Στην κατασκευή, η ανοχή για σφάλμα είναι εξαιρετικά χαμηλή. Αυτό σημαίνει ότι ενώ η AI μπορεί να αξιοποιηθεί για να βελτιώσει τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων παραγωγής, πρέπει να γίνει στρατηγικά παράλληλα με τους ειδικευμένους ανθρώπινους εργαζόμενους.
7 τρόποι AI αλλάζει την κατασκευή
1. Προγνωστική συντήρηση
Πριν από την έλευση του AI, η συντήρηση της μηχανής ήταν σφιχτά προγραμματισμένη για να ελαχιστοποιηθεί ο κίνδυνος τυχαίας αποτυχίας. Τώρα, οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν τα προγνωστικά συστήματα AI για την προσαρμογή των αναγκών συντήρησης κάθε εξοπλισμού, δημιουργώντας βελτιστοποιημένα χρονοδιαγράμματα για μεμονωμένα μηχανήματα και αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα χωρίς να αυξάνουν το κόστος.
Οι εγκαταστάσεις άλεσης, για παράδειγμα, συχνά έχουν προβλήματα με τους άξονες που σπάνε εύκολα, επιβραδύνοντας την παραγωγή και αυξάνοντας το λειτουργικό κόστος. Ωστόσο, ενσωματώνοντας τα προγράμματα AI στο λογισμικό, αυτά τα φυτά μπορούν να παρακολουθήσουν την παρακολούθηση για την ανίχνευση πιθανών σημείων αποτυχίας πριν προκαλέσουν προβλήματα.
2. Διασφάλιση ποιότητας
Χρησιμοποιώντας το AI για την ενίσχυση των πρακτικών διασφάλισης της ποιότητας όχι μόνο θα αποφέρει καλύτερα τελικά αποτελέσματα, αλλά θα βοηθήσει τις επιχειρήσεις να καθορίσουν τις βέλτιστες συνθήκες λειτουργίας στο πάτωμα και να καθορίσουν ποιες μεταβλητές είναι πιο σημαντικές για την επίτευξη αυτών των στόχων. Αυτό μειώνει τον ρυθμό των ελαττωμάτων και μειώνει σημαντικά τα απόβλητα που παράγονται, εξοικονομώντας έτσι χρόνο και χρήμα.
3. Επιθεώρηση ελαττωμάτων
Τώρα είναι δυνατόν να "αναθέσει" τη δουλειά της εξεύρεσης ελαττωμάτων, χάρη στην ικανότητα της AI να επιθεωρήσει οπτικά αντικείμενα ταχύτερα και πιο προσεκτικά από τους ανθρώπους.
Το σωστό σύστημα μπορεί να εκπαιδευτεί σε σχετικά μικρό αριθμό εικόνων και στη συνέχεια να αναπτυχθεί για να εκτελέσει το ίδιο έργο που κανονικά θα απαιτούσε δεκάδες ή εκατοντάδες εργαζόμενους. Επιπλέον, μπορεί να εκτελέσει ανάλυση βασικών αιτιών, επιτρέποντας στις εταιρείες να αντιμετωπίζουν πιθανά ζητήματα που διαφορετικά θα μπορούσαν να αγνοηθούν, αυξάνοντας έτσι την παραγωγή και τη βελτιστοποίηση της παραγωγής.
4. Αυτοματισμός αποθήκης
Οι καταναλωτές μετατοπίζουν τις αγοραστικές τους συνήθειες στο ηλεκτρονικό εμπόριο, πράγμα που σημαίνει ότι η αποδοτικότητα της αποθήκης γίνεται μια κορυφαία προτεραιότητα για τις επιχειρήσεις που χρειάζονται την αριστεία της εφοδιαστικής για να παραμείνουν ανταγωνιστικές.
Η αυτοματοποίηση της αποθήκης καλύπτει τα πάντα από την εφαρμογή λύσεων AI για την επεξεργασία τιμολογίων, ετικετών προϊόντων και τεκμηρίωσης προμηθευτών, για την αξιοποίηση των αλγορίθμων για τη βελτιστοποίηση του χώρου ραφιών, ο οποίος μπορεί να φέρει τεράστιες επενδύσεις από την αποθήκη.
