Veel van de hype rond kunstmatige intelligentie in productie is gericht op industriële automatisering, maar dit is slechts één aspect van de slimme fabriek revolutie — een natuurlijke volgende stap in het streven naar efficiëntie. Kunstmatige intelligentie brengt ook zijn vermogen met zich mee om nieuwe wegen voor het bedrijfsleven aan de productiesector te onthullenkunnen. We zullen het vermogen van kunstmatige intelligentie schetsen om industriële automatisering te stimuleren en nieuwe zakelijke kansen te creëren als onderdeel van het opkomende Industry 4.0-paradigma. We zullen ook introduceren hoe deze krachtige technologie al door fabrikanten wordt gebruikt om de efficiëntie te verhogen, de kwaliteit te verbeteren en de toeleveringsketens beter te beheren.

Gebruiksscenario's voor AI-productie

#1: Voorspellende kwaliteit en opbrengst

Het verminderen van productieverliezen en het voorkomen van inefficiënties in het productieproces is altijd een uitdaging geweest voor fabrikanten in alle sectoren. Vandaag de dag is dit net zo waar als altijd, aangezien de groeiende vraag de toegenomen concurrentie ontmoet.

Enerzijds zijn de verwachtingen van de consument erg hoog; de wereldwijde consumptiegewoonten worden geleidelijk aan 'verwesterd', zelfs nu de bevolkingsexplosie aanhoudt. Volgens talrijke enquêtes de afgelopen jaren zal de wereldbevolking tegen 25 met 2050 procent groeien, wat neerkomt op 200,000 extra monden om elke dag te voeden.

Aan de andere kant hebben consumenten nog nooit zoveel productalternatieven tot hun beschikking gehad. Recente enquêtes geven aan dat deze rijkdom aan opties ertoe leidt dat consumenten steeds vaker zelfs hun favoriete merken permanent laten vallen als een product bijvoorbeeld niet beschikbaar is in het schap.

Met deze trends in gedachten kunnen fabrikanten het zich niet langer veroorloven om procesinefficiënties en de bijbehorende verliezen te accepteren. Elk verlies in termen van verspilling, opbrengst, kwaliteit of doorvoer verspilt hun bedrijfsresultaten en geeft de concurrentie weer een centimeter - ervan uitgaande dat hun productieprocessen efficiënter zijn.

De uitdaging voor veel fabrikanten - vooral die met complexe processen - is dat ze uiteindelijk een plafond bereiken op het gebied van procesoptimalisatie. Sommige inefficiënties hebben geen duidelijke oorzaak, waardoor procesexperts niet in staat zijn ze uit te leggen.

Voorspellende kwaliteit en opbrengst maken gebruik van AI-gestuurde processen en machinegezondheidsoplossingen om de verborgen oorzaken te onthullen van veel van de eeuwige productieverliezen waarmee fabrikanten worden geconfronteerd. Dit wordt gedaan via continue, multivariate analyse, met behulp van machine learning-algoritmen die uniek zijn getraind om individuele productieprocessen grondig te begrijpen.

De specifieke AI/machine learning-techniek die hier wordt gebruikt, wordt genoemd leren onder toezicht wat betekent dat het algoritme is getraind om trends en patronen in de gegevens te identificeren. Geautomatiseerde aanbevelingen en waarschuwingen kunnen vervolgens worden gegenereerd om productieteams en procesingenieurs te informeren over een dreigend probleem, en naadloos belangrijke kennis te delen over hoe verliezen kunnen worden voorkomen voordat ze zich voordoen.

#2: Voorspellend onderhoud

Predictief onderhoud is een van de meest bekende toepassingen van industriële AI. In plaats van onderhoud uit te voeren volgens een vooraf bepaald schema, gebruikt voorspellend onderhoud algoritmen om te anticiperen op de volgende storing van een component, machine of systeem en waarschuwt vervolgens het personeel om gerichte onderhoudsprocedures uit te voeren om de storing te voorkomen. Deze waarschuwingen vinden op het juiste moment plaats om geen onnodige downtime te verspillen.

Deze onderhoudssystemen vertrouwen op onbewaakte machine-learning technieken om voorspellingen te formuleren. Oplossingen voor voorspellend onderhoud kunnen helpen de kosten te verlagen en in veel gevallen ook de noodzaak van geplande downtime elimineren, wat het bedrijfsresultaat versterkt en de werknemerservaring verbetert.

