Өнеркәсіптік автоматтандырудағы ЖИ өндіріс қызметкерлерінің тапшылығын қалай шешеді

Еңбек тапшылығы мен өнімділік алшақтықтарын шешуде өнеркәсіптік автоматтандыруда ЖИ-ды пайдалану

Қазіргі жаһандық өндіріс саласы екі жақты дағдарыспен бетпе-бет: білікті техникалық мамандардың созылмалы тапшылығы және дәстүрлі өнімділік өсімінің тоқырауы. Қаржы және бөлшек сауда сияқты салалар жасанды интеллектіні тез енгізгенімен, өнеркәсіптік автоматтандыру абайлап дамып келеді. Дегенмен, соңғы мәліметтер ЖИ енді сән-салтанат емес, зауыттың тіршілігі үшін негізгі қажеттілік екенін көрсетеді.

Үлкен кәсіпорындар ЖИ енгізуде алда

Өндірісте ЖИ енгізу деңгейі компанияның көлемімен тығыз байланысты. 250-ден астам қызметкері бар ірі кәсіпорындар ЖИ-ды шағын және орта кәсіпорындарға қарағанда үш есе жиі қолданады. Бұл айырмашылық ірі компаниялардың күрделі жүйелерді енгізуге қажетті капитал мен деректер инфрақұрылымына ие болуымен түсіндіріледі. Дегенмен, көптеген өнеркәсіптік ЖИ жобаларының инвестиция қайтарымы (ROI) бірден төрт жыл аралығында пайда болып, масштабтауды қалайтын кішігірім фирмалар үшін тартымды мүмкіндікке айналуда.

Еуропалық өнеркәсіптік ЖИ жағдайын талдау

Еуропалық Одақта өнеркәсіптік ЖИ енгізу айтарлықтай әртүрлі. Бельгия мен Дания қазіргі таңда салада алда, олардың өндірушілерінің шамамен 40%-ы кем дегенде бір ЖИ технологиясын қолданады. Ал Германияның өндіріс секторы, ұзақ уақыт бойы Еуропаның "қуат орталығы" деп саналса да, бағдарламалық жасақтамаға инвестицияның өсуі баяу. Ғаламдық бәсекелестерге қарсы бәсекеге қабілеттілікті сақтау үшін дәстүрлі өнеркәсіптік орталықтар аппараттық модельдерден бағдарламалық қамтамасыз етумен анықталатын өндіріс жүйесіне жылдам өтуі қажет.

Негізгі өндіріс процестерінен тыс кеңейту

Роботтар мен PLC-лер (Бағдарламаланатын логикалық контроллерлер) негізгі өндіріс желілерін автоматтандырғанымен, ең үлкен пайдаланылмаған әлеует "негізгі емес" процестерде жатыр. ЖИ логистика, техникалық қызмет көрсету және әкімшілік қолдауда зор құндылық береді. Мысалы, ЖИ негізіндегі алдын ала техникалық қызмет көрсету мотордағы ақаулы мойынтіректі адам техниканың дірілді байқамай тұрып анықтай алады. Бұл өзгеріс адам қызметкерлеріне қайталанатын бақылаудан гөрі жоғары құнды инженерлік тапсырмаларға назар аударуға мүмкіндік береді.

Генеративті дизайн мен модельдеу арқылы тиімділікті арттыру

Генеративті ЖИ (GenAI) өндірістің инженерлік кезеңін түбегейлі өзгертуде. BMW және Siemens сияқты компаниялар сапаны бақылау үшін көру модельдерін оқытуға синтетикалық деректер жиынтықтарын пайдаланады. Құрастыру тапсырмаларының 800 000 кескінін модельдеу арқылы өндірушілер сапа модельдерін әзірлеу уақытын 60%-дан астам қысқартады. Бұл цифрлық егіздер мен модельдеулер "Бірінші рет дұрыс" өндірісті қамтамасыз етіп, материалдық қалдықтар мен энергия тұтынуды айтарлықтай азайтады.

Сенімді деректер инфрақұрылымының негізін құру

ЖИ-ды сәтті енгізу үшін мықты деректер негізі қажет. Өндірушілер Ақпараттық технологиялар (IT) мен Операциялық технологиялар (OT) арасындағы алшақтықты жоюы тиіс. Сенсорлар мен басқару жүйелерінен "таза" деректер болмаса, ЖИ модельдері сенімді нәтижелер бере алмайды. Сондықтан компаниялар процестерін цифрландыруға және деректер ағынының тұрақтылығын қамтамасыз етуге басымдық беруі керек, содан кейін ғана кең ауқымды ЖИ интеграциясын бастауға болады.

Маман пікірі: Автоматтандырудағы адам факторының кедергілерін жеңу

Техникалық тұрғыдан алғанда, ЖИ енгізудегі ең үлкен кедергі көбінесе бағдарламалық жасақтама емес, ұйым ішіндегі "адамдық кедергі" болып табылады. Қызметкерлер жиі ЖИ жұмыстан айыруға әкеледі деп қорқады. Алайда қазіргі еңбек тапшылығы керісінше көрсетеді; ЖИ азайған жұмыс күшінің "күшейткіші" ретінде әрекет етеді. Менің ойымша, басқару пилоттық кезеңде жұмысшыларды ерте араластыруы керек. Техник робот жүргізушіге код жазып жатқанын немесе күрделі нұсқаулықты жұмыс нұсқаулығына аударып жатқанын көргенде, технология қауіп емес, серіктеске айналады.

Практикалық қолдану: ЖИ негізіндегі сапаны тексеру

Қалыпты зауыттық автоматтандыру жағдайында жоғары жылдамдықтағы құрастыру желісі сағатына мыңдаған бөлшектер шығарады. Дәстүрлі қолмен тексеру шаршау мен қателіктерге бейім. ЖИ-мен жабдықталған көру жүйесін RX3i немесе ұқсас PLC артқы тақтасымен біріктіру арқылы жүйе микроскопиялық ақауларды нақты уақытта анықтай алады.

• Жағдай: Азық-түлік орау зауыты тығыздағыштардың бүтіндігін тексеру үшін терең оқыту модельдерін қолданады.

• Нәтиже: Жүйе ауытқуға бейім бағытты анықтағанда машинаның баптауларын автоматты түрде түзетеді, қабылдамауларды 15%-ға азайтады және қауіпсіздік стандарттарына 100% сәйкестікті қамтамасыз етеді.