İmalatta yapay zekayı çevreleyen yutturmacaların çoğu endüstriyel otomasyona odaklanıyor, ancak bu, akıllı fabrika devrim - verimlilik arayışında doğal bir sonraki adım. Yapay zeka aynı zamanda iş için yeni yollar ortaya çıkarma yeteneğini de üretim teknolojisine getiriyor.yapabilmek. Gelişmekte olan Endüstri 4.0 paradigmasının bir parçası olarak yapay zekanın endüstriyel otomasyonu yönlendirme ve yeni iş fırsatları yaratma becerisini ana hatlarıyla açıklayacağız. Ayrıca, bu güçlü teknolojinin üreticiler tarafından verimliliği artırmak, kaliteyi artırmak ve tedarik zincirlerini daha iyi yönetmek için halihazırda nasıl kullanıldığını da tanıtacağız.

AI Üretim Kullanım Örnekleri

#1: Tahmine Dayalı Kalite ve Verim

Üretim kayıplarını azaltmak ve üretim süreci verimsizliklerini önlemek, tüm sektörlerdeki üreticiler için her zaman bir zorluk olmuştur. Artan talep artan rekabetle buluştuğundan, bugün bu her zamanki gibi doğrudur.

Bir yandan tüketicilerin beklentileri çok yüksek; nüfus patlaması devam ederken bile küresel tüketici alışkanlıkları yavaş yavaş "batılılaşıyor". Buna göre sayısız anket son yıllarda, küresel nüfus 25 yılına kadar yüzde 2050 artacak ve bu da her gün beslenecek 200,000 ağız anlamına geliyor.

Öte yandan, tüketiciler hiç bu kadar çok ürün alternatifine sahip olmamıştı. Son anketler Bu zengin seçenek zenginliği, örneğin bir ürün rafta yoksa, tüketicilerin en sevdikleri markaları bile kalıcı olarak terk etme olasılıklarının giderek arttığı anlamına gelir.

Bu eğilimleri göz önünde bulundurarak, üreticiler artık süreç verimsizliklerini ve bunlara bağlı kayıpları kabul edemezler. Atık, verim, kalite veya iş hacmi açısından her kayıp, üretim süreçlerinin daha verimli olduğu varsayılırsa, kârlılıklarını azaltır ve rekabette bir adım daha öne çıkar.

Pek çok üreticinin - özellikle de karmaşık süreçlere sahip olanların - karşılaştığı zorluk, sonunda süreç optimizasyonu açısından bir tavana ulaşmalarıdır. Bazı verimsizliklerin bariz bir temel nedeni yoktur, bu da süreç uzmanlarının bunları açıklamakta zorlanmasına neden olur.

Tahmine dayalı kalite ve verim, üreticilerin karşı karşıya kaldığı çok yıllık üretim kayıplarının çoğunun gizli nedenlerini ortaya çıkarmak için yapay zeka odaklı süreçleri ve makine sağlığı çözümlerini kullanır. Bu, bireysel üretim süreçlerini yakından anlamak için benzersiz bir şekilde eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak sürekli, çok değişkenli analiz yoluyla yapılır.

Burada kullanılan belirli yapay zeka/makine öğrenme tekniğine denir denetimli öğrenme bu, algoritmanın verilerdeki eğilimleri ve kalıpları tanımlamak için eğitildiği anlamına gelir. Ardından, olası bir sorun hakkında üretim ekiplerini ve proses mühendislerini bilgilendirmek ve kayıpların gerçekleşmeden önce nasıl önleneceğine ilişkin önemli bilgileri sorunsuz bir şekilde paylaşmak için otomatik öneriler ve uyarılar oluşturulabilir.

#2: Kestirimci Bakım

Öngörücü bakım endüstriyel AI'nın en iyi bilinen uygulamalarından biridir. Öngörülü bakım, önceden belirlenmiş bir programa göre bakım yapmak yerine, bir bileşenin, makinenin veya sistemin bir sonraki arızasını tahmin etmek için algoritmalar kullanır ve ardından arızayı önlemek için odaklanmış bakım prosedürlerini gerçekleştirmesi için personeli uyarır. Bu uyarılar, gereksiz kesinti sürelerini boşa harcamamak için doğru zamanda gerçekleşir.

Bu bakım sistemleri, tahminleri formüle etmek için denetimsiz makine öğrenimi tekniklerine dayanır. Kestirimci bakım çözümleri maliyetleri düşürmeye yardımcı olurken aynı zamanda birçok durumda planlı duruş süresi ihtiyacını ortadan kaldırır, bu da kârlılığı güçlendirir ve çalışan deneyimini geliştirir.