Door een storing te voorkomen met machine learning, kunnen systemen blijven functioneren zonder onnodige onderbrekingen of vertragingen. Het onderhoud dat nodig is, is zeer gericht – technici worden geïnformeerd over de componenten die moeten worden geïnspecteerd, gerepareerd en vervangen; welke tools u moet gebruiken en welke methoden u moet volgen.

Voorspellend onderhoud leidt ook tot een langere resterende gebruiksduur (RUL) van machines en apparatuur, aangezien secundaire schade wordt voorkomen en er minder arbeidskrachten nodig zijn om onderhoudsprocedures uit te voeren. Het verbeteren van RUL kan de inspanningen op het gebied van duurzaamheid vergroten en afval verminderen.

#3: Samenwerking tussen mens en robot

Volgens de Internationale Federatie van robotica (IFR) zijn er in 1.64 wereldwijd ongeveer 2020 miljoen industriële robots in gebruik. Er wordt gevreesd dat robots banen gaan overnemen, maar de industrie ziet dat werknemers opleidingen omarmen voor hogere functies op het gebied van programmeren, ontwerpen en onderhoud.

Mensen werken ook samen met robots om de efficiëntie en productiviteit op de fabrieksvloer en daarbuiten te verbeteren. AI zal een belangrijke rol spelen naarmate robots meer ingeburgerd raken in de productie. Het zal de veiligheid van menselijke werknemers waarborgen en robots meer autonomie geven om beslissingen te nemen die processen verder kunnen optimaliseren op basis van realtime gegevens die op de productievloer worden verzameld.

# 4: generatief ontwerp

Fabrikanten kunnen ook al in de ontwerpfase gebruik maken van kunstmatige intelligentie. Met een duidelijk gedefinieerde ontwerpopdracht als input kunnen ontwerpers en ingenieurs gebruik maken van een AI-algoritme, meestal generatieve ontwerpsoftware genoemd, om alle mogelijke configuraties van een oplossing te verkennen.

De opdracht kan beperkingen en definities bevatten voor materiaalsoorten, productiemethoden, tijdsbeperkingen en budgetbeperkingen. De set oplossingen die door het algoritme wordt gegenereerd, kan vervolgens worden getest met behulp van machine learning. De testfase geeft aanvullende informatie over welke ideeën of ontwerpbeslissingen werkten en welke niet. Van daaruit kunnen verdere verbeteringen worden aangebracht tot een optimale oplossing is bereikt.

# 5: Marktaanpassing en toeleveringsketen

Kunstmatige intelligentie doordringt het geheel Industrie 4.0-ecosysteem en het is niet beperkt tot de productievloer. AI-algoritmen kunnen de toeleveringsketen van productieactiviteiten optimaliseren en fabrikanten helpen beter te reageren op en te anticiperen op de veranderende markt. 

Een algoritme kan schattingen maken van de marktvraag door rekening te houden met vraagpatronen die zijn gecategoriseerd op basis van een groot aantal factoren, zoals datum, locatie, sociaaleconomische kenmerken, macro-economisch gedrag, politieke status, weerpatronen en meer. Fabrikanten kunnen deze informatie gebruiken om plannen te maken voor de weg die voor hen ligt. Enkele processen die met deze inzichten kunnen worden geoptimaliseerd, zijn onder meer voorraadbeheer, personeelsbezetting, energieverbruik, grondstoffen en financiële beslissingen.

Industrie 4.0 & samenwerking

AI is trendy, maar het vereist samenwerking om het goed te krijgen. Om te beginnen moeten fabrikanten de voor- en nadelen van kopen versus het bouwen van de vereiste technologie en expertise afwegen. Een Industrie 4.0 systeem bestaat uit een aantal elementen en fasen die uniek zijn voor de fabrikant:

• Historische gegevensverzameling.
• Live data vastleggen via sensoren.
• Gegevensaggregatie.
• Connectiviteit via communicatieprotocollen, routering en gateway-apparaten.
• Integratie met PLC's.
• Dashboards voor monitoring en analyse.
• AI-toepassingen: machine learning en andere technieken.

Industriële AI is niet langer een verre ambitie. Fabrikanten kunnen deze technologieën vandaag gebruiken om aan hun specifieke zakelijke uitdagingen en behoeften te voldoen. Naarmate Industry 4.0 zich met meer complexiteit ontwikkelt, zullen fabrikanten de flexibiliteit en zichtbaarheid nodig hebben die mogelijk worden gemaakt door kunstmatige intelligentie.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.iotforall.com/artificial-intelligence-the-driving-force-of-industry-4-0