AI

I produttori si trovano spesso ad affrontare sfide diverse, come guasti imprevisti ai macchinari o consegna di prodotti difettosi. Sfruttando l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico, i produttori possono migliorare l'efficienza operativa, lanciare nuovi prodotti, personalizzare i progetti dei prodotti e pianificare future azioni finanziarie per far progredire la loro trasformazione dell'IA.

Perché le applicazioni AI sono importanti nell'industria manifatturiera?

L'implementazione dell'IA negli impianti di produzione sta diventando popolare tra i produttori. Secondo la ricerca di Capgemini, più della metà dei produttori europei (51%) sta implementando soluzioni AI, con Giappone (30%) e Stati Uniti (28%) al secondo e terzo posto.

Lo stesso studio rivela anche che i casi d'uso dell'IA più popolari nella produzione stanno migliorando:

  • manutenzione (29% dei casi d'uso dell'IA di produzione)
  • qualità (27%)

Questa popolarità è guidata dal fatto che i dati di produzione si adattano bene all'intelligenza artificiale / all'apprendimento automatico. La produzione è piena di dati analitici, che è più comodo da analizzare per le macchine. Centinaia di variabili influiscono sul processo di produzione. Sebbene questi siano molto difficili da diagnosticare per gli esseri umani, i modelli di apprendimento automatico possono facilmente prevedere l'impatto delle singole variabili in situazioni così complesse. In altri settori che coinvolgono il linguaggio o le emozioni, le macchine funzionano ancora al di sotto delle capacità umane, rallentandone l'adozione.

La pandemia di COVID-19 ha anche aumentato l'interesse dei produttori per le applicazioni AI. Come visto su Grafico di Google Trends di seguito, potrebbe esserci il panico dovuto ai blocchi focostretto i produttori a spostare la loro attenzione sull'intelligenza artificiale.

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Applicazioni AI nella produzione

Intelligenza Artificiale

1.AI per costruire gemelli digitali

Un gemello digitale è una copia virtuale di un sistema di produzione fisico. Esistono gemelli digitali di asset di macchinari specifici, interi sistemi di macchinari o componenti di sistemi particolari nell'area di produzione. Gli usi più comuni dei gemelli digitali sono la diagnosi in tempo reale, il tic e la valutazione del processo di produzione, la previsione e la visualizzazione delle prestazioni del prodotto, ecc.

Per insegnare ai modelli di gemelli digitali come ottimizzare il sistema fisico, gli ingegneri della scienza dei dati utilizzano algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati elaborando i dati storici e senza etichetta raccolti dal monitoraggio continuo in tempo reale. Questi algoritmi aiutano a ottimizzare la programmazione della produzione, i miglioramenti della qualità e la manutenzione.

2.Design Generativo

La progettazione generativa è un processo che coinvolge un programma che genera alcuni risultati per soddisfare criteri specifici. I progettisti o gli ingegneri inseriscono obiettivi e parametri di progettazione come materiali, metodi di produzione e vincoli di costo nel software di progettazione generativa per esplorare le alternative di progettazione. La soluzione utilizza tecniche di apprendimento automatico per apprendere da ogni iterazione cosa funziona e cosa no. Diamo un'occhiata a questo esempio di Autodesk:

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fonte: https://www.autodesk.com/education/home

L'immagine sopra mostra il design generativo di una sedia parametrica. L'algoritmo trova innumerevoli modi per progettare una cosa semplice, ad esempio una sedia. Devi inserire i parametri: quattro gambe, sedile rialzato, requisiti di peso, materiali minimi, ecc. Quindi, l'algoritmo genera una varietà di opzioni. Il software non è lì per sostituire gli umani, però. È un altro esempio di AI come potenziamento del lavoro umano. Come descritto da Autodesk:

3. Manutenzione predittiva

I produttori sfruttano la tecnologia AI per identificare potenziali tempi di inattività e incidenti analizzando i dati dei sensori. I sistemi di intelligenza artificiale aiutano i produttori a prevedere quando o se le apparecchiature funzionali si guasteranno in modo che la manutenzione e la riparazione possano essere programmate prima che si verifichi il guasto. Grazie alla manutenzione predittiva delle applicazioni AI, i produttori possono migliorare l'efficienza riducendo il costo dei guasti delle macchine.

4. Ottimizzazione della linea di assemblaggio

Inoltre, questa ricchezza di dati può creare varie automazioni stratificando l'Intelligenza Artificiale nel tuo ecosistema IoT. Ad esempio, quando gli operatori delle apparecchiature mostrano segni di stanchezza, i supervisori ricevono notifiche. Quando una parte dell'attrezzatura si guasta, il sistema può attivare automaticamente piani di emergenza o altre attività di riorganizzazione.

5. Garanzia di qualità

La produzione richiede un'acuta attenzione ai dettagli, una necessità che è solo esacerbata nello spazio dell'elettronica. Storicamente parlando, la garanzia della qualità è stata un lavoro manuale, che richiedeva un ingegnere altamente qualificato per garantire che l'elettronica e i microprocessori fossero prodotti correttamente. Tutti i suoi circuiti sono stati configurati correttamente.

Oggi, gli algoritmi di elaborazione delle immagini possono convalidare automaticamente se un articolo è stato prodotto correttamente. Installando telecamere in punti critici lungo la fabbrica, questo smistamento può avvenire automaticamente e in tempo reale.

