Застосування штучного інтелекту на виробництві

ШІ вже перестав бути модним словом з новин про IT-гігантів. З кожним днем він стає все більш необхідним кожному підприємству, щоб процвітати на тлі конкурентів.

Ми з експертом Євгеном Касьяненко розповімо далі докладніше, як саме штучний інтелект на виробництві допомагає працювати швидше, дешевше і якісніше.

Як ШІ змінює виробництво?

Штучний інтелект на виробництві стає справжнім стратегічним інструментом, який допомагає в оптимізації всіх процесів. Конкретніше про те, що робить ШІ в промисловості, зібрали нижче.

Зменшує кількість браку за рахунок машинного зору

Комп’ютерний зір – це очі ШІ на заводі. Камери стежать за кожною деталлю, а алгоритми знаходять навіть мікроподряпини і ледь помітні дефекти. У підсумку:

• Менше браку, менше втрат. Система бачить те, що може вислизнути з поля зору навіть досвідченого контролера.
• Стабільна якість. Контроль відбувається на кожному етапі – від сировини до пакування готової продукції.
• Швидка реакція. Виявлено дефект, і система відразу сигналізує, а виробництво коригує процес, не чекаючи на гору зіпсованих деталей.

Наприклад, Foxconn використовує Google Cloud Visual Inspection AI для перевірки компонентів смартфонів, помітно знизивши відсоток браку.

Підвищує точність прогнозування попиту

ШІ в прогнозуванні, як досвідчений аналітик, який бачить не тільки сьогоднішні цифри, але і те, що буде через місяць. Він вивчає минулі продажі, сезонні піки, тренди ринку і видає максимально точний прогноз. В результаті:

• Виробляємо рівно стільки, скільки потрібно. Ніяких гір продукції, яка потім припадає пилом на складі.
• Оптимальні запаси. ШІ підкаже, коли поповнити склад, а коли почекати із закупівлями, щоб не заморозити зайві гроші.
• Планування без сюрпризів. Закупівлі та логістика працюють злагоджено, тому що система заздалегідь розраховує, скільки і коли знадобиться сировини.

Приклад: Danone використовує машинне навчання для прогнозування попиту, знизивши похибку розрахунків і здійснивши оптимізацію ланцюжків постачання.

Автоматизує складські операції та логістику

Тут ШІ перетворюється на мозок складу: керує роботизованими системами, розраховує логістичні маршрути і стежить, щоб все йшло за планом. У підсумку маємо:

• Швидкість. Автоматизовані системи комплектують замовлення в кілька разів швидше, ніж вручну.
• Маршрути без зайвих кіл. ШІ враховує розташування товарів і завантаження зон, щоб мінімізувати переміщення.
• Мінімум помилок. Пересортування і втрата товарів відходять у минуле, тому що система контролює процес від приймання до відвантаження.

«Раніше були склади, де люди годинами шукали потрібну коробку, а тепер ШІ сам може говорити роботу-вантажнику, де вона лежить і як швидше її доставити на відвантаження. Це не просто прискорює роботу, це повністю змінює логіку управління запасами», – зазначає Євген Касьяненко

Знижує витрати на обслуговування обладнання

Замість того щоб чекати, поки верстат зупиниться в найневідповідніший момент, ШІ заздалегідь попереджає, що «цьому підшипнику залишилося жити приблизно тиждень». В результаті:

• Профілактика замість аварій. Плановий ремонт дешевше і швидше, ніж терміновий виклик техніків.
• Менше простоїв. Виробництво не стоїть, тому що все лагодиться вчасно.
• Довше служить техніка. Регулярний моніторинг продовжує термін служби обладнання.

«Коли система заздалегідь повідомляє, що конкретний вузол пропрацює ще тиждень, це дає час спокійно замовити деталь і замінити її без зупинки лінії. Такий підхід економить і гроші, і нерви», – каже Євген Касьяненко.

Просунуті сценарії використання ШІ на виробництві

Тепер, продовжуючи тему, нижче ще подивимося, як ШІ використовується в більш просунутих сценаріях – там, де технології ще кілька років тому здавалися фантастикою

Цифрові двійники – тести без ризику і втрат

Уявіть, що у вас є віртуальний клон заводу, де можна експериментувати скільки завгодно і нічого не зламати в реальності. В результаті з’являється можливість:

• Швидше і дешевше тестувати ідеї. Не потрібно зупиняти цех, щоб перевірити, що буде, якщо…
• Знаходити вузькі місця. Моделі показують, де виробництво втрачає час або ресурси.
• Оптимізувати виробничі процеси. ШІ допомагає знаходити більш ефективні схеми роботи без дорогих проб і помилок.

Вже зараз Microsoft в рамках ініціативи Digital Twin Consortium допомагає виробникам моделювати все це.

Інтернет речей (IoT) + ШІ – очі і вуха розумного заводу

Датчики, камери, лічильники, сенсори температури і тиску – все це можна об’єднати в єдину мережу, яка в реальному часі передає дані в ШІ-систему. В результаті завод стає «живим» організмом, який сам себе контролює, а власник виробництва отримує лише переваги:

• Миттєвий контроль. Від температури в цеху до вібрації двигуна.
• Автономна оптимізація. ШІ сам регулює роботу обладнання.
• Висока безпека. Так, датчик газу може виявити витік, а ШІ автоматично відключить обладнання і подасть сигнал тривоги.

