الذكاء الاصطناعي (AI) الأكثر شيوعًا في التصنيع لتحسين الكفاءة الكلية للمعدات (OEE) والعائد الأول في الإنتاج. بمرور الوقت ، يمكن للمصنعين استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة وقت التشغيل وتحسين الجودة والاتساق ، مما يسمح بالتنبؤ بشكل أفضل.
كما هو الحال مع العديد من مكونات الرقمنة ، قد يبدو تنفيذ الذكاء الاصطناعي أمرًا مربكًا. مخاوف بشأن كيفية الاستخدام الفعال وإدارة المليارات من نقاط البيانات الناتجة عن قوة الحوسبة البديهية والأجهزة المتصلة بها شائعة بين الشركات المصنعة. كثيرون غير متأكدين من كيفية البدء وغالبًا ما ينسبون حذرهم في اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى التكلفة ومتطلبات تكنولوجيا المعلومات و / أو الخوف من عدم استعداد "الصناعة 4.0".
للبقاء في المنافسة ، من المهم أن تتكيف الشركات المصنعة مع نموذج أعمال يعتمد على البيانات. يتضمن هذا غالبًا إعادة تنظيم الموظفين وترقيات الأجهزة والبرامج.
الذكاء الاصطناعي ، وهو مفهوم غالبًا ما يرتبط بالمستقبل ، أصبح الآن حقيقة واقعة ويمكن تطبيقه في مصنعك اليوم. فيما يلي 5 طرق لإحداث الذكاء الاصطناعي ثورة في التصنيع ونصائح حول التنفيذ:
الصيانة التنبؤية والوقائية
يمكن أن يكون سبب بعض أكبر فترات التوقف في عملية الإنتاج هو أن قطعة أساسية من الماكينة غير متصلة بالإنترنت بسبب عطل ميكانيكي أو كهربائي. عادة ، يمكن منع الفشل بسهولة عن طريق متابعة جدول الصيانة الوقائية الموصى به للجهاز. غالبًا ما يتم التغاضي عن مديري البرامج أو عدم تحسينها للحصول على أفضل جدول زمني لإكماله. بفضل قوة أجهزة إنترنت الأشياء ، أجهزة الاستشعاروبيانات MES وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكن للمصنعين استخدام العديد من نقاط بيانات الآلة للتنبؤ بالأعطال. يمكن تحسين جداول PM قبل الانهيار المتوقع للحفاظ على الآلات في حالة من الدرجة الأولى وعمل أرضية الإنتاج بسلاسة.
تحسين سلسلة التوريد
سلاسل التوريد اليوم عبارة عن شبكات معقدة للغاية يجب إدارتها ، وتحتوي على آلاف الأجزاء ومئات المواقع. أصبح الذكاء الاصطناعي أداة ضرورية لنقل المنتجات من الإنتاج إلى العملاء على الفور. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن للمصنعين تحديد الحل الأمثل لسلسلة التوريد لجميع منتجاتهم. أسئلة مثل "كم عدد المقاومات التي يجب طلبها للربع التالي؟" أو "ما هو أفضل مسار شحن للمنتج أ" يمكن أخيرًا الإجابة عليه دون الاعتماد على أفضل تقدير تقريبي.
يمكن أن تكون إدارة المخزون الداخلي تحديًا كبيرًا في حد ذاته. يعتمد خط الإنتاج بشكل كبير على المخزون للحفاظ على تغذية الخطوط وإنتاج المنتجات. تتطلب كل خطوة عملية قدرًا معينًا من المكونات للعمل ؛ بمجرد استهلاكها ، يجب تجديدها في الوقت المحدد لمواصلة المعالجة. يعد الحفاظ على أرضية المصنع ممتلئة بجميع المخزون الضروري تحديًا يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إدارته. يمكن للذكاء الاصطناعي النظر في كميات المكونات وتواريخ انتهاء الصلاحية وتحسين التوزيع في جميع أنحاء أرض المصنع.
