AI如何為離散制造業(yè)賦能?

時間:2023-07-26

來源:控制工程網(wǎng)

導(dǎo)語:人工智能 (AI) 無處不在。從Alexa(語音識別)到Face ID(計算機(jī)視覺),再到您與之交互以解決互聯(lián)網(wǎng)問題的聊天機(jī)器人(生成式AI),AI如今已深入我們的日常生活中。

  人工智能 (AI) 無處不在。從Alexa(語音識別)到Face ID(計算機(jī)視覺),再到您與之交互以解決互聯(lián)網(wǎng)問題的聊天機(jī)器人(生成式AI),AI如今已深入我們的日常生活中。這不僅適用于消費(fèi)者,而且各行各業(yè)的企業(yè)也在不斷擴(kuò)展AI的應(yīng)用。

  例如,在離散制造業(yè)中,AI已經(jīng)證明自己在生產(chǎn)過程的幾乎每個階段都是極其寶貴的資產(chǎn)。其實,這對制造領(lǐng)域的任何人都不是什么新聞。但令大多數(shù)人(尤其是年輕一代)感到驚訝的是,AI的概念早在20世紀(jì)50年代就已出現(xiàn),并在20世紀(jì)70年代就開始付諸實踐。

  讓我們快速瀏覽一下AI在離散制造中的演變,看看我們是如何走到今天這一步的。

  AI在制造業(yè)中的發(fā)展

  人工智能,通常被定義為機(jī)器(主要是計算機(jī))模擬人類智能處理的能力,隨著20世紀(jì)70年代計算機(jī)輔助設(shè)計(CAD)和計算機(jī)數(shù)控(CNC)機(jī)器的出現(xiàn),AI首次出現(xiàn)在離散制造設(shè)施中。這些技術(shù)幫助制造商創(chuàng)建和修改產(chǎn)品設(shè)計。隨著時間的推移,CAD和CNC變得更加復(fù)雜,并結(jié)合了先進(jìn)的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來提高準(zhǔn)確性并優(yōu)化性能。

  到了80和90年代,制造商開始使用AI應(yīng)用來捕獲和共享工人知識。工廠員工無需依賴剪貼板、手寫筆記或口耳相傳,而是可以將知識編纂成軟件系統(tǒng),例如計算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)(CMMS)和制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)。這些發(fā)明使信息共享更快、更容易,同時通過自動化、實時數(shù)據(jù)收集等簡化生產(chǎn)。

  如今,由AI驅(qū)動的質(zhì)量控制、過程優(yōu)化、機(jī)器人、預(yù)測性維護(hù)甚至安全隱患檢測正在成為大多數(shù)離散制造設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)。

  使用傳感器來檢測機(jī)械問題,例如溫度峰值和異常振動,AI不僅可以提醒適當(dāng)?shù)娜藛T注意問題,還可以告訴他們?nèi)绾巍⒑螘r以及使用什么工具來解決問題。此外,車間工人與AI技術(shù)的互動越多,這些技術(shù)就越智能,它們就越能幫助工人更好地完成工作。

  AI賦能離散制造業(yè)的四個關(guān)鍵領(lǐng)域

  制造業(yè)正處于專家所說的工業(yè)4.0時期,這一時期的特點(diǎn)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)、機(jī)器人技術(shù)等技術(shù)的快速發(fā)展,當(dāng)然還有AI與離散制造業(yè)逐步深入的整合。簡而言之,工廠車間的機(jī)器現(xiàn)在可以相互通信,并以令人印象深刻的自主性運(yùn)行。

  然而,AI在離散制造業(yè)中最重要的作用是它能夠幫助人和機(jī)器協(xié)同工作。對于制造企業(yè)來說,這是雙贏的;技術(shù)支持的人員和流程可以提高效率、生產(chǎn)力和安全性,并帶來很多其他好處。

  隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,我們可以期待在離散制造業(yè)的以下領(lǐng)域看到更多的進(jìn)步:

  · 預(yù)測性維護(hù):如今,許多制造商仍然依賴反應(yīng)性維護(hù)方法,這會導(dǎo)致代價高昂的停機(jī)時間。通過使用 AI 和 ML 算法,制造商可以采用預(yù)測性維護(hù)方法來實時監(jiān)控設(shè)備性能,在故障發(fā)生之前預(yù)測何時需要維護(hù)。這有助于減少停機(jī)時間、提高效率并延長設(shè)備生命周期。隨著人工智能的發(fā)展,這些好處將進(jìn)一步放大。

  · 質(zhì)量管理:隨著AI的發(fā)展和標(biāo)準(zhǔn)化,質(zhì)量控制將更快速、更準(zhǔn)確。制造商可以使用 AI 自動檢測和報告缺陷,而不是手動檢查機(jī)器和產(chǎn)品是否存在損壞、磨損和其他問題。AI還可以識別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的模式,以及來自客戶反饋、生產(chǎn)計劃和庫存水平等外部來源的模式。這有助于制造企業(yè)的管理層及時發(fā)現(xiàn)效率低下的問題和流程改進(jìn)的機(jī)會。

  · 產(chǎn)品開發(fā):AI將產(chǎn)生重大影響的另一個領(lǐng)域包括產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)。目前,許多制造商依靠反復(fù)試驗來開發(fā)新產(chǎn)品。但是,通過使用AI和仿真軟件,制造商可以在構(gòu)建產(chǎn)品設(shè)計之前對其進(jìn)行測試和優(yōu)化,從而減少開發(fā)時間和成本,同時提高產(chǎn)品性能和用戶友好性。

  · 工人經(jīng)驗:盡管許多人擔(dān)心,但預(yù)計AI不會取代人類工人。事實上,它在制造業(yè)中的應(yīng)用將補(bǔ)充和增強(qiáng)它們的作用。AI可以接管重復(fù)性任務(wù),例如包裝或文檔,使員工能夠?qū)r間花在更復(fù)雜或更具創(chuàng)造性的工作上。

  此外,AI可以通過建議下一步最佳行動來幫助工人完成機(jī)器維修等任務(wù)。與IIoT傳感器和可穿戴技術(shù)集成,AI還可以提高工人的安全性。例如,預(yù)測分析可以提醒工人注意工廠車間的潛在安全隱患。

  這些只是AI為離散制造業(yè)帶來的變化中的一小部分。借助智能工廠平臺,更多的制造企業(yè)可以從更精簡、更少令人沮喪的流程中獲益,同時提高生產(chǎn)力、效率和利潤。


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