Нейронные сети в промышленном производстве

Использование искусственного интеллекта на производственных предприятиях становится все более популярным среди производителей. Исследования из различных источников показывают, что более 60% европейских производителей внедряют решения с искусственным интеллектом, на втором и третьем местах следуют Япония (30%) и США (28%). Очень активно решения на базе нейронных сетей используются в Китае. К сожалению, у нас пока нет об этом точных данных, но косвенные признаки указывают что проценты могут быть и больше чем в старушке Европе.

Общий обзор сфер применения искусственного интеллекта в промышленности см ЗДЕСЬ, но мы все же рекомендуем внимательно сначала прочитать примеры использования на предприятиях из различных производственных отраслей.

Производители используют технологию искусственного интеллекта для выявления потенциальных простоев и аварий путем анализа данных с установленных на механизмах и в цехах датчиков. Системы искусственного интеллекта помогают производителям прогнозировать, когда и каким образом функциональное оборудование выйдет из строя, чтобы его техническое обслуживание и ремонт можно было запланировать до того, как произойдет сбой. Благодаря прогностическому техническому обслуживанию на базе искусственного интеллекта производители могут повысить эффективность при одновременном снижении затрат на отказы оборудования.

Генеративный дизайн использует алгоритмы машинного обучения, чтобы имитировать подход инженера к проектированию. Дизайнеры или инженеры вводят требуемые параметры (такие как материалы, размер, вес, прочность, методы изготовления и ограничения по стоимости) в программное обеспечение generative design, и программное обеспечение предоставляет все возможные результаты, которые могут быть созданы с помощью этих параметров. С помощью этого метода производители быстро генерируют тысячи вариантов реализации для одного продукта.

Крайняя волатильность цен на сырье всегда была проблемой для производителей. Предприятиям приходится приспосабливаться к нестабильным ценам на сырье, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке. Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может предсказывать цены на материалы более точно, чем люди, и оно учится на своих ошибках.

Промышленные роботы, также называемые производственными роботами, автоматизируют повторяющиеся задачи, предотвращают или сводят к минимуму количество человеческих ошибок и переключают внимание работников на более продуктивные области деятельности. Области применения роботов на заводах различны. Области применения включают сборку, сварку, покраску, проверку продукции, комплектацию и укладку, литье под давлением, сверление, изготовление стекла и шлифование.

Промышленные роботы используются на производственных предприятиях с конца 1970-х годов. С добавлением искусственного интеллекта промышленный робот может контролировать свою собственную точность и производительность, а также тренироваться, чтобы стать лучше. Некоторые производственные роботы оснащены системой машинного зрения, которая помогает роботу добиться точной мобильности в сложных и случайных условиях.

Cobots - это еще одно приложение для робототехники, которое использует машинное зрение для безопасной работы вместе с человеческими работниками для выполнения задачи, которая не может быть полностью автоматизирована.

Граничная аналитика обеспечивает быструю и децентрализованную аналитику на основе наборов данных, собранных с датчиков на машинах. Производители собирают и анализируют данные в режиме реального времени, чтобы сократить время на анализ. Граничная аналитика имеет три варианта использования в производстве:

• Повышение качества и выхода продукции
• Обнаружение ранних признаков ухудшения производительности и риска сбоя
• Отслеживание здоровья и безопасности работников с помощью носимых устройств

Обеспечение качества - это поддержание желаемого уровня качества услуги или продукта. Сборочные линии являются управляемыми данными, взаимосвязанными и автономными сетями. Эти сборочные линии работают на основе набора параметров и алгоритмов, которые обеспечивают рекомендации по производству наилучших возможных конечных продуктов. Системы искусственного интеллекта могут обнаруживать отличия от обычных выходных данных с помощью технологии машинного зрения, и цифрового двойника поскольку большинство дефектов видны в обычном или специальном (инфракрасный, ультразвук, звук) диапазонах. Когда конечный продукт оказывается более низкого качества, чем ожидалось, системы искусственного интеллекта запускают оповещение для пользователей, чтобы они могли отреагировать и внести коррективы.

