Главное Свежее Вакансии   Проекты
113 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Искусственный интеллект для усиления гибкости цифрового производства

Для того, чтобы промышленное предприятие работало успешно, необходимо сделать производственный процесс максимально эффективным.

Каждый этап, каждый шаг должен быть оптимизирован, чтобы минимизировать вероятность ошибок, максимизировать скорость производства и качество продукции.


Диджитализация производства дает множество дополнительных возможностей. В частности, у бизнеса есть возможность проводить полную оценку всей производственной цепочки в реальном времени. Цифровая связь соединяет все процессы и позволяет их совершенствовать с помощью внедрения новых технологий, таких, как ИИ.

Например, компания Protolabs, которая производит технические комплектующие из различных материалов, диджитализировала производственные процессы и уже начала внедрять ИИ-решения. Искусственный интеллект анализирует огромные потоки данных и помогает операторам принимать решения. В частности, использование ИИ повышает скорость принятия решений и помогает эффективнее распоряжаться ресурсами.

Пандемия коронавируса стала стимулом для развития полностью цифрового производства. Такая система требует присутствия в цеху гораздо меньшего количества операторов. Опытные специалисты могут решать проблемы на ранних этапах — «цифровое видение» дает такую возможность. Помимо оптимизации всех производственных процессов, цифровизация добавляет в производство еще одно важное измерение — данные.

В цифровом производстве появляется возможность автоматизировать процессы, изучив весь предыдущий опыт. Анализ данных позволяет понять, что работает, и насколько хорошо, а что нет. Следующий шаг — использовать ИИ, чтобы понять, как улучшить то, что работает неэффективно. Чем больше данных и чем они качественнее, тем эффективнее становятся процессы.

Иногда инженеры могут помочь с оптимизацией, основываясь на личном опыте. Но зачастую новые производственные цепочки создаются автоматически, на основе похожих процессов, имевших место ранее, но с улучшениями. Решение всегда принимают специалисты, но ИИ помогает в их принятии на всех этапах.

При производстве деталей ИИ создает цифровой аналог каждой модели для оценки. Затем ИИ рекомендует оптимальный способ производства изделия. Рекомендации могут включать в себя расположение изделия в форме, инструменты, необходимые для ее изготовления, траекторию обработки и т. д. Предварительные расчеты позволят получить быстрое производство продукта высокого качества.

Главная задача ИИ в производстве — не заменить человека, а упростить взаимодействие людей с автоматизированными процессами. Цифровая связь между сетью машин позволяет распределить очередь производства по приоритетности, настроить калибровку, а затем в реальном времени отслеживать процессы на каждой машине. Каждая производимая деталь сравнивается с эталонным цифровым двойником, в случае расхождений вносятся оперативные изменения.

Если ранее можно было определить ошибки производства только на конечном этапе, получив готовую деталь, то теперь это происходит в тот самый момент, когда что-то начинает идти не так. И это — только одно из множества возможных применений ИИ как в промышленности, так и в финтехе, eCommerce и других сферах. Оправданность инвестиций в ИИ и другие ИТ-технологии очевидна, вопрос лишь в том, создавать ли для разработки собственное IT-подразделение, или обратиться к профессионалам.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.