Makine öğrenimi ile bir arızanın önüne geçen sistemler, gereksiz kesintiler veya gecikmeler olmadan çalışmaya devam edebilir. İhtiyaç duyulan bakım çok odaklıdır - teknisyenler inceleme, onarım ve değiştirme gerektiren bileşenler hakkında bilgilendirilir; hangi araçların kullanılacağı ve hangi yöntemlerin izleneceği.

Kestirimci bakım aynı zamanda makine ve ekipmanın Kalan Kullanım Ömrünün (RUL) daha uzun olmasına yol açar, çünkü bakım prosedürlerini gerçekleştirmek için daha küçük iş gücüne ihtiyaç duyulurken ikincil hasar önlenir. RUL'un iyileştirilmesi, sürdürülebilirlik çabalarını artırabilir ve israfı azaltabilir.

#3: İnsan-Robot İşbirliği

Göre Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR), 1.64 itibariyle dünya çapında kabaca 2020 milyon endüstriyel robot faaliyette.

İnsanlar ayrıca fabrika zemininde ve ötesinde verimliliği ve üretkenliği artırmak için robotların yanında çalışıyor. Robotlar üretimde daha yerleşik hale geldikçe yapay zeka önemli bir rol oynayacaktır. İnsan işçilerin güvenliğini sağlamanın yanı sıra robotlara, üretim alanından toplanan gerçek zamanlı verilere dayalı olarak süreçleri daha da optimize edebilecek kararlar alma konusunda daha fazla özerklik kazandıracak.

#4: Üretken Tasarım

Üreticiler de tasarım aşamasında yapay zekadan faydalanabiliyor. Girdi olarak açıkça tanımlanmış bir tasarım özeti ile tasarımcılar ve mühendisler, bir çözümün olası tüm yapılandırmalarını keşfetmek için genellikle üretken tasarım yazılımı olarak adlandırılan bir yapay zeka algoritmasından yararlanabilirler.

Özet, malzeme türleri, üretim yöntemleri, zaman kısıtlamaları ve bütçe sınırlamaları için kısıtlamalar ve tanımlar içerebilir. Algoritma tarafından üretilen çözüm kümesi daha sonra makine öğrenimi kullanılarak test edilebilir. Test aşaması, hangi fikirlerin veya tasarım kararlarının işe yarayıp hangilerinin yaramadığı hakkında ek bilgi sağlar. Buradan, optimum bir çözüme ulaşılana kadar ek iyileştirmeler yapılabilir.

#5: Pazar Uyumu ve Tedarik Zinciri

Yapay zeka her şeye nüfuz ediyor Endüstri 4.0 ekosistemi ve üretim katı ile sınırlı değildir. Yapay zeka algoritmaları, üretim operasyonlarının tedarik zincirini optimize edebilir ve üreticilerin değişen pazara daha iyi yanıt vermelerine ve bunları tahmin etmelerine yardımcı olabilir. 

Bir algoritma, tarih, konum, sosyoekonomik özellikler, makroekonomik davranış, politik durum, hava durumu modelleri ve daha fazlası gibi çok sayıda faktöre göre kategorize edilen talep modellerini dikkate alarak piyasa talebi tahminleri oluşturabilir. Üreticiler, önlerindeki yolu planlamak için bu bilgileri kullanabilir. Bu içgörülerle optimize edilebilecek birkaç süreç arasında envanter kontrolü, personel alımı, enerji tüketimi, hammaddeler ve finansal kararlar yer alır.

Endüstri 4.0 ve İşbirliği

Yapay zeka modadır, ancak bunu doğru yapmak için işbirliği gerektirir. Başlamak için üreticiler, satın alma ile gerekli teknoloji ve uzmanlığı oluşturmanın artılarını ve eksilerini tartmalıdır. Bir Endüstri 4.0 sistemi, üreticiye özgü bir dizi öğe ve aşamadan oluşur:

• Tarihsel veri toplama.
• Sensörler aracılığıyla canlı veri yakalama.
• Veri toplama.
• İletişim protokolleri, yönlendirme ve ağ geçidi cihazları aracılığıyla bağlantı.
• PLC'ler ile entegrasyon.
• İzleme ve analiz için panolar.
• AI Uygulamaları: makine öğrenimi ve diğer teknikler.

Endüstriyel yapay zeka artık uzak bir istek değil. Üreticiler bugün bu teknolojileri kendi özel iş zorluklarını ve ihtiyaçlarını karşılamak için kullanabilirler. Endüstri 4.0 daha karmaşık bir şekilde geliştikçe, üreticiler aşağıdakilerin mümkün kıldığı çeviklik ve görünürlüğe ihtiyaç duyacaktır: yapay zeka.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/artificial-intelligence-the-driving-force-of-industry-4-0