تحسين الإنتاج
يمكن أن يكون تحسين العملية مهمة ثقيلة البيانات تتضمن مجموعات بيانات تاريخية لا حصر لها. إن تحديد معلمات العملية التي تنتج أعلى جودة للمنتج ليس بالمهمة السهلة. يدير مهندسو التصنيع والجودة العشرات من تصميمات التجارب لتحسين معلمات العملية طوال الوقت ، ولكن غالبًا ما تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. بفضل سرعة معالجة البيانات السريعة للذكاء الاصطناعي ، يمكن للمهندسين العثور على وصفة العملية المحسّنة لمنتجات مختلفة. أسئلة مثل "ما سرعة الناقل أو درجة الحرارة التي يجب إدخالها للحصول على أعلى عائد؟" أو "ما الجهاز الذي يجب أن أستخدمه في لوحة الدوائر ذات التقنية العالية هذه؟". سوف يتعلم الذكاء الاصطناعي باستمرار من جميع نقاط بيانات الإنتاج لتحسين معلمات العملية باستمرار.
العائد التنبئي
تظهر محادثات توقع العائد دائمًا عند مناقشة الذكاء الاصطناعي في التصنيع. عائد الاستثمار على وجود نموذج عالي الدقة للتنبؤ بالذكاء الاصطناعي لا حدود له. يمكن للتنبؤ بالعائد إعداد سلسلة التوريد وإدارة المخزون بشكل أفضل لاحتياجات المكونات المستقبلية. معرفة ما إذا كان العائد سيكون أقل من المتوقع يمكن أن ينبه إدارة الإنتاج لزيادة وقت الإنتاج لتلبية احتياجات الطلب. توقع العائد هو مشكلة معقدة ثقيلة البيانات تتطلب الذكاء الاصطناعي لحلها.
الواقع المعزز والظاهري
مع تحسن تقنيات الواقع المعزز والافتراضي كل يوم ، مع قيام المزيد من الشركات الكبرى بتطوير الأجهزة لهذا السوق ، فإن الأمر مجرد مسألة وقت قبل أن تتبنى الصناعة التحويلية استخدامها بالكامل. يمكن أن يساعد الواقع الافتراضي في تدريب صانعي المنتجات بشكل أفضل على أداء مهام التجميع أو الصيانة الوقائية. يوفر الواقع المعزز تقارير في الوقت الفعلي مدفوعة بالتعلم الآلي في أرض المصنع أو في الميدان ، مما يساعد على تحديد المنتجات المعيبة ومجالات التحسين التشغيلي بسرعة. تطبيقات التصنيع AR / VR لا حصر لها ويمكن أن تلعب دورًا مهمًا في حل تحديات اليوم.
المكافأة: إدارة الطاقة
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة الطاقة الذي غالبًا ما يتم تجاهله. ليس لدى معظم المهندسين الوقت الكافي لتحليل تكلفة استهلاك الطاقة في المصنع. يمكن أن يؤدي إلقاء نظرة على الذكاء الاصطناعي في استهلاك الطاقة لعملية الإنتاج إلى تقليل تكاليف العمليات بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تخصص التكاليف المنخفضة المزيد من التمويل لموارد تحسين العملية ، مما يؤدي إلى زيادة العائد والجودة.
ماذا لو كان لديك نظام يقوم تلقائيًا باكتشاف مشكلات الإنتاج في الوقت الفعلي قبل حدوثها؟
ستكون الفوائد هي الصيانة التنبؤية ، والمخزون ، واكتشاف الانحراف عن المنتج بطريقة يسهل الوصول إليها وبديهية ، مما يؤدي إلى التميز التشغيلي إلى مستويات جديدة.
هذا من شأنه أن يغير قواعد اللعبة لميزتك التنافسية. نعم. البيانات هي لحم الخنزير المقدد الجديد ، والذكاء الاصطناعي يأخذها إلى آفاق جديدة.
أفلاطون. Web3 مُعاد تصوره. تضخيم ذكاء البيانات.
المصدر: https://www.iotforall.com/5-ways-industrial-ai-is-revolutionizing-manufacturing
