Jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować przemysł wytwórczy?

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej stosowana w różnych branżach, w tym e-commerce, bankowości i opiece zdrowotnej. Firmy produkcyjne dostrzegają, że AI może znacznie usprawnić pracę wielu działów.

Według raportu PWC Digital Factories 2020, 91% firm przemysłowych inwestuje w tworzenie cyfrowych fabryk w Europie. Ponad połowa ankietowanych organizacji wykorzystuje analitykę predyktywną i uczenie maszynowe do podejmowania decyzji operacyjnych.

Produkcja boryka się z wyzwaniami, w tym awariami maszyn i wysokimi kosztami produkcji. Wdrożenia AI koncentrują się przede wszystkim na utrzymaniu ruchu (29% przypadków użycia) i monitorowaniu jakości (27% przypadków użycia).

Monitoring wizyjny i analityka wideo oparte na AI generują alerty w czasie rzeczywistym, gdy obiekty wchodzą w niebezpieczne strefy, poprawiając bezpieczeństwo. Cyfrowe bliźniaki tworzą wirtualne modele produktów przed rozpoczęciem fizycznej produkcji, umożliwiając efektywną personalizację. AI analizuje logi bezpieczeństwa i dane w czasie rzeczywistym, wykrywając włamania, złośliwe oprogramowanie, oszustwa i podejrzane zachowania. Predykcyjne utrzymanie ruchu analizuje dane z czujników, aby wykrywać potencjalne awarie, zanim wystąpią, zapobiegając kosztownym przestojom.

Głębokie sieci neuronowe automatycznie rozpoznają defekty powierzchni, takie jak wycieki, pęknięcia i zarysowania, poprzez techniki klasyfikacji obrazu i wykrywania obiektów. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane z czujników, aby przewidywać awarie przy użyciu modeli regresji, modeli klasyfikacji i modeli wykrywania anomalii.

Urządzenia Internetu Rzeczy dostarczają wartościowe strumienie danych. Uczenie maszynowe przetwarza dane historyczne, aby prognozować zużycie zasobów i wzorce zużycia energii. Modele cyfrowych bliźniaków przetwarzają dane identyfikujące wzorce zachowań i anomalie. Systemy łańcucha dostaw monitorują zapasy, trendy rynkowe, preferencje konsumentów i prognozy pogody, przy czym AI umożliwia zautomatyzowaną optymalizację.

Robotyczna automatyzacja procesów wykonuje powtarzalne prace fabryczne, redukując błędy ludzkie i pozwalając pracownikom zająć się zadaniami wymagającymi ludzkiego osądu. Jakość danych jest podstawą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Nowoczesne organizacje wdrażające oparte na AI rozwiązania produkcyjne znacząco obniżają koszty dzięki optymalizacji działalności.