AI如何為離散制造業(yè)賦能?

時(shí)間:2023-07-26

來(lái)源:控制工程網(wǎng)

導(dǎo)語(yǔ):人工智能 (AI) 無(wú)處不在。從Alexa(語(yǔ)音識(shí)別)到Face ID(計(jì)算機(jī)視覺(jué)),再到您與之交互以解決互聯(lián)網(wǎng)問(wèn)題的聊天機(jī)器人(生成式AI),AI如今已深入我們的日常生活中。

  人工智能 (AI) 無(wú)處不在。從Alexa(語(yǔ)音識(shí)別)到Face ID(計(jì)算機(jī)視覺(jué)),再到您與之交互以解決互聯(lián)網(wǎng)問(wèn)題的聊天機(jī)器人(生成式AI),AI如今已深入我們的日常生活中。這不僅適用于消費(fèi)者,而且各行各業(yè)的企業(yè)也在不斷擴(kuò)展AI的應(yīng)用。

  例如,在離散制造業(yè)中,AI已經(jīng)證明自己在生產(chǎn)過(guò)程的幾乎每個(gè)階段都是極其寶貴的資產(chǎn)。其實(shí),這對(duì)制造領(lǐng)域的任何人都不是什么新聞。但令大多數(shù)人(尤其是年輕一代)感到驚訝的是,AI的概念早在20世紀(jì)50年代就已出現(xiàn),并在20世紀(jì)70年代就開(kāi)始付諸實(shí)踐。

  讓我們快速瀏覽一下AI在離散制造中的演變,看看我們是如何走到今天這一步的。

  AI在制造業(yè)中的發(fā)展

  人工智能,通常被定義為機(jī)器(主要是計(jì)算機(jī))模擬人類智能處理的能力,隨著20世紀(jì)70年代計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)和計(jì)算機(jī)數(shù)控(CNC)機(jī)器的出現(xiàn),AI首次出現(xiàn)在離散制造設(shè)施中。這些技術(shù)幫助制造商創(chuàng)建和修改產(chǎn)品設(shè)計(jì)。隨著時(shí)間的推移,CAD和CNC變得更加復(fù)雜,并結(jié)合了先進(jìn)的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來(lái)提高準(zhǔn)確性并優(yōu)化性能。

  到了80和90年代,制造商開(kāi)始使用AI應(yīng)用來(lái)捕獲和共享工人知識(shí)。工廠員工無(wú)需依賴剪貼板、手寫(xiě)筆記或口耳相傳,而是可以將知識(shí)編纂成軟件系統(tǒng),例如計(jì)算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)(CMMS)和制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)。這些發(fā)明使信息共享更快、更容易,同時(shí)通過(guò)自動(dòng)化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集等簡(jiǎn)化生產(chǎn)。

  如今,由AI驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量控制、過(guò)程優(yōu)化、機(jī)器人、預(yù)測(cè)性維護(hù)甚至安全隱患檢測(cè)正在成為大多數(shù)離散制造設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)。

  使用傳感器來(lái)檢測(cè)機(jī)械問(wèn)題,例如溫度峰值和異常振動(dòng),AI不僅可以提醒適當(dāng)?shù)娜藛T注意問(wèn)題,還可以告訴他們?nèi)绾?、何時(shí)以及使用什么工具來(lái)解決問(wèn)題。此外,車間工人與AI技術(shù)的互動(dòng)越多,這些技術(shù)就越智能,它們就越能幫助工人更好地完成工作。

  AI賦能離散制造業(yè)的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域

  制造業(yè)正處于專家所說(shuō)的工業(yè)4.0時(shí)期,這一時(shí)期的特點(diǎn)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)、機(jī)器人技術(shù)等技術(shù)的快速發(fā)展,當(dāng)然還有AI與離散制造業(yè)逐步深入的整合。簡(jiǎn)而言之,工廠車間的機(jī)器現(xiàn)在可以相互通信,并以令人印象深刻的自主性運(yùn)行。

  然而,AI在離散制造業(yè)中最重要的作用是它能夠幫助人和機(jī)器協(xié)同工作。對(duì)于制造企業(yè)來(lái)說(shuō),這是雙贏的;技術(shù)支持的人員和流程可以提高效率、生產(chǎn)力和安全性,并帶來(lái)很多其他好處。

  隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,我們可以期待在離散制造業(yè)的以下領(lǐng)域看到更多的進(jìn)步:

  · 預(yù)測(cè)性維護(hù):如今,許多制造商仍然依賴反應(yīng)性維護(hù)方法,這會(huì)導(dǎo)致代價(jià)高昂的停機(jī)時(shí)間。通過(guò)使用 AI 和 ML 算法,制造商可以采用預(yù)測(cè)性維護(hù)方法來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備性能,在故障發(fā)生之前預(yù)測(cè)何時(shí)需要維護(hù)。這有助于減少停機(jī)時(shí)間、提高效率并延長(zhǎng)設(shè)備生命周期。隨著人工智能的發(fā)展,這些好處將進(jìn)一步放大。

  · 質(zhì)量管理:隨著AI的發(fā)展和標(biāo)準(zhǔn)化,質(zhì)量控制將更快速、更準(zhǔn)確。制造商可以使用 AI 自動(dòng)檢測(cè)和報(bào)告缺陷,而不是手動(dòng)檢查機(jī)器和產(chǎn)品是否存在損壞、磨損和其他問(wèn)題。AI還可以識(shí)別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的模式,以及來(lái)自客戶反饋、生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存水平等外部來(lái)源的模式。這有助于制造企業(yè)的管理層及時(shí)發(fā)現(xiàn)效率低下的問(wèn)題和流程改進(jìn)的機(jī)會(huì)。

  · 產(chǎn)品開(kāi)發(fā):AI將產(chǎn)生重大影響的另一個(gè)領(lǐng)域包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。目前,許多制造商依靠反復(fù)試驗(yàn)來(lái)開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品。但是,通過(guò)使用AI和仿真軟件,制造商可以在構(gòu)建產(chǎn)品設(shè)計(jì)之前對(duì)其進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化,從而減少開(kāi)發(fā)時(shí)間和成本,同時(shí)提高產(chǎn)品性能和用戶友好性。

  · 工人經(jīng)驗(yàn):盡管許多人擔(dān)心,但預(yù)計(jì)AI不會(huì)取代人類工人。事實(shí)上,它在制造業(yè)中的應(yīng)用將補(bǔ)充和增強(qiáng)它們的作用。AI可以接管重復(fù)性任務(wù),例如包裝或文檔,使員工能夠?qū)r(shí)間花在更復(fù)雜或更具創(chuàng)造性的工作上。

  此外,AI可以通過(guò)建議下一步最佳行動(dòng)來(lái)幫助工人完成機(jī)器維修等任務(wù)。與IIoT傳感器和可穿戴技術(shù)集成,AI還可以提高工人的安全性。例如,預(yù)測(cè)分析可以提醒工人注意工廠車間的潛在安全隱患。

  這些只是AI為離散制造業(yè)帶來(lái)的變化中的一小部分。借助智能工廠平臺(tái),更多的制造企業(yè)可以從更精簡(jiǎn)、更少令人沮喪的流程中獲益,同時(shí)提高生產(chǎn)力、效率和利潤(rùn)。


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