Искусственный интеллект для усиления гибкости цифрового производства

Каждый этап, каждый шаг должен быть оптимизирован, чтобы минимизировать вероятность ошибок, максимизировать скорость производства и качество продукции.

Диджитализация производства дает множество дополнительных возможностей. В частности, у бизнеса есть возможность проводить полную оценку всей производственной цепочки в реальном времени. Цифровая связь соединяет все процессы и позволяет их совершенствовать с помощью внедрения новых технологий, таких, как ИИ.

Например, компания Protolabs, которая производит технические комплектующие из различных материалов, диджитализировала производственные процессы и уже начала внедрять ИИ-решения. Искусственный интеллект анализирует огромные потоки данных и помогает операторам принимать решения. В частности, использование ИИ повышает скорость принятия решений и помогает эффективнее распоряжаться ресурсами.

Пандемия коронавируса стала стимулом для развития полностью цифрового производства. Такая система требует присутствия в цеху гораздо меньшего количества операторов. Опытные специалисты могут решать проблемы на ранних этапах — «цифровое видение» дает такую возможность. Помимо оптимизации всех производственных процессов, цифровизация добавляет в производство еще одно важное измерение — данные.

В цифровом производстве появляется возможность автоматизировать процессы, изучив весь предыдущий опыт. Анализ данных позволяет понять, что работает, и насколько хорошо, а что нет. Следующий шаг — использовать ИИ, чтобы понять, как улучшить то, что работает неэффективно. Чем больше данных и чем они качественнее, тем эффективнее становятся процессы.

Иногда инженеры могут помочь с оптимизацией, основываясь на личном опыте. Но зачастую новые производственные цепочки создаются автоматически, на основе похожих процессов, имевших место ранее, но с улучшениями. Решение всегда принимают специалисты, но ИИ помогает в их принятии на всех этапах.

При производстве деталей ИИ создает цифровой аналог каждой модели для оценки. Затем ИИ рекомендует оптимальный способ производства изделия. Рекомендации могут включать в себя расположение изделия в форме, инструменты, необходимые для ее изготовления, траекторию обработки и т. д. Предварительные расчеты позволят получить быстрое производство продукта высокого качества.

Главная задача ИИ в производстве — не заменить человека, а упростить взаимодействие людей с автоматизированными процессами. Цифровая связь между сетью машин позволяет распределить очередь производства по приоритетности, настроить калибровку, а затем в реальном времени отслеживать процессы на каждой машине. Каждая производимая деталь сравнивается с эталонным цифровым двойником, в случае расхождений вносятся оперативные изменения.

Если ранее можно было определить ошибки производства только на конечном этапе, получив готовую деталь, то теперь это происходит в тот самый момент, когда что-то начинает идти не так. И это — только одно из множества возможных применений ИИ как в промышленности, так и в финтехе, eCommerce и других сферах. Оправданность инвестиций в ИИ и другие ИТ-технологии очевидна, вопрос лишь в том, создавать ли для разработки собственное IT-подразделение, или обратиться к профессионалам.