6.Gestione dell'inventario

Le soluzioni di machine learning possono promuovere le attività di pianificazione dell'inventario poiché sono efficaci nel gestire la previsione della domanda e la pianificazione dell'offerta. Gli strumenti di previsione della domanda basati sull'intelligenza artificiale forniscono risultati più accurati rispetto ai metodi di previsione della domanda tradizionali (ARIMA, livellamento esponenziale, ecc.) Utilizzati dagli ingegneri negli impianti di produzione. Questi strumenti consentono alle aziende di gestire meglio i livelli di inventario in modo da ridurre le probabilità che si verifichino scenari di disponibilità liquida e esaurimento.

7. Ottimizzazione del processo

Il software basato sull'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a ottimizzare i processi per raggiungere livelli di produzione sostenibili. I produttori possono preferire strumenti di process mining basati sull'intelligenza artificiale per identificare ed eliminare i colli di bottiglia nelle operazioni dell'organizzazione. Ad esempio, la consegna tempestiva e accurata a un cliente è l'obiettivo finale nell'industria manifatturiera. Tuttavia, se l'azienda ha diversi stabilimenti in diverse regioni, la creazione di un sistema di consegna coerente è complicata. Utilizzando uno strumento di process mining, i produttori possono confrontare le prestazioni di altre aree fino alle singole fasi del processo, inclusi durata, costo e persona che esegue la fase. Queste informazioni aiutano a semplificare i processi e identificare dove si trovano i colli di bottiglia in modo che i produttori possano agire.

8. Rilevamento dei difetti

Oggi, molte linee di assemblaggio non dispongono di sistemi o tecnologie per identificare i difetti in tutta la linea di produzione. Anche quelli in atto sono molto basilari, richiedono ingegneri qualificati per costruire e algoritmi hard-code per distinguere tra componenti funzionali e difettosi.

La maggior parte di questi sistemi non è ancora in grado di apprendere o integrare nuove informazioni, generando innumerevoli falsi positivi, che devono essere verificati manualmente da un dipendente in loco.

Dotando questo sistema di intelligenza artificiale e capacità di autoapprendimento, i produttori possono risparmiare innumerevoli ore riducendo drasticamente i falsi positivi e le ore richieste per il controllo di qualità.

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella produzione

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1.24 / 7 Produzione

Gli esseri umani sono organismi biologici e necessitano di una manutenzione regolare, ad esempio cibo e sonno. Affinché qualsiasi impianto di produzione possa continuare a lavorare 24 ore su 24, è necessario introdurre turni, utilizzando tre lavoratori umani ogni 7 ore. I robot non si stancano né hanno fame e sono in grado di lavorare sulla linea di produzione XNUMX ore su XNUMX, XNUMX giorni su XNUMX. Ciò consente l'espansione delle capacità produttive, sempre più necessarie per soddisfare le richieste dei clienti di tutto il mondo. Inoltre, i robot sono più efficienti in molte aree, come la linea di assemblaggio e i reparti di prelievo e confezionamento. Possono ridurre notevolmente i tempi di consegna in molte aree dell'attività aziendale.

2.Sicurezza

Gli esseri umani sono fallibili e inclini a commettere errori, soprattutto se sono stanchi o distratti. Errori e incidenti si verificano in fabbrica e in qualsiasi ambiente di costruzione o lavorazione, una tendenza che l'intelligenza artificiale e l'assistenza robotica possono quasi sradicare. Controllo dell'accesso remoto significa ridurre le risorse umane, soprattutto quando il lavoro è pericoloso o richiede uno sforzo sovrumano. Anche ambienti di lavoro stabili ridurranno gli incidenti sul lavoro e porteranno a un miglioramento generale della sicurezza. Apparecchiature sensoriali più avanzate integrate con dispositivi IIoT rendono l'installazione di protezioni e barriere di sicurezza una misura più semplice ed efficace per proteggere vite umane.

3.Riduzione dei costi

Le tecnologie AI possono ridurre i costi operativi dei produttori a causa di diverse applicazioni:

  • Sfruttare le tecnologie AI può migliorare la capacità di analisi delle organizzazioni per utilizzare le proprie risorse in modo più efficiente, fare previsioni migliori, ridurre i costi di inventario. Grazie a migliori capacità di analisi, le aziende possono anche passare alla manutenzione predittiva, eliminando i costi dei tempi di inattività e riducendo i costi di manutenzione.
  • Questo è ovvio, ma i produttori non devono pagare gli stipendi mensili ai robot. Tuttavia, i robot richiedono CAPEX, che deve essere soppesato rispetto al costo ricorrente del lavoro.

4.Processo decisionale rapido

Quando l'IIoT è abbinato al cloud computing e alla realtà virtuale o aumentata, le aziende possono condividere simulazioni, conferire attività di produzione e scambiare informazioni critiche o essenziali in tempo reale, indipendentemente dalla posizione geografica. I dati raccolti da sensori e beacon aiutano a determinare l'attività dei consumatori, consentendo alle aziende di anticipare le esigenze future, prendere decisioni rapide sulla produzione e accelerare lo scambio tra produttori e fornitori.

5.Quality Control

L'intelligenza artificiale è utile anche per eseguire la manutenzione predittiva su macchinari e attrezzature. Utilizzando sensori per monitorare le prestazioni e le condizioni operative, le macchine possono imparare a prevedere malfunzionamenti e guasti e agire per rimediare prima che si verifichino. Ciò può tradursi in un feedback più rapido, aiutando le aziende a eliminare i tempi di fermo non pianificati.

I sensori possono anche rilevare i difetti microscopici mot, scansionandoli a risoluzioni ben oltre la capacità della visione umana, migliorando così la produttività e aumentando la percentuale di articoli che supereranno il controllo di qualità. Le applicazioni AI aiutano ad accelerare molti processi di routine e migliorano la precisione in misura enorme. Ciò impedisce il requisito del controllo di qualità e dell'ispezione in corso da parte di esseri umani, che richiede tempo e spesso è fallibile.

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