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工业人工智能革新制造业的 5 种方式

    人工智能(AI)最常用于制造业,以提高整体设备效率(OEE)和生产中的一次合格率。随着时间的推移,制造商可以使用人工智能来增加正常运行时间并提高质量和一致性,从而实现更好的预测。
物联网
    与数字化的许多组成部分一样,人工智能的实施似乎势不可挡。制造商普遍担心如何有效地使用和管理由直观计算能力及其连接的机器生成的数十亿个数据点。许多人不确定如何开始,并且经常将他们在采用AI时的谨慎归因于成本、IT要求和/或担心没有准备好“工业4.0”。
 
    为了保持竞争力,制造商必须适应更加数据驱动的商业模式。这通常包括人员重组、硬件和软件升级。
 
    AI是一个通常与未来相关的概念,现在已成为现实,可以应用于您的工厂。以下是工业人工智能变革制造业的5种方式以及实施技巧:
 
    预测性和预防性维护
 
    生产操作的一些最大停机时间可能是由于机械或电气故障导致机器核心部件脱机造成的。通常,通过遵循机器推荐的预防性维护计划,可以轻松避免故障。PM通常会被忽视或没有针对最佳时间表进行优化。借助物联网设备、传感器、MES数据和机器学习算法的强大功能,制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。PM计划可以在预测的故障发生之前进行优化,以保持机器处于一流状态和生产车间平稳运行。
 
    供应链优化
 
    今天的供应链是需要管理的超级复杂的网络,有数千个零件和数百个地点。人工智能正在成为将产品从生产迅速送到客户手中的必要工具。借助机器学习算法,制造商可以为其所有产品定义优化的供应链解决方案。诸如“下个季度应订购多少个电阻器”之类的问题?或者“产品A的最佳运输路线是什么”最终可以在不依赖最佳猜测近似值的情况下得到回答。
 
    内部库存管理本身就是一项重大挑战。生产线严重依赖库存来维持生产线和生产产品。每个工艺步骤都需要一定数量的组件才能运行;一旦消耗,需要及时补充才能继续加工。让工厂车间备有所有必要的库存是人工智能可以帮助管理的一项挑战。AI可以查看组件数量、到期日期并优化整个工厂车间的分布。
 
    生产优化
 
    流程优化可能是一项涉及无数历史数据集的数据密集型任务。确定哪些工艺参数可产生最高的产品质量并非易事。制造和质量工程师始终运行数十种实验设计来优化工艺参数,但它们通常既昂贵又耗时。借助人工智能快速的数据处理速度,工程师可以找到针对不同产品的优化工艺配方。诸如“我应该输入什么传送带速度或温度以获得最高产量?”之类的问题或者“我应该使用什么机器来制作这种高音新兴技术电路板?”。AI将不断从所有生产数据点中学习,以不断改进工艺参数。
 
    预测收益
 
    当讨论制造业中的人工智能时,总会出现产量预测对话。拥有高精度预测AI模型的投资回报率是无限的。预测产量可以更好地为未来组件需求准备供应链和库存管理。了解产量是否会低于预期可以提醒生产管理人员增加生产时间以满足需求需求。产量预测是一个需要人工智能解决的数据密集型复杂问题。
 
    增强现实和虚拟现实
 
    随着增强现实和虚拟现实技术的日新月异,越来越多的大公司为这个市场开发设备,制造业完全采用它们只是时间问题。虚拟现实可以帮助更好地培训产品制造商执行装配或预防性维护任务。增强现实在工厂车间或现场提供由机器学习驱动的实时报告,有助于快速识别有缺陷的产品和运营改进领域。AR/VR制造应用层出不穷,可以在解决当今挑战方面发挥重要作用。
 
    奖励:能源管理
 
    人工智能可以帮助经常被忽视的能源管理领域。大多数工程师没有时间分析工厂能源消耗的成本。通过人工智能查看生产运营的能源消耗可以显着降低运营成本。此外,降低成本可以为流程改进资源分配更多资金,从而提高产量和质量。
 
    如果您有一个系统可以在生产问题发生之前自动实时检测它们会怎样?
 
    这样做的好处是以一种易于访问且直观的方式进行预测性维护、库存和产品异常检测,从而将卓越运营提升到新的水平。
 
    这将改变您的竞争优势。是的。数据是新的培根,而人工智能正在将其提升到新的高度。

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