Дослідження використання штучного інтелекту у виробництві

Штучний інтелект (ШІ) – явище, яке вже давно не нове. Ця технологія була створена так званим батьком ШІ – Джоном Маккарті у далекому 1956 р. Проте лише останнім часом вона привернула широку увагу, в тому числі завдяки запуску у листопаді 2022 генеративної платформи штучного інтелекту Open AI, відомої як Chat GPT.

Зараз тема ШІ домінує у світових стрічках новин, а підприємства всіх галузей активно досліджують можливості впровадження його у свої процеси. Як виробник напевно і ви замислюєтеся про те, яким чином можна використовувати штучний інтелект у ваших виробничих лініях.

У цьому блозі ми розглянемо різні варіанти впровадження ШІ на підприємствах, надамо кілька порад щодо того, як розпочати роботу, та обговоримо роль даних у будь-якому успішному застосуванні технології.

Що таке штучний інтелект?

ШІ охоплює будь-яке застосування комп'ютерного програмного забезпечення, що дозволяє машинам імітувати людські можливості: зір, мовлення чи інтерпретацію даних для вирішення певних завдань. Це великий термін, що описує кілька методологій, включаючи робототехніку, аналіз зображень, обробку мови, машинне навчання та штучні нейронні мережі.

На базовому рівні програми ШІ аналізують дані з використанням алгоритмів виявлення закономірностей. Складніші системи можуть навчатися на власному досвіді, розв'язувати проблеми та приймати рішення без участі людини.

Сьогодні програми штучного інтелекту використовуються в різних галузях:

• виробництво харчових продуктів та напоїв. Компанія Campbell Soup Company застосовує ШІ для аналізу даних про уподобання споживачів та методологію Agile Design для прискорення розробки нових продуктів;
• утилізація відходів. Greyparrot розробила системи комп'ютерного зору для ідентифікації відходів на переробних підприємствах;
• кодування та маркування. У компанії Domino ми використовуємо аспекти штучного інтелекту для створення нових рецептур та автоматизації тестування, щоб прискорити процес розробки чорнила.

Штучний інтелект поступово входить у різні галузі життя.

Як застосовується штучний інтелект в обробній промисловості?

Існують три ключові області, де ШІ надає значну допомогу в обробці даних у виробництві:

• скорочення помилок. Програми ШІ здатні аналізувати різноманітні візуальні дані, включаючи інформацію із систем контролю якості на виробничих лініях. Це дозволяє виявляти закономірності, що вказують на можливі проблеми, та допомагає скоротити кількість відходів та помилок;
• предиктивне обслуговування. Дані, одержані з журналів технічного обслуговування та продуктивності виробничих ліній, використовуються для прогнозування роботи обладнання. Вони дозволять визначити, коли може знадобитися заміна деталей або виконання робіт з обслуговування;
• прогнозування. Завдяки аналізу великого набору даних, що включає інформацію про роботу заводу, показники виробництва, продажі та зворотний зв'язок, системи штучного інтелекту можуть прогнозувати попит. Користуючись цим, виробники можуть оптимізувати запаси та планувати виробничі процеси заздалегідь.

Что представляет собой искусственный интеллект?

ИИ охватывает любое применение компьютерного программного обеспечения, позволяющее машинам имитировать человеческие возможности: зрение, речь или интерпретацию данных для решения определенных задач. Это обширный термин, описывающий несколько методологий, включая робототехнику, анализ изображений, обработку языка, машинное обучение и искусственные нейронные сети.

На базовом уровне программы ИИ анализируют данные с использованием алгоритмов для выявления закономерностей. Более сложные системы могут учиться на собственном опыте, решать проблемы и принимать решения без участия человека.

Сегодня программы искусственного интеллекта используются в самых различных отраслях:

• производство продуктов питания и напитков. Компания Campbell Soup Company применяет ИИ для анализа данных о предпочтениях потребителей и методологию Agile Design для ускорения разработки новых продуктов;
• утилизация отходов. Greyparrot разработала системы компьютерного зрения для идентификации отходов на перерабатывающих предприятиях;
• кодирование и маркировка. В компании Domino мы используем аспекты искусственного интеллекта для создания новых рецептур и автоматизации тестирования, чтобы ускорить процесс разработки чернил.

Искусственный интеллект постепенно входит в самые разные области жизни.

Как применяется искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности?

