Automatisering staat centraal moderne fabricage bedrijven, met bedrijven die de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie onderzoeken om workflows en winstgevendheid te verbeteren.

AI-technologie zorgt voortdurend voor een revolutie in de manier waarop apparatuur en mensen werken op de werkvloer van de productie en verbetert ook de planningsoperaties achter de schermen van de toeleveringsketen.

AI combineert verschillende technologieën zoals neurale netwerken, machine learning en deep learning om de cognitieve capaciteiten van hardware te verbeteren en machines in staat te stellen gegevens te verzamelen, analyseren en gebruiken om de productieworkflow te verbeteren.

Industriële ingenieurs nemen deze technologieën op bij het ontwerpen en fabriceren van geavanceerde productiesystemen.

Deze ingenieurs ontwikkelen machine learning-algoritmen die productafwijkingen detecteren, de prestaties van apparatuur bewaken en storingen voorspellen.

Op die manier bereiken bedrijven een maximale beschikbaarheid van apparatuur en leveren ze producten van hoge kwaliteit.

Maar AI is niet beperkt tot de bouten-en-moer-operatie.

Door krachtige machine learning te gebruiken, kunnen supply chain-planners beter rekening houden met onzekerheid, enorme hoeveelheden gegevens beheren en steeds complexere planningsmanoeuvres uitvoeren.

Hoe kan het moderne productiebedrijf gebruikmaken van een AI-toepassing om concurrerend te blijven ondanks toenemende globalisering, geopolitieke verstoringen, terugkerende onderbrekingen in de toeleveringsketen, en pandemieën?

Laten we eens kijken naar de vijf manieren waarop fabrikanten succes ontdekken door AI te gebruiken om informatie sneller te verwerken en complexere rollen uit te voeren.

1. Optimalisatie van het onderhoud van apparatuur

Bedrijven organiseren hun onderhoudsschema's afhankelijk van de complexiteit van corrigerende maatregelen, beschikbaarheid van arbeidskrachten, en reserveonderdelen.

Soms treden storingen aan apparatuur op zonder voorafgaande kennisgeving. Helaas veroorzaakt uitval van apparatuur financiële verliezen van naar schatting $ 50 miljard per jaar.

Daarom schakelen bedrijven in de productiesector over van reactieve naar datagestuurde onderhoudsstrategieën.

Naarmate AI betaalbaarder en toegankelijker wordt, maken fabrikanten gebruik van de kracht van voorspellende algoritmen in combinatie met sensoren en geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen (CMMS) om het onderhoud van hun apparatuur te optimaliseren.

De eerste stap is nauwkeurige gegevensverzameling.

Op kritieke activa zijn op AI gebaseerde conditiebewakingssensoren geïnstalleerd om waardevolle realtime prestatiegegevens te verzamelen en door te geven.

Deze gegevens zijn van cruciaal belang voor het uitvoeren van storingsmodus- en effectanalyse (FMEA). Het stelt technici in staat om defecte onderdelen op te sporen en overheersende of veelvoorkomende apparatuurstoringen te verhelpen.

Met behulp van deze gegevens kunnen geavanceerde voorspellende modellen inschatten wanneer er waarschijnlijk storingen zullen optreden en passende tijdlijnen aanbevelen om corrigerende maatregelen uit te voeren, waardoor fabrikanten hun productieschema's kunnen organiseren op basis van voorspelde meetgegevens over de beschikbaarheid van apparatuur.

Door deze op AI gebaseerde maatregelen toe te passen, kunnen fabrikanten:

• Optimaliseer de uptime

• Verhoog de algehele effectiviteit van apparatuur (OEE)

• Minimaliseer productieverliezen en defecten

• Optimaliseer reserveonderdelenvoorraden

• Verlaag de onderhoudskosten voor de hele faciliteit

Sterker nog, bedrijven sparen 25-30% van de onderhoudskosten door gebruik te maken van voorspellend onderhoud.

2. Realtime kwaliteitscontroles uitvoeren

Naarmate de concurrentie toeneemt, richten bedrijven zich wereldwijd op het leveren van kwaliteitsproducten door middel van lean manufacturing-strategieën.

Ze richten zich op procesverbeteringen, het elimineren van verspilling en real-time detectie en correctie van defecten.

Dit speelt een belangrijke rol bij de kwaliteitsborging, een belangrijke factor bij het veranderen van consumentengedrag. Een studie vond dat 51% van de consumenten geeft bij het doen van aankopen voorrang aan productkwaliteit boven prijs.

