Kaip dirbtinis intelektas pramonės automatizavime sprendžia gamybos darbuotojų trūkumą

Dirbtinio intelekto panaudojimas pramonės automatizavime sprendžiant darbo jėgos trūkumą ir produktyvumo spragas

Pasaulinė gamybos sritis šiuo metu susiduria su dviem krizėmis: nuolatiniu kvalifikuotų techninių specialistų trūkumu ir tradicinių produktyvumo augimo galimybių stagnacija. Nors tokie sektoriai kaip finansai ir mažmeninė prekyba greitai integravo dirbtinį intelektą, pramonės automatizavimas vystėsi atsargiau. Tačiau naujausi duomenys rodo, kad DI jau nebėra prabanga, o esminė būtinybė gamyklų išlikimui.

Didelės įmonės pirmauja diegiant DI

Dirbtinio intelekto diegimo gamyboje rodikliai tiesiogiai priklauso nuo įmonės dydžio. Didelės įmonės, turinčios daugiau nei 250 darbuotojų, DI diegia tris kartus dažniau nei mažos ir vidutinės įmonės (MVĮ). Ši atskirtis kyla dėl to, kad didesnės įmonės turi kapitalą ir duomenų infrastruktūrą sudėtingoms sistemoms įdiegti. Vis dėlto daugumos pramoninių DI projektų investicijų grąža (ROI) pasireiškia per vienerius–ketverius metus, todėl tai patraukli galimybė mažesnėms įmonėms, siekiančioms augti.

Europos pramoninio DI situacijos analizė

Pramoninio DI diegimas labai skiriasi Europos Sąjungoje. Belgija ir Danija šiuo metu pirmauja sektoriuje – beveik 40 % jų gamintojų naudoja bent vieną DI technologiją. Priešingai, Vokietijos gamybos sektorius, ilgą laiką laikytas Europos „galia“, rodo lėtesnį programinės įrangos investicijų augimą. Norėdamos išlaikyti konkurencinį pranašumą prieš pasaulinius konkurentus, tradicinės pramonės šakos turi spartinti pereinamąjį laikotarpį nuo aparatūros orientuotų modelių prie programine įranga valdomos gamybos.

Plėtra už pagrindinių gamybos procesų ribų

Nors robotai ir PLC (programuojami loginiai valdikliai) jau automatizavo pagrindines gamybos linijas, didžiausias neišnaudotas potencialas slypi „nepagrindiniuose“ procesuose. DI suteikia didžiulę vertę logistikoje, priežiūroje ir administracinėje pagalboje. Pavyzdžiui, DI pagrįsta prognozuojamoji priežiūra gali nustatyti besidėvinčią guolio gedimą variklyje gerokai anksčiau nei žmogaus technikas pastebi vibraciją. Šis pokytis leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į aukštos vertės inžinerinius darbus, o ne į pasikartojančią stebėseną.

Efektyvumo didinimas generatyvinio dizaino ir simuliacijų pagalba

Generatyvinis DI (GenDI) revoliucionizuoja gamybos inžinerinį etapą. Tokios įmonės kaip BMW ir Siemens dabar naudoja sintetinius duomenų rinkinius, kad apmokytų vaizdo modelius kokybės kontrolei. Simuliuodami 800 000 surinkimo užduočių vaizdų, gamintojai sumažina kokybės modelių kūrimo laiką daugiau nei 60 %. Šie skaitmeniniai dvyniai ir simuliacijos leidžia gaminti „teisingai iš pirmo karto“, kas žymiai sumažina medžiagų atliekas ir energijos suvartojimą.

Patikimos duomenų infrastruktūros pagrindo kūrimas

Sėkmingam DI diegimui reikalingas tvirtas duomenų pagrindas. Gamintojai turi užpildyti spragą tarp informacinių technologijų (IT) ir operacinių technologijų (OT). Be „švarių“ duomenų iš jutiklių ir valdymo sistemų DI modeliai negali pateikti patikimų įžvalgų. Todėl įmonės turi prioritetizuoti savo procesų skaitmeninimą ir užtikrinti nuolatinį duomenų srautą prieš pradedant plataus masto DI integraciją.

Eksperto įžvalga: kaip įveikti žmogiškąjį automatizacijos elementą

Iš techninės pusės didžiausias DI diegimo iššūkis dažnai nėra programinė įranga, o „žmogiškasis pasipriešinimas“ organizacijoje. Darbuotojai dažnai bijo, kad DI sukels darbo vietų praradimą. Tačiau dabartinis darbo jėgos trūkumas rodo priešingai; DI veikia kaip „jėgos daugiklis“ mažėjančiai darbo jėgai. Manau, kad vadovybė turi anksti įtraukti gamybos technikus į pilotinius projektus. Kai technikas mato, kaip DI agentas sėkmingai rašo kodą robotų valdikliui arba verčia sudėtingą vadovą į darbo instrukciją, technologija tampa partneriu, o ne grėsme.

Praktinis pavyzdys: DI pagrįsta kokybės patikra

Tipiškoje gamyklos automatizavimo situacijoje didelio greičio surinkimo linija per valandą pagamina tūkstančius komponentų. Tradicinė rankinė patikra yra linkusi į nuovargį ir klaidas. Integravus DI pagrįstą vaizdo sistemą su RX3i ar panašia PLC pagrindine plokšte, sistema gali realiu laiku aptikti mikroskopines defektų požymius.

• Situacija: Maisto pakuočių gamykla naudoja giluminio mokymosi modelius sandarumo patikrai.

• Rezultatas: Sistema automatiškai koreguoja mašinos nustatymus, kai aptinka nukrypimų tendenciją, sumažindama atmetimų skaičių 15 % ir užtikrindama 100 % atitiktį saugos standartams.