Существуют три ключевые области, где ИИ оказывает значительную помощь в обработке данных в производстве:

• сокращение ошибок. Программы ИИ способны анализировать разнообразные визуальные данные, включая информацию из систем контроля качества на производственных линиях. Это позволяет выявлять закономерности, указывающие на возможные проблемы и помогает сократить количество отходов и ошибок;
• предиктивное обслуживание. Данные, полученные из журналов технического обслуживания и производительности производственных линий, используются для прогнозирования работы оборудования. Они позволят определить, когда может потребоваться замена деталей или выполнение работ по обслуживанию;
• прогнозирование. Благодаря анализу обширного набора данных, включающего информацию о работе завода, показателях производства, продажах и обратной связи, системы искусственного интеллекта могут прогнозировать спрос. Пользуясь этим, производители могут оптимизировать запасы и планировать производственные процессы заранее.

Як розпочати роботу зі штучним інтелектом у виробництві?

Будь-який варіант використання штучного інтелекту у виробництві вимагає застосування об'єму даних для навчання моделі ШІ. Тому перед тим, як розпочати роботу, виробники повинні впровадити системи та процеси, що забезпечують послідовний та надійний збір даних за всіма необхідними виробничими операціями.

Дані про контроль якості

Системи машинного зору контролю якості відіграють важливу роль у застосуванні ШІ. Наприклад, Domino серії R полегшує збір інформації для створення наборів даних, необхідних для навчання моделей ШІ. Такі системи можуть виступати як візуальні джерела даних для аналізу та прийняття рішень, передаючи відомості безпосередньо в моделі ШІ для обробки та вилучення інформації.

Машинні метрики

Надійне обладнання для збору даних є ключовим елементом під час впровадження ШІ для предиктивного обслуговування. Виробники можуть збирати цінні відомості про продуктивність та стан обладнання за допомогою таких рішень, як Domino Cloud. Історичні дані використовуються для навчання моделей ШІ, а дані в реальному часі аналізуються алгоритмами ШІ для прогнозування необхідності технічного обслуговування.

Виробничі дані

Для оптимізації виробництва, предиктивного обслуговування та прогнозування потрібні великі виробничі дані, які одержуються з різних ділянок лінії. Шляхом інтеграції обладнання виробники можуть збирати виробництва та поєднувати інформацію у власні колекції для підтримки ШІ.

Сучасні технології Domino розроблено з урахуванням інтеграції. Це дозволяє простежити код кожного виробленого на лінії продукту одну зміну чи виробничий цикл з метою оцінки загальної ефективності підприємства. Рішення Domino здатні взаємодіяти з провідними галузевими протоколами, включаючи Ethernet IP, забезпечуючи безперебійний зв'язок між системами SCADA та іншими компонентами виробничої лінії.

Что представляет собой искусственный интеллект?

ИИ охватывает любое применение компьютерного программного обеспечения, позволяющее машинам имитировать человеческие возможности: зрение, речь или интерпретацию данных для решения определенных задач. Это обширный термин, описывающий несколько методологий, включая робототехнику, анализ изображений, обработку языка, машинное обучение и искусственные нейронные сети.

На базовом уровне программы ИИ анализируют данные с использованием алгоритмов для выявления закономерностей. Более сложные системы могут учиться на собственном опыте, решать проблемы и принимать решения без участия человека.

Сегодня программы искусственного интеллекта используются в самых различных отраслях:

• производство продуктов питания и напитков. Компания Campbell Soup Company применяет ИИ для анализа данных о предпочтениях потребителей и методологию Agile Design для ускорения разработки новых продуктов;
• утилизация отходов. Greyparrot разработала системы компьютерного зрения для идентификации отходов на перерабатывающих предприятиях;
• кодирование и маркировка. В компании Domino мы используем аспекты искусственного интеллекта для создания новых рецептур и автоматизации тестирования, чтобы ускорить процесс разработки чернил.

Искусственный интеллект постепенно входит в самые разные области жизни.

Как применяется искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности?

Существуют три ключевые области, где ИИ оказывает значительную помощь в обработке данных в производстве:

• сокращение ошибок. Программы ИИ способны анализировать разнообразные визуальные данные, включая информацию из систем контроля качества на производственных линиях. Это позволяет выявлять закономерности, указывающие на возможные проблемы и помогает сократить количество отходов и ошибок;
• предиктивное обслуживание. Данные, полученные из журналов технического обслуживания и производительности производственных линий, используются для прогнозирования работы оборудования. Они позволят определить, когда может потребоваться замена деталей или выполнение работ по обслуживанию;
• прогнозирование. Благодаря анализу обширного набора данных, включающего информацию о работе завода, показателях производства, продажах и обратной связи, системы искусственного интеллекта могут прогнозировать спрос. Пользуясь этим, производители могут оптимизировать запасы и планировать производственные процессы заранее.

