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用 AI 重新定义大麻秆加工经济学

据牛津词典,“优化是最佳或最有效地利用情况或资源的行动。” 然而,在优化的制造环境中并不总是会发生这种情况。这是因为,在优化过程中,“最佳”解决方案可能需要考虑一个或多个附加约束,这些约束可能单独决定最终确定,例如完成预定的未结订单。
人工智能
例如,以“生产成本”为重点的优化必须能够自动同时考虑和关联其他交互式操作约束,例如生产过程、生产力、产品输出值、运输物流/成本、生产调度、现金流要求,并打开订单。
 
同时处理这些考虑需要实时数据收集和通信,只有数字技术才能提供:这完全超出了人类的范围。从本质上讲,实时优化需要只有人工智能才能提供的动态监控、控制和同步能力。
 
大麻秆加工
当今欧洲大麻秆加工(“脱皮”)行业中经过验证的大规模商业技术和商业模式最初是在 19 世纪开发的,在过去 20 年中引入了一些自动化升级。大麻秸秆加工仅将大麻秸秆转化为其 2 种成分纤维——韧皮和硬皮——这两种纤维都是低价值的商品输出。为了获得大量、一致的质量控制输出,需要大量的资本投资、易于管理的农艺和相对较高的劳动力成本。如果不生产大量产品并进行垂直整合,就很难产生自由现金流。
 
机会
剥皮行业需要的是一种重新定义其加工经济性的方法:它需要改进其:
 
能够经济高效地大批量输出
生产灵活性
整体生产力
附加值
EBITDA
从根本上说,需要的是促进各种数字设备之间的实时数字通信和集成的工具。此外,拥有集成系统架构可以实现初级加工和次级生产的物理集成——提高生产力并进一步降低成本。
 
机会是从生产过程的开始,以数字方式跟踪所有约束,并能够在整个加工和生产过程中实时审查它们对吞吐量、质量和一致性的直接和间接影响。然后可以通过 AI 固有的机器学习功能分析数据,以确定其优化解决方案的约束条件。
 
人工智能
AI 引入了独特的能力,可以同时监控、控制和同步 10,000 多个实时运行的数字系统。
 
AI 提供了一种独特的方法来搜索、识别和评估数据,然后分析结果以确定特定的解决方案。它以闪电般的速度完成。这种独特的能力使人工智能能够以预测“最有可能”的优化结果的方式评估和分析数字数据——以及实现目标所需遵循的过程。
 
人工智能 (AI)在当今的制造业中扮演着许多关键角色。它与工业物联网 (IIoT) 有着内在的联系,并推动工业 4.0。
 
从本质上讲,任何正在寻求的数字优化解决方案都旨在识别和关联与阐明所寻求结果相关的所有数据。这个由两部分组成的过程会产生适当的数据,这些数据将被“优化”以实现特定的“最佳”解决方案。
 
机器学习
处理和生产设施通常依赖人工智能来利用其独特的机器学习能力,能够整合大量实时数据,对其进行分析,然后提供所需的深刻见解和预测,以帮助在整个组织中推动更好的决策。
 
过程制造是一个竞争激烈的行业,市场瞬息万变,复杂的系统有许多活动部件:为了推动创新和提高盈利能力,过程工厂运营商需要可持续的竞争优势来在市场中脱颖而出。制造业中的机器学习为预测分析、机器人技术、预测性维护和自动化流程提供了无与伦比的优势:所有这些都有助于提高运营效率、盈利能力和安全性。
 
机器学习在制造业中的一些直接好处包括减少由以下原因产生的常见的、重复的流程驱动损失:
 
劳动力成本太高
吞吐量太小 - 规模不足
浪费材料
质量不一致和不足
此外,产能不可避免地要通过优化生产工艺来实现。成本和潜在收入动态的改善不可避免地促进了产品线的增长和扩张。
 
根据普华永道 2020 年的一份报告(2020 年数字化工厂:塑造制造业的未来),到 2025 年,采用机器学习和分析来改进预测性维护的情况预计将增加 38%。预计分析和机器学习驱动的流程和质量优化将增长35%,过程可视化和自动化,34%。普华永道认为分析、API 和大数据的集成将在未来五年内为互联工厂带来 31% 的增长率。下面的摘要展示了高级管理层认为数字连接在制造领域发挥的重要作用。
 
机器学习是优化的生产环境。
 
优化
优化目前可以应用于产品设计和流程设计。事实上,您不仅应用优化来设计最佳制造流程,而且还使用优化流程来充分利用您的假期时间!
 
您应用优化来设计最好的汽车、设备、飞机、手机以及介于两者之间的一切。大麻茎和纤维加工的优化定义了一个有意义的财务机会:用于纺织应用的一致、高质量的韧皮纤维每吨价值高达 2500 美元,而用于动物床上用品的低质量纤维的售价通常不超过 600 美元/吨!
 
优化大麻秸秆加工和纤维
生产过程:灵活性和定制
 
在加工之前对大麻茎进行自动质量控制的能力对结果的价值产生了巨大的影响。逻辑是基本的:仅将含有优质秸秆的捆包加工成高价值的最终产品,将含有劣质秸秆的捆包加工成价值较低的产品。
 
传统的秸秆处理不可避免地导致猜测草捆内的秸秆质量如何。在这方面,系统可以识别特定的纤维并直接发送到特定的二级生产线。
 
生产率
监控所有泵、阀门、电机和传感器的能力使系统能够利用自动预测性维护系统——同时还跟踪每个设施中每个设备运行的基础数据。机器学习将教会系统如何更有效地运行——随着时间的推移自动提高生产力。这是生产力低下的大麻秸秆加工的关键考虑因素。
 
产品产值
大麻纤维的不同潜在产值对优化产值起着关键作用!在生产之前了解大量天然产品(例如大麻)的增量部分可以制成什么,将导致更高的质量、更少的浪费和更高的整体生产力。
 
运输物流和成本
在当今的北美现实中,运输成本非常重要:它们影响整体成本结构。自动关联预期交付日期和地点的能力可能会影响整体运营利润率。
 
生产排程
生产调度是一门艺术,也是一门科学。它涉及协调输入供应与输出订单,并能够预测每个生产订单处理、生产和包装所需的时间。系统使用历史数据自动确定对可能影响预测结果的所有约束和考虑因素的深入洞察。
 
现金流量要求
在生产企业中,在计划生产时考虑现金流现实并不罕见:月末财务承诺有时会导致支付速度较快的客户获得优惠生产。人工智能驱动的系统可以自动监控每个客户账户,并考虑其美元规模、平均付款天数以及他们提供的每吨利润:该系统也可以被教导将这些限制因素纳入其决策。
 
未结订单
确保按承诺完成生产计划和交付是一种优化形式——专注于客户满意度。
 
更好的投资回报率
优化会产生更好的投资回报率和更好的回报。优化大麻茎脱皮的能力重新定义了生产大麻纤维的经济性。因此,它重新定义了可以使用大麻纤维的市场规模和产品机会。优化对于帮助降低大麻价格以更有效地与现有原料竞争至关重要,大麻可能是首选替代品。

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