Om ervoor te zorgen dat aan de kwaliteitscontrolenormen wordt voldaan, zijn moderne productievloeren voorzien van robots, sensoren en kwaliteitscontrolecamera's. Deze op AI gebaseerde apparaten gebruiken machine learning om productiepatronen te monitoren.

Na verloop van tijd combineren deze systemen verschillende afbeeldingen om een ​​database te creëren voor het vergelijken van productkwaliteiten.

Kwaliteitsinspectiecamera's

Hoge resolutie camera's met beeldherkenningsmogelijkheden kunnen de kleinste afwijkingen op het oppervlak van een product identificeren.

Sommige van deze defecten zijn onzichtbaar voor het menselijk oog, maar kunnen de prestaties of veiligheid van een product aanzienlijk beïnvloeden, waardoor ze een onmisbaar onderdeel vormen van machine-inspectie.

In feite gebruikte General Motors Op AI gebaseerde camera's om anomalieën in een assemblagelijn van een robot te detecteren, waarbij 72 defecte componenten aan het licht kwamen.

Dergelijke technologieën zijn van vitaal belang voor metaalproductie en precisiebewerkingen.

Computer visie

Computervisie is een integraal onderdeel van een AI-systeem en helpt fabrikanten bij het uitvoeren van een kwaliteitsinspectie van afgewerkte producten.

Keyence, een bedrijf gevestigd in België, is gespecialiseerd in het ontwerp en de levering van machine vision systemen voor geautomatiseerde inspectie in verschillende productiefaciliteiten.

De systemen zijn getraind om patronen, kleuren, assemblage-elementen en gebreken te identificeren voor real-time kwaliteitsinspecties.

Het volgen van afwijkingen met behulp van AI gedurende het hele productieproces zorgt ervoor dat fabrikanten de productiekosten kunnen beheersen.

Het vermindert ook de kosten van het uitvoeren van inspectiecontroles, aangezien de systemen miljoenen producten nauwkeurig kunnen bewaken en kwaliteitsinspectierapporten automatisch kunnen documenteren.

3. Computeralgoritmen gebruiken voor ontwerp- en productieplanning

Fabrikanten staan ​​voor verschillende uitdagingen als ze ernaar streven om aan de eisen van de consument te voldoen.

Er zijn steeds meer oproepen voor fabrikanten om naar over te stappen duurzame processen. Tegelijkertijd blijven de eisen van de consument veranderen, afhankelijk van productkwaliteiten, prijsstelling en beperkingen in de toeleveringsketen.

Bedrijven moeten zorgen voor kortere doorlooptijden en hun ontwikkelings- en planningsprocessen optimaliseren.

Computerondersteunde ontwerpprocessen

Bedrijven maken gebruik van geavanceerde ontwerpoplossingen om productontwerp, rapid prototyping en testen te versnellen.

Computer-Aided Design (CAD) softwareontwikkelaars gebruiken AI-technologie om het productontwerpproces te optimaliseren, met behulp van machine learning-technieken voor generatieve productontwerpen.

Bij het ontwerpen van producten met behulp van generatieve methoden, maken computers gebruik van gegevens uit het verleden om terugkerende ontwerpbeperkingen te identificeren. Het systeem stelt geschikte fabricagematerialen en fabricagemethoden voor en optimaliseert componenten voor optimale functionaliteit.

Op AI gebaseerd productontwerp maakt goedkopere productie mogelijk en vormt een aanvulling op additive manufacturing-strategieën.

Productieschema's en capaciteitsplanning

Productieschema's in de meeste productiefaciliteiten zijn afhankelijk van de heersende marktvraag, die regelmatig verandert. Bedrijven moeten deze veranderingen volgen en de productieschema's dienovereenkomstig aanpassen.

Door in dienst te nemen oplossingen voor productie- en capaciteitsplanning met machine learning-mogelijkheden kunnen fabrikanten real-time simulaties uitvoeren, die resultaten analyseren en de informatie gebruiken om geavanceerde planning, planning en productie beter uit te voeren.

Fabrikanten houden van ontbijtgranen en Absoluut productie- en capaciteitsplanning opnemen in hun oplossing voor supply chain-planning, waardoor planners de productiemiddelen kunnen optimaliseren en de algehele productie-efficiëntie kunnen verhogen.

4. Maximaliseren van de productiviteit op de werkvloer

Kunstmatige intelligentie kan ervoor zorgen dat alles soepel verloopt tijdens het productieproces en de productie-efficiëntie maximaliseert door middel van intelligente routeplanning en geautomatiseerde productie.

Materiaalbehandeling en routeplanning

Werkvloeractiviteiten omvatten de verplaatsing van verschillende goederen van het ene punt naar het andere. Het hanteren van materiaal is tijdrovend en repetitief, en slechte handelingen kunnen fabrikanten tijd en geld kosten.

