er å vurdere dagens marked og justere for forbrukernes og kundenes krav. Å produsere et overskudd som ikke går noen steder er bortkastet, og vil tære på fortjenesten like mye som alle andre problemer. AI kan bidra til å skape et mer nøyaktig og tidsriktig system som reagerer på markedstrender på riktig måte. Når etterspørselen øker, øker også produksjonen, og når den faller, avtar produksjonen. Reduksjonen av prognosefeil i forsyningskjeden med så mye som 50 %, og tapt salg med så mye som 65 %, alt med bedre produkttilgjengelighet mulig takket være maskinlæring.

 

AI-applikasjoner kan også hjelpe med materialanskaffelse, produksjonsvolumer, leveringsdatoer, bruk av anlegg og lagring og mer. Ved å administrere alle disse ulike systemene samlet og sammenligne resultatene, kan AI-plattformer bidra til å bygge en bemerkelsesverdig effektiv operasjon, drevet av intelligens og sanntidsinnsikt.

 

Data i kjernen

For at avanserte analyser og AI-teknologier skal fungere ordentlig, trenger de en jevn flyt av data – bestående av ytelse, atferd og miljøinnsikt. Det er i hovedsak den samme informasjonen som en menneskelig analytiker eller leder ville brukt, bortsett fra at AI kan overføre dataene raskere og bedre. Maskinlæring er en undergruppe av denne teknologien som kan håndtere enorme mengder data om gangen.

 

Veien til AI handler om å implementere mer dataorienterte prosesser og systemer som kan mate den typen informasjon som trengs inn i en ekstern analyseplattform. Så før AI inntar sentrum i produksjonen, må disse dataløsningene på plass. Hvis du ikke allerede har gjort det, er det der du bør starte innenfor dine anlegg og drift.