Как начать работу с искусственным интеллектом в производстве?

Любой вариант использования искусственного интеллекта в производстве требует применения обширного объема данных для обучения модели ИИ. Поэтому перед тем, как приступить к работе, производители должны внедрить системы и процессы, обеспечивающие последовательный и надежный сбор данных по всем необходимым производственным операциям.

Данные о контроле качества

Системы машинного зрения для контроля качества играют важную роль в применении ИИ. Например, Domino серии R облегчает сбор информации для создания наборов данных, необходимых для обучения моделей ИИ. Такие системы могут выступать в качестве визуальных источников данных для анализа и принятия решений, передавая сведения непосредственно в модели ИИ для обработки и извлечения информации.

Машинные метрики

Надежное оборудование для сбора данных является ключевым элементом при внедрении ИИ для предиктивного обслуживания. Производители могут собирать ценные сведения о производительности и состоянии оборудования с помощью таких решений, как Domino Cloud. Исторические данные используются для обучения моделей ИИ, а данные в реальном времени анализируются алгоритмами ИИ для прогнозирования необходимости технического обслуживания.

Производственные данные

Для оптимизации производства, предиктивного обслуживания и прогнозирования требуются обширные производственные данные, получаемые на различных участках линии. Путем интеграции оборудования производители могут собирать производства и объединять информацию в собственные коллекции для поддержки развертывания ИИ.

Современные технологии Domino разработаны с учетом интеграции. Это позволяет проследить код каждого изготовленного на линии продукта за одну смену или производственный цикл для оценки общей эффективности предприятия. Решения Domino способны взаимодействовать с ведущими отраслевыми протоколами, включая Ethernet IP, обеспечивая бесперебойную связь между системами SCADA и всеми другими компонентами производственной линии.

Висхідні та низхідні дані

Кодування змінних даних лише на рівні партії чи виробу разом з іншими системами моніторингу виробництва дозволяє прив'язати окрему продукцію до конкретної виробничої лінії. Серіалізований код продукту забезпечує можливість ідентифікації товарів та їх відстеження на різних етапах виготовлення та розподілу. З його допомогою можна ідентифікувати браковані товари, а також виявити проблеми розподілу, визначивши час та місце виробництва.

Збір такої інформації протягом усього виробничого процесу є важливою частиною інструментарію, який допомагає компаніям отримати відомості про споживчі переваги, тенденції та відмови. Це дозволить удосконалити наявні та створювати нові продукти.

Дані – це перший крок на шляху до застосування ШІ та один із найважливіших етапів процесу. Без перевіреної інформації будь-які наступні кроки можуть бути неефективними.

Підготовка до змін

Впровадження проєктів на базі штучного інтелекту у виробництво потребує виділення достатніх ресурсів для інтеграції нових систем, розробки наборів даних, навчання моделей ШІ, а також моніторингу та аналізу прогресу.

Хоча обговорення штучного інтелекту неминуче викликають побоювання про заміну людської праці в короткостроковій перспективі, доведено протилежне. Forbes стверджує, що штучний інтелект дозволить працівникам зосередитися на більш значущих і цінних видах діяльності, а MIT і Statista припускають, що спільна робота людини та робота (яка може бути на 85% продуктивнішою, ніж команди, що складається тільки з людей чи роботів) стане майбутнім виробництва.

Підготовка співробітників до використання штучного інтелекту буде безперервним процесом, і в міру розвитку технологій компаніям доведеться вкладати кошти в навчання, щоб співробітники мали необхідні для прогресу навички.

Почніть займатися збором даних вже сьогодні

Вплив штучного інтелекту на виробництво буде значним, але без стратегічного плану, який починається із забезпечення надійних методів збору даних, успіх не гарантований.

Виробники повинні обговорити свої вимоги з постачальниками рішень, щоб дізнатися, яка інформація вже доступна і які рішення можуть сприяти її безперебійному збору.

Ознайомтесь з нашим блогом, щоб дізнатися більше про рішення Domino для інтелектуального виробництва та кодування змінних даних.