Het automatiseren van interne transportactiviteiten elimineert knelpunten in de productie en verhoogt de productiviteit. Om materiaalbehandelingsactiviteiten te automatiseren, gebruiken bedrijven verschillende op AI gebaseerde technologieën, waaronder:

AGV's, robots en AMR's kunnen repetitieve taken uitvoeren zonder vermoeid te raken. Ze leveren goederen met specifieke tussenpozen en kunnen omgaan met gevaarlijke stoffen.

AGV's zijn intelligente apparaten die een vast pad volgen op de productievloer. Ze bevatten meerdere sensoren aan boord die vangrails of markeringen op de grond detecteren.

AMR's zijn ontworpen voor meer flexibiliteit en autonome routeplanning. Ze zijn uitgerust met camera's, scanners en lasers die computervisie en machine learning gebruiken om obstakels langs de route te detecteren en automatisch van richting te veranderen, waardoor de meest efficiënte routes worden bepaald. Deze systemen vermijden paden met mensen, vorkheftrucks, productielijnen of pallets.

De AGV- en AMR-markt is naar verwachting $ 18 miljard bereiken naarmate hun vraag in de productie toeneemt.

Routeplanning in de echte wereld

Bovendien gebruiken supply chain managers machine learning-algoritmen voor routeplanning.

Voordat ze bezorgeenheden verzenden, verzamelen ze GPS-gegevens om wegen met veel verkeer of regio's met slecht weer te identificeren om de meest efficiënte routes te identificeren.

Dit zorgt ervoor dat de fabrikant essentiële benodigdheden ontvangt en tijdig levert.

Robots gebruiken in de productie

Het gebruik van robots aan de productielijn verhoogt de productiviteit van de menselijke beroepsbevolking.

Robots hebben de voorkeur vanwege hun hoge nauwkeurigheid, foutdetectiemogelijkheden (dankzij computervisie), automatisering van repetitieve taken en hoge productiesnelheid. Ze kunnen ook meerdere bewerkingen uitvoeren, zoals sorteren en verpakken.

Op AI gebaseerde materiaalbehandelingsfaciliteiten zijn kosteneffectief. Ze maken XNUMX uur per dag productiviteit op de fabrieksvloer mogelijk.

Het gebruik van robots, AMR's en AGV's op de werkvloer verhoogt de productiviteit en zorgt ervoor dat de fabrikant een maximaal rendement op zijn investering behaalt.

5. Machine learning benutten bij supply chain-planning

Het gebruik van AI voor vraagplanning is van vitaal belang om de omzetgroei te vergroten, productiekosten te besparen en tijd vrij te maken voor productieplanners, inkoopteams en supply chain-managers om zich te wijden aan activiteiten met toegevoegde waarde.

Machine learning-systemen zijn van cruciaal belang voor het beheer van steeds complexere toeleveringsketens en het nauwkeurig voorspellen van de vraag.

Ze verzamelen historische verkoopgegevens, schrapen sociale media-websites, monitoren wereldwijde financiële gegevens en evalueren macro-economische trends, weer, en inventarislijsten.

Een machine learning-oplossing leert van deze gegevens en gebruikt deze om de toekomstige vraag nauwkeuriger te voorspellen, waardoor de effecten van seizoensgebondenheid, introductie van nieuwe producten en promoties op voorraad worden verzacht.

Dit is een essentieel onderdeel van effectieve prognosemaatregelen die in de loop van de jaren zijn genomen levenscyclus van een product, zorgen voor betrouwbare prognoses tijdens de introductie, groei, volwassenheid en achteruitgang van een item en het nauwkeurig bepalen van het begin van elke fase.

Laatste woorden: de argumenten voor AI in productie

AI-technologie is toepasbaar in alle aspecten van de maakindustrie, van ontwerp en productie tot supply chain planning. De vooruitzichten van de toepassing ervan in de productie zijn eindeloos en bedrijven kunnen het gebruiken om hun activiteiten uit te breiden en gunstig te concurreren met wereldspelers.

Industriële onderzoekers onderzoeken voortdurend methoden om machine learning-algoritmen te verbeteren om de functionaliteit van productieapparatuur te verbeteren.

Maar volgens Deloitte, 91% van de AI-projecten voldoet niet aan de verwachtingen. Fabrikanten moeten bestaande productiehiaten identificeren voordat ze een geschikte AI-oplossing kiezen.

DELEN →

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.Klik Hier
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.toolsgroup.com/blog/ai-in-manufacturing/