5. Ενσωμάτωση και βελτιστοποίηση γραμμής συναρμολόγησης
Η πραγματική βελτιστοποίηση της παραγωγής και η μείωση του κόστους απαιτεί κάτι περισσότερο από τη συλλογή δεδομένων από το δάπεδο κατασκευής. Οι πληροφορίες πρέπει να σαρώνονται, να καθαρίζονται και να κατασκευάζονται με τρόπο που να επιτρέπει τη λειτουργική ανάλυση. Το AI μπορεί γρήγορα και εύκολα να ταξινομήσει και να διαμορφώσει τα συγκεντρωτικά δεδομένα σε μια ολόκληρη εγκατάσταση, δίνοντας στους ανθρώπους μια πρακτική, πρακτική επισκόπηση του τι συμβαίνει σε κάθε στάδιο της παραγωγικής διαδικασίας.
Αυτό επιτρέπει επίσης ένα βαθμό αυτοματοποίησης γραμμής συναρμολόγησης, όπως η αναδιοργάνωση της γραμμής παραγωγής εάν αποτύχει ένα μηχάνημα.
6. Ανάπτυξη και σχεδιασμός προϊόντων AI
Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προχωρά και να βελτιώνεται, το AI αναμένεται να έχει τον σημαντικότερο αντίκτυπο στην ανάπτυξη και το σχεδιασμό προϊόντων τα επόμενα πέντε χρόνια. Οι κατασκευαστές το χρησιμοποιούν ήδη για γενετικό σχεδιασμό για να δημιουργήσουν καινοτόμα πρωτότυπα και να επιταχύνουν τα χρονοβόρα καθήκοντα όπως η προετοιμασία της συγχώνευσης και της γεωμετρίας.
7. Οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις επωφελούνται
Η βιομηχανία ρομποτικής εξελίσσεται γρήγορα, έτσι τα ρομπότ που τροφοδοτούνται με AI καθίστανται λιγότερο από καινοτομία και περισσότερο μέρος της καθημερινής ζωής σε πολλές βιομηχανίες. Αυτά είναι καλά νέα για τις μικρές επιχειρήσεις, καθώς σημαίνει ένα ευρύτερο φάσμα διαθέσιμων επιλογών σε πιο επιτεύγματα τιμών. Προηγουμένως, μόνο μεγάλες εταιρείες με προϋπολογισμούς για να επενδύσουν στην έρευνα και την ανάπτυξη και την τεχνολογία αιχμής θα μπορούσαν να αντέξουν οικονομικά να κάνουν ρομπότ μέρος των δραστηριοτήτων τους.
Το μέλλον του AI στην κατασκευή
Ένα αποτελεσματικό AI διαρκεί δύο έως τρία χρόνια για να εκπαιδεύσει σε ιστορικά δεδομένα, οπότε η έλλειψη αποδοχής έχει αφήσει πίσω τη βιομηχανία. Συχνά, τα θέματα υιοθεσίας είναι περισσότερο οικονομικά και αυτό το βήμα είναι το πιο δύσκολο να ληφθεί λόγω του αρχικού κόστους.
Ενώ οι περισσότεροι φορείς εκμετάλλευσης εξακολουθούν να προτιμούν να χρησιμοποιούν τη διαίσθηση και την κρίση τους στον τομέα, τα ψηφιακά εργοστάσια μπορούν να διευκολύνουν, ασφαλέστερα και πιο κερδοφόρα για να αντικαταστήσουν τους εξειδικευμένους χειριστές όταν φεύγουν.
Με την παγκόσμια τάση προς την ψηφιοποίηση και τη βιωσιμότητα, το πρόσωπο της κατασκευής αλλάζει. Πολλοί κατασκευαστές ήταν απρόθυμοι να κάνουν τη μετάβαση, αλλά δεδομένου ότι η αλλαγή είναι αναπόφευκτη, είναι καλύτερο να αρχίσουμε να αγκαλιάζουμε το AI τώρα από το να περιμένουμε να πάρουμε πίσω και να καλύψουν.