machinedesign_21360_aritificlal_intelligence_875477964

Cum incorporăm inteligența artificială în manufacturing

Reading Time: 5 minutes

Reticenta la adoptia Inteligentei Artificiale nu pare sa fi încetinit adoptarea acesteia. Unele companii văd deja beneficii, iar experții spun că, companiile care nu adoptă o nouă tehnologie nu vor putea concura pe timp indelungat. Cu toate acestea, adoptarea AI pare să se miște încet, în ciuda studiilor care arata succesul acestei adoptii.

 

De ce AI se mișcă atât de lent în producție?

AI crește, dar numerele exacte pot fi dificil de obținut, deoarece definiția tehnologiilor precum învățarea automată, AI, viziunea automată și altele sunt adesea neclare. De exemplu, utilizarea unui braț robot și a unei camere pentru a inspecta piese ar putea fi promovată ca o învățare automată sau ca un dispozitiv AI. În timp ce dispozitivul ar putea funcționa bine, s-ar putea să compare doar imaginile făcute cu altele care au fost adăugate manual într-o bibliotecă. Unii ar susține că acesta nu este un dispozitiv de învățare automată, deoarece ia o decizie preprogramată, nu una „învățată” din experiența mașinii.

AI este încă o tehnologie nouă. O mare parte din succes a fost sub formă de teste, nu de proiecte la scară largă. Acest lucru se datorează faptului că, în companiile mari, o mică ajustare ar putea afecta miliarde de dolari, astfel încât managerii nu vor să testeze proiecte la scară largă până nu vor găsi cea mai bună soluție. În plus, companiile de orice dimensiune trebuie să justifice sau să garanteze o rentabilitate a investiției (ROI). Acest lucru duce la proiecte mai mici, la concentrarea pe rezultate rapide, sau la proiecte care pot fi izolate ca banc de testare.

În timp ce valul actual de investiții de IA este la un nivel maxim din toate timpurile, adoptarea la nivel înalt rămâne scăzută. O lucrare de cercetare a Institutului Global McKinsey din 2017, „Inteligența artificială, următoarea frontieră digitală?”, A raportat investiții mari în AI. Primii adoptatori ai AI au caracteristici comune: maturitate digitală, modele de afaceri mai mari, adoptarea AI în activități de bază, adoptarea mai multor tehnologii, concentrarea asupra creșterii față de economii și asistență la nivel C pentru AI. Această diagramă evidențiază domeniile în care s-au investit bani în cercetarea și dezvoltarea AI.

Proiectele mai mici sau izolate ar putea funcționa bine ca test, dar teoretic, AI ar trebui să ofere beneficii mai mari atunci când operează la scări mai mari. Acest lucru necesită, în general, mai multă conectivitate și date pentru a menține acuratețea. Acesta este următorul motiv pentru care AI s-ar putea mișca încet: Scară și conectivitate.

Multe companii au echipamente vechi care nu furnizează date sau o modalitate de a trimite date în altă locație. Noua tehnologie lucrează la modernizarea echipamentelor vechi, dar apoi inginerii de proiectare pot avea probleme de infrastructură. De exemplu, este posibil ca unele fabrici să nu aibă acces ușor la energie pentru senzorii inteligenți sau pentru o rețea IT pentru a obține datele unde pot oferi beneficii mai mari.

 

Ce poate face AI pentru producție și proiectare

Proiectanții și productia au folosit înainte unelte CAD, viziune automată și întreținere predictivă. Tehnologia AI avansează aceste tehnologii la noi culmi, dar dispozitivele individuale ar putea fi dezbătute până unde se află pe spectrul AI.

Inginerii de proiectare au specificații pe care trebuie să le realizeze atunci când dezvoltă piese și dispozitive noi. Pentru a face acest lucru, este important să înțelegem o mulțime de informații de la materiale și prelucrare, până la aplicațiile și nevoile utilizatorului final. Cu date teoretice, programele CAD au instrumente precum analiza elementelor finite (FEA), iar inginerul de proiectare trebuie să adauge datele manual sau să le selecteze dintr-o bibliotecă.

Un instrument nou în tehnologia CAD utilizează AI pentru a crea un design generativ. Aceasta ia specificațiile și intrările necesare pentru un design și generează toate materialele posibile, geometriile și chiar costurile. În timp ce noile funcții sunt ușor de utilizat, tehnologia este la fel de bună ca și utilizatorul.

Nu numai că aveți nevoie de cunoștințe despre ceea ce ar trebui adăugat la specificații și intrări, dar utilizatorul trebuie totuși să revizuiască posibilitățile pentru a selecta cea mai bună soluție. Acest tip de tehnologie AI CAD ajută la amplificarea abilităților inginerilor de proiectare și economisește timp, deoarece inginerul de proiectare nu trebuie să proiecteze manual mai multe iterații.

