Industrie 4.0:hoe AI en slimme technologieën de productie beïnvloeden

Sinds het begin van de Eerste Industriële Revolutie in de 18e eeuw heeft de maakindustrie ernaar gestreefd de hoogste kwaliteit en efficiëntie te bereiken tegen de laagste snelheden en kosten. Zoals we wel weten, leidde de combinatie van deze twee doelen vaak tot ernstige uitbuiting, aangezien van menselijke arbeiders werd verwacht dat ze de dupe waren van het productieproces.

Tegenwoordig staan ​​we aan de vooravond van een nieuw tijdperk in industriële productie, een tijdperk dat minder afhankelijk is van handarbeid en meer van hoogopgeleide werknemers en geavanceerde machines, software en robots. Je hebt vast wel eens gehoord van de termen 'Vierde Industriële Revolutie' en 'Industrie 4.0', maar het feit is dat ze heel echt zijn en we zien hoe slimme technologieën zoals kunstmatige intelligentie de productiepraktijken echt kunnen transformeren.

Wat is Industrie 4.0?

Laten we, voordat we ingaan op de manier waarop geavanceerde technologieën de productiesector vormgeven, eens kijken naar waar 'Industrie 4.0' eigenlijk naar verwijst. Kortom, de term verwijst naar een groeiende trend voor slimme fabrieken, waar fabrikanten vertrouwen op steeds intelligentere machines, uitgerust met webconnectiviteit, machine learning en AI-mogelijkheden. Het algemene idee is dat industriële processen zoals productie steeds meer autonoom en gestroomlijnd zullen worden in termen van productieketen en onderhoud.

Industrie 4.0 is gebaseerd op verschillende technologische doorbraken en factoren die, wanneer gecombineerd, resulteren in een zeer efficiënt en intelligent proces. De verschillende technologieën die in slimme fabrieken worden gebruikt, zijn automatisering, robotica, sensoren en camera's, connectiviteit en kunstmatige intelligentie (AI), die kan worden gezien als het brein van Industrie 4.0.

Leren over kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is op zijn beurt een snel evoluerend veld waarin machines worden geprogrammeerd om door ervaring te leren en zich dienovereenkomstig aan te passen aan verschillende situaties en taken. De technologie, die veel bekendheid krijgt voor toepassingen zoals autonome voertuigen of Apple's Siri, wordt aangedreven door geavanceerde algoritmen en natuurlijke taalverwerking.

Op productiegebied biedt kunstmatige intelligentie verschillende voordelen, waarvan sommige al worden benut en vele die nog moeten worden geïmplementeerd. Door machine learning en patroonherkenningstechnologie op de fabrieksvloer te integreren, kunnen verschillende stappen in de procesketen worden geoptimaliseerd, van productie tot kwaliteitscontrole, onderhoud en meer.

Nuttige toepassingen voor AI in de productie

Het productieproces omvat meer dan alleen de fysieke creatie van onderdelen en producten, het omvat ook ontwerpen, productievoorbereiding, procesbewaking, nabewerking, kwaliteitsinspectie, machineonderhoud, orkestratie van de toeleveringsketen en meer. Met andere woorden, er is veel om over na te denken en te plannen.

Het is begrijpelijk dat productiebedrijven en -diensten ongelooflijk geïnteresseerd zijn in hoe slimme technologieën en processen elke stap in de productieketen kunnen vereenvoudigen, automatiseren en in veel gevallen verbeteren. Hoewel het uitputtend zou zijn om alle . te overwegen van de manieren waarop AI kan worden gebruikt om productiepraktijken te verbeteren, bekijken we enkele van de belangrijkste effecten die machine learning heeft en zal hebben op de sector.

• Onderdeelontwerp en constructie AI speelt een rol bij innovatief productontwerp door middel van generatieve ontwerpsoftware, waarin bepaalde parameters en prestatie-eisen, waaronder materiaal, belastingsomstandigheden, gewicht en sterkte, worden ingevoerd en de software automatisch het beste ontwerp genereert dat voldoet aan de eisen. De AI-gestuurde software heeft niet dezelfde beperkingen als een menselijke ontwerper en kan met geheel nieuwe en innovatieve ontwerpoplossingen komen.

Momenteel vereisen de meeste robotproductie- en assemblagesystemen uitgebreide programmering en codering om taken uit te voeren. In de toekomst zal het voor robots echter steeds gebruikelijker worden om CAD-bestanden direct te interpreteren en onderdelen te produceren zonder dat daarvoor programmeerwerk nodig is. Met andere woorden, AI zal robots en machines in staat stellen een CAD-model te begrijpen en de beste manier van handelen te bepalen om het zo efficiënt mogelijk te vervaardigen.

• Kwaliteitsinspectie Productiefaciliteiten en fabrieken moeten strenge kwaliteitscontrole- en inspectieprocessen integreren om ervoor te zorgen dat de geproduceerde onderdelen voldoen aan de eisen van de klant. In sectoren zoals de lucht- en ruimtevaart of de gezondheidszorg zijn kwaliteitscontroles en certificeringen van het grootste belang en moeten ze grondig zijn.

Tegenwoordig worden inspectieprocessen gedomineerd door handmatige visuele inspecties of door zwaar geprogrammeerde visuele inspectiesystemen, die beide tijdrovend, complex en potentieel foutgevoelig zijn. Door AI aangedreven inspectietechnologieën kunnen echter een kwaliteitsinspectie vergemakkelijken door onvolkomenheden of defecten in gefabriceerde onderdelen snel en efficiënt te detecteren. In sommige gevallen kan het proces in slechts enkele seconden worden voltooid, waardoor de time-to-market aanzienlijk wordt versneld.

• Machine-onderhoud Bovendien vinden AI-algoritmen belangrijke toepassingen in machine- en technologie-onderhoud op de fabrieksvloer. Dat wil zeggen dat er AI-aangedreven software en sensoren worden ontwikkeld die kunnen detecteren wanneer een systeem of proces wordt gecompromitteerd. De technologie kan bijvoorbeeld productieteams op de hoogte stellen als een 3D-printsysteem zich anders gedroeg of als een partij grondstof niet voldeed aan de kwalificaties.

Het algemene idee van AI in machine- en procesonderhoud is dat het voorspellend wordt, wat betekent dat potentiële fouten en problemen vroeg kunnen worden gedetecteerd en aangepakt voordat ze zich voordoen, waardoor het aantal defecte onderdelen wordt verminderd en de productiviteit wordt verhoogd.

Kunstmatige intelligentie maakt het ook mogelijk voor fabrikanten om essentiële informatie en gegevens over hun productiesystemen te verzamelen, wat kan leiden tot verbeterd machinegebruik en geoptimaliseerde productontwikkeling.

• ToeleveringsketensAI beïnvloedt niet alleen de productie op de fabrieksvloer, maar heeft ook invloed op managementtaken, zoals toeleveringsketens. Er zijn veel manieren waarop kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om het beheer van de toeleveringsketen te verbeteren. De technologie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om efficiënte routes voor verzending en transport te plannen, het kan vraag en aanbod van voorraad voorspellen en het kan zelfs bedrijven helpen bij het selecteren van de beste leverancier voor hun behoeften.

Cruciaal is dat AI supply chains kan optimaliseren door marktveranderingen te voorspellen en te voorspellen, rekening houdend met elementen als locaties, economie, consumentenpatronen en meer. Intelligente offertesoftware, zoals die wordt aangeboden door RapidDirect, kan ook het productieproces drastisch verbeteren, waardoor klanten onmiddellijk nauwkeurige offertes kunnen ontvangen.