人工智能(AI)最常用于制造業(yè)，以提高整體設(shè)備效率(OEE)和生產(chǎn)中的一次合格率。隨著時(shí)間的推移，制造商可以使用人工智能來(lái)增加正常運(yùn)行時(shí)間并提高質(zhì)量和一致性，從而實(shí)現(xiàn)更好的預(yù)測(cè)。
與數(shù)字化的許多組成部分一樣，人工智能的實(shí)施似乎勢(shì)不可擋。制造商普遍擔(dān)心如何有效地使用和管理由直觀計(jì)算能力及其連接的機(jī)器生成的數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。許多人不確定如何開(kāi)始，并且經(jīng)常將他們?cè)诓捎肁I時(shí)的謹(jǐn)慎歸因于成本、IT要求和/或擔(dān)心沒(méi)有為“工業(yè)4.0”做好準(zhǔn)備。
為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，制造商必須適應(yīng)更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式。這通常包括人員重組、硬件和軟件升級(jí)。
AI是一個(gè)通常與未來(lái)相關(guān)的概念，現(xiàn)在已成為現(xiàn)實(shí)，可以應(yīng)用于您的工廠。以下是工業(yè)人工智能變革制造業(yè)的5種方式以及實(shí)施技巧：
預(yù)測(cè)性和預(yù)防性維護(hù)
生產(chǎn)操作的一些最大停機(jī)時(shí)間可能是由于機(jī)械或電氣故障導(dǎo)致機(jī)器核心部件脫機(jī)造成的。通常，通過(guò)遵循機(jī)器推薦的預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，可以輕松避免故障。PM通常會(huì)被忽視或沒(méi)有針對(duì)最佳時(shí)間表進(jìn)行優(yōu)化。借助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器、MES數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大功能，制造商可以利用許多機(jī)器數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)預(yù)測(cè)故障?？梢栽陬A(yù)測(cè)故障之前優(yōu)化PM計(jì)劃，以保持機(jī)器處于一流狀態(tài)和生產(chǎn)車間平穩(wěn)運(yùn)行。
供應(yīng)鏈優(yōu)化
今天的供應(yīng)鏈?zhǔn)切枰芾淼某?jí)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，有數(shù)千個(gè)零件和數(shù)百個(gè)地點(diǎn)。人工智能正在成為將產(chǎn)品從生產(chǎn)迅速交付給客戶的必要工具。借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，制造商可以為其所有產(chǎn)品定義優(yōu)化的供應(yīng)鏈解決方案。諸如“下個(gè)季度應(yīng)訂購(gòu)多少個(gè)電阻器”之類的問(wèn)題？或者“產(chǎn)品A的最佳運(yùn)輸路線是什么”最終可以在不依賴最佳猜測(cè)近似值的情況下得到回答。
內(nèi)部庫(kù)存管理本身就是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。生產(chǎn)線嚴(yán)重依賴庫(kù)存來(lái)維持生產(chǎn)線和生產(chǎn)產(chǎn)品。每個(gè)工藝步驟都需要一定數(shù)量的組件才能運(yùn)行；一旦消耗，需要及時(shí)補(bǔ)充才能繼續(xù)加工。讓工廠車間備有所有必要的庫(kù)存是人工智能可以幫助管理的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。AI可以查看組件數(shù)量、到期日期并優(yōu)化整個(gè)工廠車間的分布。
生產(chǎn)優(yōu)化
流程優(yōu)化可能是一項(xiàng)涉及無(wú)數(shù)歷史數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)密集型任務(wù)。確定哪些工藝參數(shù)可產(chǎn)生最高的產(chǎn)品質(zhì)量并非易事。制造和質(zhì)量工程師始終運(yùn)行數(shù)十種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化工藝參數(shù)，但通常它們既昂貴又耗時(shí)。借助人工智能快速的數(shù)據(jù)處理速度，工程師可以找到針對(duì)不同產(chǎn)品的優(yōu)化工藝配方。諸如“我應(yīng)該輸入什么傳送帶速度或溫度以獲得最高產(chǎn)量？”之類的問(wèn)題或“我應(yīng)該使用什么機(jī)器來(lái)制作這種高音新興技術(shù)電路板？”。AI將不斷從所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)中學(xué)習(xí)，不斷改進(jìn)工藝參數(shù)。
預(yù)測(cè)收益
當(dāng)討論制造業(yè)中的人工智能時(shí)，總會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)量預(yù)測(cè)對(duì)話。擁有高精度預(yù)測(cè)AI模型的投資回報(bào)率是無(wú)限的。預(yù)測(cè)產(chǎn)量可以更好地為未來(lái)組件需求準(zhǔn)備供應(yīng)鏈和庫(kù)存管理。了解產(chǎn)量是否會(huì)低于預(yù)期可以提醒生產(chǎn)管理人員增加生產(chǎn)時(shí)間以滿足需求。產(chǎn)量預(yù)測(cè)是一個(gè)需要人工智能解決的數(shù)據(jù)密集型復(fù)雜問(wèn)題。
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)
隨著增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的日新月異，越來(lái)越多的大公司為這個(gè)市場(chǎng)開(kāi)發(fā)設(shè)備，制造業(yè)完全采用它們只是時(shí)間問(wèn)題。虛擬現(xiàn)實(shí)可以幫助更好地培訓(xùn)產(chǎn)品制造商執(zhí)行裝配或預(yù)防性維護(hù)任務(wù)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在工廠車間或現(xiàn)場(chǎng)提供由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)報(bào)告，有助于快速識(shí)別缺陷產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)改進(jìn)領(lǐng)域。AR/VR制造應(yīng)用層出不窮，可以在解決當(dāng)今挑戰(zhàn)方面發(fā)揮重要作用。（來(lái)源：瀚云數(shù)字工廠）
獎(jiǎng)勵(lì)：能源管理
人工智能可以幫助經(jīng)常被忽視的能源管理領(lǐng)域。大多數(shù)工程師沒(méi)有時(shí)間分析工廠能源消耗的成本。通過(guò)人工智能查看生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的能源消耗可以顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。此外，降低成本可以為流程改進(jìn)資源分配更多資金，從而提高產(chǎn)量和質(zhì)量。
如果您有一個(gè)系統(tǒng)可以在生產(chǎn)問(wèn)題發(fā)生之前自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)它們會(huì)怎樣？
其好處是可以以一種易于訪問(wèn)且直觀的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)、庫(kù)存和產(chǎn)品異常值檢測(cè)，從而將卓越運(yùn)營(yíng)提升到新的水平。
這將改變您的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。是的。數(shù)據(jù)是新的培根，而人工智能正在將其提升到新的高度。