În prezent, designul generativ va produce cel mai probabil o parte care nu este ușor de fabricat folosind procese tradiționale. Poate funcționa bine pentru imprimarea 3D sau procesele aditive. Companiile lucrează la adăugarea de variabile la software pentru a lua în considerare procesele tradiționale sau subtractive, care ar trebui să deschidă tehnologia de proiectare AI CAD către mase.

 

Gemeni digitali (Digital Twins)

Tehnologia AI construiește modele din ce în ce mai precise folosind aceste instrumente CAD și AI pentru a include date teoretice și din lumea reală. Această combinație de date creează gemeni digitali exacți. Având un model digital, permite inginerilor să prezică cu exactitate uzura, mișcarea și interacțiunile cu alte dispozitive.

Tehnologia AI în gemenii digitali oferă inginerilor capacitatea de a vedea și testa piese, mașini întregi, linii de producție și multe altele, toate digital. Cu capacitatea de astăzi de a închiria putere de calcul cloud, atât companiile mari, cât și cele mici își pot permite să utilizeze tehnologia AI CAD pentru a găsi blocaje, limitări, greșeli sau caracteristici mai bune pentru a accelera timpul de lansare pe piață.

Având o masă de date și interacțiuni de cartografiere a materialelor, mașinilor și proceselor, permite inginerilor să vadă cum totul este conectat și interacționează. Inginerii de proiectare vor ști cum modificarea specificațiilor de proiectare ar afecta produsul, linia de producție, lanțul de aprovizionare și întreținere.

 

Întreținere predictivă (Predictive Maintenance)

O mare preocupare pentru producători în perioadele de nefuncționare. În timp ce IoT și conectivitatea contribuie la prezicerea și detectarea problemelor înainte ca acestea să apară, tehnologia AI ar putea menține lucrurile mai ușoare. De exemplu, un inginer care analizează un set de date operaționale ale unei mașini crede că o schimbare a vibrațiilor înseamnă că instrumentul de tăiere trebuie înlocuit sau ascuțit în curând.

 

Contractele de întreținere preventivă pot crește disponibilitatea sistemului. Conectivitatea oferă posibilitatea specialiștilor de a inspecta în mod regulat piese, iar pe măsură ce programele AI avansează piesele pot fi monitorizate non-stop. Software-ul poate trimite notificări inginerilor sau specialiștilor pentru a-i avertiza cu privire la schimbările de funcționare și a sugera întreținerea pentru a optimiza timpul de funcționare al mașinii.

Ar fi dificil pentru un inginer să cunoască toate informațiile care ar putea afecta vibrațiile unei mașini. Cu toate acestea, un sistem AI ar putea lua instantaneu date, istoricul mașinilor și alți parametri pentru a sugera o decizie mai informată. În acest exemplu, poate o schimbare de material sau de viteză a făcut ca vibrația să crească din cauza rezonanței sau a frecvenței naturale a materialului. Precizia este îmbunătățită prin conectarea seturilor de date mari, procesarea rapidă a datelor pentru a găsi modele (sau lipsa modelelor) și utilizarea AI pentru a învăța din datele din trecut și din prezent pentru a oferi modele mai precise pentru a ajuta inginerii să ia decizii.

 

AI impacteaza productia și educația

Adoptarea în masă a tehnologiei AI poate duce la personalizarea în masă și poate crește foarte mult flexibilitatea. Acest lucru nu numai că va menține companiile competitive, dar ar putea avea un efect de undă de propagare de la industrie la formare și educație.

Viteza tehnologiei se mișcă mai repede și este mai greu să concurezi dacă o companie rămâne în urmă. Industria nu are timp pentru studii de patru ani. Educația s-ar putea orienta către clase simplificate, axate pe angajatori, care îi învață pe elevi cum să folosească programele de AI. Unii experți spun că această influență nu este doar inevitabilă, ci necesară pentru supraviețuirea unei companii. Cu toate acestea, echipamentele vechi, încrederea, accentul pe rentabilitatea investiției și alți factori încetinesc adoptarea AI. Potrivit cercetărilor Forbes Insights, mai mult de jumătate dintre respondenți (56%) din sectoarele auto și de producție intenționează să mărească cheltuielile cu IA cu mai puțin de 10%.

 

Rating: 5.0/5. From 2 votes.
Please wait...

Alin Popovici

Director, Business Development at Cognizant Digital Engineering

View all posts by Alin Popovici →

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *