Industriële fabricage
Industrieel internet der dingen | Industriële materialen | Onderhoud en reparatie van apparatuur | Industriële programmering |
home  MfgRobots >> Industriële fabricage >  >> Manufacturing Technology >> 3d printen

7 manieren waarop kunstmatige intelligentie de productie positief beïnvloedt

Kunstmatige intelligentie in de productie maakt deel uit van een grotere trend naar volledig geautomatiseerde productie. Met de ontwikkeling van 'slimme fabrieken' hebben AI-systemen het potentieel om de manier waarop bedrijven hun productielijnen runnen te transformeren, waardoor grotere efficiëntie mogelijk wordt door de menselijke capaciteiten te verbeteren, realtime inzichten te bieden en ontwerp- en productinnovatie mogelijk te maken.

Een nieuwe industriële revolutie

De productie heeft een lange weg afgelegd sinds de industriële revolutie van de jaren 1800, toen voor het eerst water- en stoommachines werden gebruikt om arbeiders te helpen. In de jaren zestig was Industrie 3.0 - de derde industriële revolutie - in volle gang, toen General Motors in 1961 de eerste industriële robot onthulde. Vroege industriële robots waren echter beperkt in omvang, geprogrammeerd om slechts één taak tegelijk uit te voeren.

Nu bevindt de maakindustrie zich in de laatste fase van haar evolutie:Industrie 4.0 .

Industrie 4.0 verwijst naar het gebruik van automatisering en de uitwisseling van gegevens, en omvat technologieën zoals het internet der dingen, cloud computing - en kunstmatige intelligentie.


Een scenario:tijdens de productie op de fabrieksvloer detecteert een sensor een defect apparaat. Deze gegevens worden verzonden via cloud computing, die het defect onmiddellijk signaleert en automatisch om vervanging vraagt. Dit voorbeeld van realtime analyse en actie kan de efficiëntie over de hele productielijn aanzienlijk verhogen.

7 manieren waarop kunstmatige intelligentie de productie kan beïnvloeden:


1. Productieprocessen optimaliseren


Kunstmatige intelligentie kan helpen om de efficiëntie op de productievloer te verhogen door handmatige of repetitieve taken te automatiseren. Robotica is een gebied waar dit al in de praktijk gebeurt, waarbij robots worden ingezet voor fysieke taken zoals monteren, tillen en verpakken. Door op deze manier industriële robots te gebruiken, hoeven mensen geen routinematige, handmatige taken uit te voeren, waardoor werknemers zich kunnen concentreren op complexere operaties.


Vorig jaar onthulden onderzoekers van Siemens hun tweearmige robot, die prototypes kan maken zonder te hoeven programmeren. De robot kan verschillende CAD-modellen ontcijferen, waardoor het niet meer nodig is om zijn processen te programmeren. Door verdere ontwikkelingen op dit gebied zou de toekomst van de productie volledig geautomatiseerd kunnen worden.

AI-systemen zullen ook in staat zijn om productieprocessen te optimaliseren door elke fase van de productiecyclus te monitoren, zoals doorlooptijden en gebruikte hoeveelheden. In het geval van additieve fabricage kunnen machine learning-algoritmen worden gebruikt om de vulgraad van machinebuilds te voorspellen, waardoor de productieplanning wordt geoptimaliseerd.

2. Veiligere werkomgevingen


Een gebied van robotica dat de afgelopen jaren op de voorgrond is gekomen, is het begrip 'cobots':collaboratieve robots die zijn ontworpen om veilig met mensen te werken. Kleine en lichtgewicht cobots bieden een startpunt voor bedrijven die robottechnologieën willen toepassen, aangezien ze aanzienlijk goedkoper en gemakkelijker te programmeren zijn dan traditionele industriële robots.

Cobots kunnen helpen om veiligere werkomgevingen te creëren door te presteren meer gevaarlijke en fysieke taken, waardoor werknemers vrij zijn om aan complexere taken te werken en letsel te voorkomen. Na verloop van tijd zullen algoritmen voor machine learning de mogelijkheden van fabrieksrobots kunnen verbeteren, zodat ze beter kunnen communiceren met en instructies van mensen kunnen aannemen.

Een probleem met veel autonome robotsystemen is de op regels gebaseerde benadering, waarbij robots zijn geprogrammeerd voor een taak en niet kunnen reageren op veranderingen of onverwachte acties. Machine learning overwint deze uitdaging door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren om betekenisvolle patronen te identificeren. Hierdoor kan het systeem continu leren en verbeteren zonder dat het voor één enkele taak hoeft te worden geprogrammeerd. De integratie van AI-systemen en sensoren kan aanzienlijke gevolgen hebben voor de veiligheid van werknemers:een robot zou bijvoorbeeld een gevaarlijke situatie kunnen herkennen en preventieve maatregelen kunnen nemen om letsel te voorkomen.

3. Vraagprognose


Een geweldige manier om de productie-efficiëntie te verbeteren, is door de vraag nauwkeurig te voorspellen en te voorspellen. AI-aangedreven systemen kunnen hiervoor enorm nuttig zijn, omdat ze in staat zijn om veel verschillende modellen en mogelijke uitkomsten te testen. Algoritmen voor machine learning kunnen gegevens gebruiken om betekenisvolle patronen te ontdekken en realtime inzichten te bieden. Fabrikanten kunnen deze inzichten gebruiken om de vraag te voorspellen en te bepalen aan welke producten ze prioriteit moeten geven.


4. Productinnovatie


Kunstmatige intelligentie creëert nieuwe productiemogelijkheden, generatief ontwerpen is daar een goed voorbeeld van. Generatieve ontwerpsoftware, die wordt gebruikt door onder meer Airbus en New Balance, stelt ingenieurs in staat om honderden, zo niet duizenden ontwerpmogelijkheden te genereren. Ontwerpers en ingenieurs kunnen vervolgens de resultaten kiezen die het beste bij hun behoeften passen.

