Использование ИИ на производстве

На данный момент ИИ-технологии находятся в стадии активного развития, при этом эксперты прогнозируют, что максимальные темпы роста применения искусственного интеллекта будут приходиться на производственную сферу. По разным оценкам объем рынка промышленных решений на базе ИИ будет увеличиваться в среднем на 31-35% в год. В статье расскажем, как внедрение инновационных технологий помогает бизнесу работать эффективнее.

ИИ может быть полезен во многих областях производственной деятельности. Одно из основных преимуществ его использования — автоматизация рутинных задач, позволяющая ускорить процессы, снизить вероятность человеческих ошибок и повысить производительность.

Использование искусственного интеллекта в производстве значительно повышает точность принятия решений, обеспечивает гибкость и адаптивность бизнес-процессов к меняющимся реалиям, экономию производственных затрат и снижение себестоимости продукции, способствует росту эффективности производственной деятельности.

Кроме этого, к положительным эффектам ИИ-технологий можно отнести:

• повышение качества продукции и процессов, связанных с ее изготовлением;
• повышение уровня безопасности производства;
• повышение управляемости производственной системы.

На данный момент технологии ИИ могут быть использованы в рамках различных бизнес-процессов производственной компании: закупка сырья, производство, логистика, продажи, маркетинг, управление качеством, планирование и т.д.

Приведем несколько примеров применения искусственного интеллекта на производстве.

Применение искусственного интеллекта в промышленности помогает автоматизировать задачи мониторинга работы оборудования и проведения диагностики его состояния. Подобные системы анализируют данные, которые поступают с установленных датчиков в режиме реального времени, прогнозируют поломки и отказы.

В результате ИИ позволяет избежать затрат на избыточное обслуживание оборудования, сократить время простоев, предотвратить незапланированные остановки и повысить качество производства.

Прогноз изменения состояния оборудования и оценка рисков поломок осуществляются с помощью цифровых двойников — виртуальных моделей физических объектов. В данном случае технологии ИИ дают возможность воспроизводить условия эксплуатации оборудования, проводить виртуальные испытания, прогнозировать отказы и находить их причины. Кроме этого, цифровые двойники могут использоваться при проектировании изделий, планировании работы производственного подразделения, прогнозировании спроса.

Технологии компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта используются для обнаружения брака и производственных дефектов. Они позволяют анализировать изображения элементов продукции, проверять геометрию, качество сварки, штамповки, сборки и другие свойства изделий, определять отклонения от нормы с высоким уровнем точности, которого невозможно добиться при традиционной системе контроля качества.

Кроме этого, компьютерное зрение применяется для создания систем по контролю безопасности на производстве. Они отслеживают наличие средств индивидуальной защиты у персонала на опасных производствах, следят за самочувствием работников, распознавая признаки усталости и недомогания, выявляют источники задымления, повреждения трубопроводов и т.д.

Для автоматизации складской производственной логистики предусмотрены интеллектуальные системы мониторинга и управления, позволяющие эффективно координировать процессы и оптимизировать затраты на хранение запасов.

Еще одно направление развития технологий ИИ в складском хозяйстве подразумевает использование беспилотных аппаратов для комплектации, перемещения и транспортировки сырья, материалов и готовой продукции: роботов, складских манипуляторов, мобильных роботизированных тележек и т.д. Они позволяют оптимизировать использование пространства, ускорить операции на складах и исключить человеческий фактор.

Генеративный дизайн – это подход к проектированию, в котором используется программа, управляемая искусственным интеллектом, для создания решений, отвечающих заданному набору критериев и параметров проектирования, таких как материалы, методы производства, ограничения стоимости и т.д.

Генеративный дизайн позволяет снизить вес детали без ущерба для функциональности, сократить количество используемого в производстве сырья и материалов, улучшить характеристики продукции.

Одно из ключевых направлений применения ИИ — производственное планирование, которое значительно повышает качество управления производством. В частности, технологии искусственного интеллекта реализованы в системе Adeptik APS, которая направлена на повышение эффективности производственной системы, оптимизацию процессов и сокращение издержек.

Система формирует реалистичные производственные планы, основываясь на данных о производственных мощностях, планируемых поставках материалов и остатках запасов на складах. Кроме этого, в расчетах учитываются приоритетность заказов, компетенции сотрудников, текущая доступность материалов и оборудования, переналадки и другие критерии и ограничения, за счет чего появляется возможность оптимизации производственных процессов.

Adeptik APS позволяет моделировать производственную ситуацию и рассматривать различные сценарии ее развития, выбирая наилучший из них, и корректировать планы, подстраивая работу под изменения текущих условий. Реальные эффекты внедрения системы заключаются в улучшении всех показателей эффективности, сокращении производственного цикла и уровня запасов.