В постоянно развивающемся мире промышленного производства интеграция искусственного интеллекта (ИИ) катализирует глубокую трансформацию. ИИ меняет производственную экосистему: от обработки широкого спектра материалов, оптимизации производственных линий, обеспечения своевременного технического обслуживания до строительства более умных заводов. Используя данные, поступающие от заводских операций, ИИ оптимизирует рабочие процессы, будь то на отдельных производственных станциях или на целых объектах.
Новаторский искусственный интеллект с помощью пилотных проектов
Пилотные проекты ИИ служат отличной отправной точкой на пути интеграции. Эксперты из таких лидеров отрасли, как Invisible AI, NVIDIA и Siemens, делятся убедительными историями успеха, которые поднимают ценностное предложение для предприятий и продвигают заводы в новую эру интеллекта.
ИИ совершает революцию в роботизированных манипуляциях
ИИ дал роботам возможность работать с новыми материалами, даже с необработанной птицей, предоставив им возможность распознавать объекты, которые ранее считались сложными, и манипулировать ими. Образцовое сотрудничество между клиентом NVIDIA, компанией Soft Robotics, и производителем продуктов питания демонстрирует решение на базе искусственного интеллекта, позволяющее роботам идентифицировать и выбирать из кучи отдельные влажные куриные крылышки. Как подчеркнул Джерард Эндрюс, старший менеджер по маркетингу продуктов NVIDIA, возможности моделирования ИИ играют решающую роль. Посредством генерации синтетических данных ИИ создает реалистичные, физически точные трехмерные представления, позволяя роботам эффективно справляться со сложными задачами.
Рисунок 1. Компания Soft Robotics совместно с производителем продуктов питания разработала решение искусственного интеллекта, позволяющее роботам распознавать
И выбирал из кучи отдельные сырые куриные крылышки.
Обнаружение аномального цикла увеличивает добычу
ИИ служит жизненно важным инструментом управления, фокусируя внимание на критических областях. Генеральный директор Invisible AI Эрик Данцигер показывает, как интеллектуальные устройства расширяют возможности оптимизации сборочных линий. Традиционные камеры генерируют обширные 2D-видео, насыщенные информацией. Однако способность ИИ воспринимать изображения, интегрировать визуальные данные с производственными данными и создавать 3D-карты с подробным описанием персонала, инструментов, текущей производительности и продолжительности цикла революционизирует понимание управления. Обнаружение аномальных циклов, сильная сторона невидимого искусственного интеллекта, доказало свою эффективность в удвоении производительности производства для автомобильного поставщика второго уровня, обнаруживая высокую продолжительность цикла на определенных рабочих станциях.
Рисунок 2. Используя инструменты искусственного интеллекта, они обнаружили скачки времени цикла на некоторых объектах.
Обеспечение своевременного технического обслуживания и контроля качества
Проводя параллели с гонщиками и пит-стопами, своевременное техническое обслуживание и быстрое вмешательство являются выигрышными стратегиями. Превентивное обслуживание, впервые разработанное искусственным интеллектом в промышленных условиях, прогнозирует отказы оборудования, позволяя командам технического обслуживания планировать замены до критических поломок. Помимо этого, предписывающее техническое обслуживание корректирует работу оборудования для поддержания его нормальной работы. Бернд Райтель, директор по управлению продуктами и маркетингу промышленной автоматизации компании Siemens, подчеркивает важность искусственного интеллекта в упреждающем выявлении неисправностей, сокращении времени простоев и повышении эффективности производства.
Рисунок 3. OEM-производитель автомобильной продукции заключил партнерское соглашение с Invisible для выявления недостаточно используемых рабочих станций.
Улучшенный контроль качества с помощью искусственного интеллекта посредством анализа данных
Успех в приложениях искусственного интеллекта зависит от доступности данных производственных процессов. «Сименс» использует обширные производственные данные, чтобы сократить количество рентгеновских испытаний на 30%, тем самым увеличивая производительность линии по производству печатных плат. Модели искусственного интеллекта, основанные на обширных данных о результатах процесса, параметрах и другой информации, позволяют выявлять дефектные детали и их источники, повышая общее качество продукции.
Гибкое моделирование новых заводов и процессов
Снижения рисков, связанных с проектированием новых предприятий и изменением процессов, можно достичь с помощью 3D-моделирования на виртуальных фабриках, также известных как цифровые двойники. Эти системы, тесно связанные с существующими установками, обеспечивают реалистичное представление реальных заводов. Отраслевые метавселенные, такие как сотрудничество NVIDIA и Siemens, дают производителям возможность виртуально экспериментировать с новыми конструкциями и процессами, гарантируя уверенность в успешных реальных реализациях.
От манипуляций с частями курицы до создания целых виртуальных фабрик — промышленные производители используют ИИ как в физической, так и в виртуальной сферах. Поскольку ИИ продолжает повышать гибкость и возможности оптимизации, перспективы его применения в промышленном производстве практически безграничны. Reeman Robot находится в авангарде, внося свой вклад в эту революцию и прокладывая путь в будущее, в котором искусственный интеллект легко интегрируется со всеми аспектами промышленных процессов.
Пожалуйста, нажмите на ссылку ниже, чтобы прочитать больше:
Отчет об анализе рынка: Робот-уборщик SAIL
Что сделали роботы-доставщики для улучшения нашей работы?
Хотите узнать больше о роботах: https://www.reemanrobot.com/