In dit geval kan kunstmatige intelligentie belangrijke productie- en engineeringuitdagingen oplossen door nieuwe ontwerpoplossingen te creëren die anders onmogelijk of ondenkbaar zouden zijn. Deze vorm van "co-creatie" tussen mens en technologie stelt fabrikanten in staat om nieuwe, innovatieve producten te creëren en diensten te leveren die voldoen aan de behoeften van de klant in minder tijd en tegen lagere kosten.

5. Vereenvoudigde toeleveringsketens


Volgens een recent onderzoek besteden bedrijven gemiddeld 6.500 uur per jaar aan handmatige processen met betrekking tot supply chain management-activiteiten. Denk hierbij aan het verwerken van papieren facturen, reageren op leveranciers en het opsporen van inkoopordernummers. Door veel van deze routinetaken te automatiseren, kan de bestede tijd aanzienlijk worden verkort.

Maar kunstmatige intelligentie kan nog een stap verder gaan door de planningsprocessen van de supply chain te optimaliseren. Met behulp van machine learning-technologie kunnen fabrikanten mogelijk vraagpatronen naar verschillende producten identificeren, waaronder belangrijke variabelen zoals marktgedrag, politieke of sociaaleconomische ontwikkelingen. Dit kan helpen bij het voorspellen van de toekomstige marktvraag, wat een impact heeft op de manier waarop grondstoffen worden ingekocht en fabrikanten helpen bij het nemen van belangrijke financiële en wervingsbeslissingen.

Op deze manier het volledige besluitvormingsproces langs de toeleveringsketen optimaliseren kan ook helpen om de levering te versnellen en vraag en aanbod in evenwicht te brengen.



6. Voorspellend onderhoud


Van cruciaal belang voor elke productieoperatie is de beschikbaarheid van werkende gereedschapsapparatuur. Het kunnen voorspellen en voorkomen van uitval of storingen van apparatuur is daarom zeer gunstig voor een soepel en efficiënt productieproces. Het onderhoud van productieapparatuur is echter over het algemeen gebaseerd op een vast schema, ongeacht de huidige bedrijfsstatus, waardoor kostbare arbeidstijd wordt verspild en het risico op onverwachte apparatuurstoringen toeneemt.

Fabrikanten erkennen daarom steeds meer het belang van oplossingen voor voorspellend onderhoud, bijvoorbeeld het gebruik van sensoren om de toestand en prestaties van apparatuur te volgen. Na verloop van tijd kan voorspellend onderhoud zich uiteindelijk ontwikkelen tot machine learning-systemen die enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren om toekomstige storingen te voorspellen. Dit zou de efficiëntie aanzienlijk verhogen en de onderhoudskosten in verband met dure vervangende onderdelen helpen verminderen.

7. Aangepaste productie


Een groot deel van de toekomst van de maakindustrie zal in massaaanpassing liggen. Aangezien consumenten steeds meer gepersonaliseerde producten verwachten, zullen fabrikanten manieren moeten vinden om aan deze vraag te voldoen zonder de efficiëntie aan te tasten.

Met traditionele massaproductiebenaderingen is maatwerk niet kosteneffectief of tijdbesparend. De opkomst van technologieën zoals additive manufacturing zet dit echter op zijn kop. Vooruitgang in kunstmatige intelligentie en additieve fabricage zal fabrikanten helpen om aan de vraag te voldoen door producten te maken die relevant zijn voor hun klanten. Het zal ook helpen om gegevens langs de waardeketen te delen om een ​​responsievere klantenservice en snellere leveringen te creëren.

Productie-efficiëntie stimuleren met AI

Ontwikkelingen in technologie, zoals cloud computing, big data en machine learning, hebben grote gevolgen voor de manier waarop producten worden vervaardigd. Kunstmatige intelligentie is de logische volgende stap in deze evolutie en zal een sleutelrol spelen bij het helpen bereiken van een betere productiviteit, efficiëntie en zichtbaarheid in alle productieactiviteiten.

Er is veel gezegd over de mogelijkheid dat AI en automatisering menselijke werknemers vervangen, maar dit is niet noodzakelijk het geval. AI zal menselijke intelligentie niet vervangen; het zal eerder de rol van mensen ondersteunen en versterken door repetitieve, handmatige taken en de mogelijkheid van menselijke fouten te elimineren. Werknemers kunnen dan worden omgeschoold om complexere taken uit te voeren.

Fabrikanten zullen flexibele productieprocessen moeten hanteren, wat inhoudt dat ze zich snel moeten kunnen aanpassen om nieuwe technologieën te benutten en moeten kunnen inspelen op de steeds veranderende behoeften van de klant en het marktlandschap.


3d printen

  1. Hoe beïnvloedt het Coronavirus de productie?
  2. Is kunstmatige intelligentie fictie of rage?
  3. Vier manieren waarop nieuw koopgedrag van consumenten de productie beïnvloedt
  4. BMW geeft inzicht in hoe het kunstmatige intelligentie gebruikt in productie
  5. Video:de impact van kunstmatige intelligentie (AI) op productie en bewerking
  6. Kunstmatige Intelligentie Robots
  7. Verkopen verhogen:10 manieren om kunstmatige intelligentie lid te maken van uw verkoopteam
  8. Voor- en nadelen van kunstmatige intelligentie
  9. Big data versus kunstmatige intelligentie
  10. Kunstmatige intelligentie:de drijvende kracht achter industrie 4.0
  11. Prototypes voor productieproductie