Решения в области машинного обучения могут обеспечивать планирование запасов, поскольку они хорошо справляются с задачами прогнозирования спроса и планирования поставок. Инструменты прогнозирования спроса на базе искусственного интеллекта обеспечивают более точные результаты, чем традиционные методы прогнозирования спроса (ARIMA, экспоненциальное сглаживание и т.д.), используемые инженерами на производственных объектах. Эти инструменты позволяют предприятиям лучше управлять уровнями запасов, чтобы снизить вероятность возникновения сценариев наличия и отсутствия товара на складе.

Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может помочь организациям оптимизировать процессы для достижения устойчивого уровня производства. Производители могут предпочесть инструменты интеллектуального анализа процессов на базе искусственного интеллекта для выявления и устранения узких мест в процессах организации. Например, конечной целью в обрабатывающей промышленности является своевременная и точная доставка заказчику. Особенно сложно построить согласованную систему доставки если у компании есть несколько заводов в разных регионах, однако нейронные сети легко справляются с этой задачей.

Используя инструмент анализа процессов, производители могут сравнивать производительность различных регионов вплоть до отдельных этапов процесса, включая продолжительность, стоимость и выполняющего этот этап человека. Эти аналитические данные помогают оптимизировать процессы и выявить узкие места, чтобы производители могли принять меры.

Из-за смещения потребительского спроса в сторону персонализации производители могут использовать цифровых двойников для разработки различных модификаций продукта и главное - быструю оптимизацию производства под выпуск различных модификаций продуктов. Это позволяет производителю удовлетворять широкий диапазон потребностей рынка без серьезных затрат на модификацию и перенастройку производственных процессов.

Цифровой двойник может использоваться для мониторинга и анализа производственного процесса, чтобы определить, где могут возникнуть проблемы с качеством или где производительность продукта ниже, чем предполагалось.

Управление запасами и оптимальное их перемещением является классической головной болью для логистов. Неинтеллектуальные алгоритмы в среднем дают эффективность на 15-25 процентов меньше эффективность чем алгоритмы машинного обучения. Вообще, логистические задачи являются наиболее исследованной сферой и именно здесь искусственный интеллект делал свои первые шаги в промышленности.

Составление графика по сменам для 100 человек уже не простая задача. А для 1000? А для 10 000 человек? Нейросеть освоила профессию менеджера по персоналу и расчетчика, заменяя целые отделы и на лету обновляет рабочие графики с учетом ежедневных вводных - болезни, отгулы, обучение и пр.

В первую очередь системы машинного обучения помогают экономить энергию. В совокупности с умными датчиками (IoT) искусственный интеллект контролирует микроклимат на предприятии и отключает неиспользуемые приборы и механизмы. Нет человека - нет света, можно снизить температуру, отключить вентиляцию. Оптимизация производственных процессов позволяет экономнее использовать материалы и воду, что является быстрее следствием применения искусственного интеллекта в сферах (6) обеспечение качества и (8) оптимизация процессов.

С помощь. машинного зрения и датчиков нейронные сети могут контролировать безопасность на производстве. Они следят за безопасным поведением сотрудников, ограничивая их от потенциально травмоопасных действий вплоть до остановки оборудования, к которому подходит, например, несертифицированный к работе на этом оборудовании сотрудник. Важным аспектом безопасности является контроль микроклимата и предотвращения потенциальных аварий из за отказов оборудования и аварий на коммуникациях. Эффект достигается работой искусственного интеллекта в сферах (1) контроль состояния механизмов и (5) граничная аналитика, которые позволяют на ранних стадиях выявить потенциальные аварийные ситуации.

С каждым годом со стороны правительства мы наблюдаем усиление контроля за влиянием предприятия на окружающую среду. Меняются законы, меняются методы и плотность контроля. Одна ошибка может привести к прекращению деятельности предприятия. Искусственный интеллект позволяет контролировать влияние предприятия несколькими параллельными способами, предотвращая ошибки расчетов или недостатки систем мониторинга. Само предприятие может иметь достоверную информацию о своем экологическом воздействии. Интересным аспектом является способность нейронных сетей прогнозировать выбросы предприятия в результате изменения тех или иных параметров производства, что позволяет заранее рассчитать необходимые меры для предотвращения весьма чувствительных санкций.