Вже зараз General Electric використовує IoT-датчики для моніторингу турбін і авіаційних двигунів, запобігаючи критичним поломкам, а Tesla Ілона Маска оновлює ПЗ автомобілів дистанційно, підвищуючи їх безпеку і продуктивність.

Роботизована автоматизація процесів (RPA) – коли рутину виконує ШІ

Виробництво – це ще й гори паперової роботи. ШІ-боти на RPA розгрібають її замість людей, залишаючи їм час для завдань, де потрібен мозок, а не копіпаст. Як підсумок:

• Автоматична обробка замовлень і документів. Жодних друкарських помилок, затримок і нескінченних правок.
• Усунення повторюваних операцій. Заповнення форм, підготовка звітів, введення даних – все це роблять боти.
• Прискорення процесів. Документообіг відбувається швидше, а співробітники можуть займатися тим, що дійсно вимагає їхньої уваги.

Наприклад, Schneider Electric вже впровадила ШІ-ботів, які автоматично готують виробничу документацію, що зменшило рутину персоналу і усунуло будь-які затримки через паперову тяганину.

Переваги впровадження ШІ у виробництві

Технології впроваджують заради відчутної користі бізнесу, і тут штучний інтелект має цілий набір козирів:

• Зниження витрат. Автоматизація з ШІ – це як розумний економіст, який постійно шукає, де можна заощадити. Менше ручної праці, точний розрахунок ресурсів, ніякого перевитрати матеріалів. Системи предиктивного обслуговування обіцяють ще й економію на ремонтах за принципом «усуваємо проблему до того, як вона перетвориться на дорогу аварію».
• Зростання продуктивності. ШІ не втомлюється, не п’є каву кожні півгодини і не просить відпустку. Він працює 24/7, і при цьому без падіння якості. Результат – більше продукції в ті ж терміни, швидше виконання замовлень і менше впливу людського фактора.
• Мінімізація браку. За рахунок автоматизованого контролю за допомогою комп’ютерного зору підвищуються стандарти і лояльність клієнтів, які впевнені в якості продукції.
• Безпека співробітників. Складну і небезпечну роботу можна покласти на роботизовані системи. Також вони можуть стежити за умовами роботи в цілому, попереджати про небезпеки і допомагати запобігати аваріям.
• Гнучкість в управлінні. Ринок змінюється, попит стрибає, а ШІ реагує швидше за будь-яку планерну нараду. Прогнози дозволяють підлаштовувати обсяги випуску, щоб не забивати склади зайвою продукцією і не стикатися з дефіцитом в пікові періоди.

Майбутнє ШІ у виробництві

Зараз ми живемо в той час, коли фраза про якийсь завод майбутнього перестає бути картинкою з фантастичного фільму. Все це вже в розробці, і дещо прямо зараз в роботі у компаній по всьому світу. ШІ стає не просто помічником, а двигуном, який тягне за собою всю індустрію.

У найближчому майбутньому можна виділити кілька перспективних напрямків розвитку ШІ в промисловості, про них докладніше нижче.

Генеративний ШІ – коли машини теж стають винахідниками

Уявіть інженера, який не спить, не їсть і за ніч перебирає тисячі варіантів конструкції, поки не знайде найкращий. Ось це і є генеративний ШІ. Приклади:

• Nissan вже так моделює кузови машин, щоб ті розрізали повітря, а не чинили йому опір.
• BMW оптимізує складальні лінії, щоб кожен болт закручувався в ідеальному місці і в потрібний час.
• Ювелірний бренд J’evar використовує ШІ для дизайну прикрас – від перших ескізів до готового макету.

Колаборативні роботи (коботи) – колеги, які не втомлюються

Це не ті величезні роботи з фільмів, які лякають своїм розміром. Коботи можуть бути мініатюрними або розміром середньостатистичної людини і працюють прямо поруч з людьми: вони допомагають тягати важке, крутити однотипні деталі і робити все те, що людині в кінці зміни здається вічністю. Їх легко перевчити під нове завдання, а працювати вони будуть хоч цілодобово без скарг на спину.

Великі дані, великі рішення

Старий принцип «вирішимо проблему, коли вона з’явиться» відходить у минуле. ШІ обробляє такі обсяги даних, що може сказати, що станеться з вашим виробництвом через тиждень, місяць і навіть рік, наприклад:

• Бачить, де ланцюжок поставок починає буксувати.
• Передбачає, коли на складі закінчиться потрібна деталь.
• Підказує, як перебудувати процес, щоб встигнути під нове замовлення.

І це тільки те, що ми бачимо вже сьогодні. Далі буде ще цікавіше: розумні фабрики, де все, від проектування до доставки, працює як єдиний організм, і все це під наглядом штучного інтелекту.

Висновок

ШІ поступово стає затребуваним і потужним інструментом, який змінює виробництво. Він допомагає автоматизувати рутину, оптимізувати процеси і випускати продукцію стабільно високої якості. Підприємства витрачають менше, брак відходить у минуле, а співробітники працюють в більш безпечних умовах.

Але важливий момент: впровадити ШІ просто так, одним клацанням пальця, не можна. Потрібні правильні дані, грамотна інтеграція з вашими системами і розуміння, як ці технології поєднати з конкретним виробництвом. Ми в KISS Software під керівництвом Євгена Касьяненко знаємо, як зробити це без зайвих експериментів і з максимальною користю для бізнесу.

Хочете випередити конкурентів і зробити так, щоб ваше підприємство працювало швидше, дешевше і розумніше? Пишіть нам прямо зараз, допоможемо вивести ваш бізнес