Исследование использования искусственного интеллекта в производстве

Искусственный интеллект (ИИ) – явление, которое уже давно не ново. Эта технология была создана так называемым «отцом ИИ» – Джоном Маккарти в далеком 1956 г. Однако лишь в последнее время она привлекла широкое внимание, в том числе благодаря запуску в ноябре 2022 года генеративной платформы искусственного интеллекта Open AI, известной как Chat GPT.

В настоящее время тема ИИ доминирует в мировых новостных лентах, а предприятия всех отраслей активно исследуют возможности внедрения его в свои процессы. В качестве производителя наверняка и вы задумываетесь о том, каким образом можно использовать искусственный интеллект в ваших производственных линиях.

В этом блоге мы рассмотрим различные варианты внедрения ИИ на предприятиях, предоставим несколько советов относительно того, как начать работу, и обсудим роль данных в любом успешном применении технологии.

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.

Восходящие и нисходящие данные

Кодирование переменных данных на уровне партии или изделия в сочетании с другими системами мониторинга производства позволяет привязать отдельную продукцию к конкретной производственной линии. Сериализованный код продукта обеспечивает возможность идентификации товаров и их отслеживания на различных этапах изготовления и распределения. С его помощью можно идентифицировать бракованные товары, а также обнаружить проблемы распределения, определив время и место производства.

Сбор такой информации на протяжении всего производственного процесса является важной частью инструментария, который помогает компаниям получить сведения о потребительских предпочтениях, тенденциях и отказах. Это позволит усовершенствовать существующие и создавать новые продукты.

Данные – это первый шаг на пути к применению ИИ и один из самых важных этапов процесса. Без достоверной информации любые последующие шаги могут оказаться неэффективными.

Подготовка к изменениям

Внедрение проектов на базе искусственного интеллекта в производство требует выделения достаточных ресурсов для интеграции новых систем, разработки наборов данных, обучения моделей ИИ, а также мониторинга и анализа прогресса.

Хотя обсуждения об искусственном интеллекте неизбежно вызывают опасения о замене человеческого труда в краткосрочной перспективе, доказано обратное. Forbes утверждает, что искусственный интеллект позволит работникам сосредоточиться на более значимых и ценных видах деятельности, а MIT и Statista предполагают, что совместная работа человека и робота (которая может быть на 85% более продуктивной, чем команды, состоящей только из людей или роботов) станет будущим производства.

Подготовка сотрудников к использованию искусственного интеллекта будет непрерывным процессом, и по мере развития технологий компаниям придется вкладывать средства в обучение, чтобы сотрудники обладали необходимыми для прогресса навыками.

Начните заниматься сбором данных уже сегодня

Влияние искусственного интеллекта на производство будет значительным, но без стратегического плана, начинающегося с обеспечения надежных методов сбора данных, успех не гарантирован.

Производители должны обсудить свои требования с поставщиками решений, чтобы узнать, какая информация уже доступна и какие решения могут способствовать бесперебойному ее сбору.

Изучите наш блог, чтобы узнать больше о решениях Domino для интеллектуального производства и кодирования переменных данных.