Veel van de hype rond kunstmatige intelligentie in de maakindustrie was gericht op industriële automatisering, maar dit is slechts één aspect van de intelligente fabrieksrevolutie: de natuurlijke volgende stap in het streven naar efficiëntie. AI biedt ook de mogelijkheid om nieuwe zakelijke mogelijkheden voor productietafels te ontdekken.
Als onderdeel van het Emerging Industry 4.0-paradigma schetsen we het vermogen van kunstmatige intelligentie om industriële automatisering te stimuleren en nieuwe zakelijke kansen te creëren. Daarnaast zullen we beschrijven hoe fabrikanten deze krachtige technologie kunnen gebruiken om de efficiëntie te verbeteren, de kwaliteit te verbeteren en de toeleveringsketen beter te beheren.
1: Voorspel kwaliteit en productie
Het verminderen van productieverliezen en het voorkomen van inefficiënte productieprocessen zijn uitdagingen geweest voor fabrikanten in alle sectoren. Nu de groeiende vraag de steeds fellere concurrentie ontmoet, blijft dit van toepassing.
Aan de andere kant hebben consumenten nog nooit zoveel producten gehad om uit te kiezen. Recente onderzoeken hebben aangetoond dat dit rijke aanbod ertoe leidt dat consumenten steeds vaker hun favoriete merken definitief laten varen, bijvoorbeeld als er geen producten in de schappen liggen.
Het voorspellen van kwaliteit en productie maakt gebruik van AI-gestuurde processen en machinegezondheidsoplossingen om de verborgen oorzaken van veel blijvende productieverliezen waarmee fabrikanten worden geconfronteerd, bloot te leggen. Dit wordt bereikt door continue multivariate analyse met behulp van uniek getrainde machine learning-algoritmen om een diepgaand inzicht te krijgen in verschillende productieprocessen.
De specifieke AI/machine learning-technologie die hier wordt gebruikt, wordt gesuperviseerd leren genoemd, wat betekent dat het algoritme wordt getraind om trends en patronen in gegevens te identificeren. Automatische suggesties en waarschuwingen kunnen vervolgens worden gegenereerd om het productieteam en de procesingenieurs te informeren over dreigende problemen, en belangrijke kennis over hoe verliezen kunnen worden voorkomen voordat ze zich voordoen, kan naadloos worden gedeeld.
2: Voorspellend onderhoud
Voorspellend onderhoud is een van de bekendste toepassingen van industriële kunstmatige intelligentie. Voorspellend onderhoud gaat niet over het uitvoeren van onderhoud op basis van een vooraf bepaald schema, maar over het gebruik van algoritmen om de volgende storing van een component, machine of systeem te voorspellen en vervolgens personeel te waarschuwen om belangrijke onderhoudsprocedures uit te voeren om storingen te voorkomen. Deze waarschuwingen komen op het juiste moment om onnodige downtime te voorkomen.
Deze onderhoudssystemen vertrouwen op onbewaakte machine learning-technieken om voorspellingen te doen. Oplossingen voor voorspellend onderhoud kunnen helpen de kosten te verlagen, terwijl in veel gevallen de behoefte aan geplande downtime wordt geëlimineerd, waardoor het bedrijfsresultaat wordt verbeterd en de werknemerservaring wordt verbeterd.
Door storingen te voorkomen door middel van machine learning, kan het systeem blijven werken zonder onnodige onderbrekingen of vertragingen. Het benodigde onderhoud is zeer gericht - monteurs worden geïnformeerd over onderdelen die geïnspecteerd, gerepareerd en vervangen moeten worden; Welke tools te gebruiken en welke methoden te volgen.
Voorspellend onderhoud kan ook de resterende levensduur (RUL) van machines en apparatuur verlengen, omdat het secundaire schade voorkomt en er minder arbeid nodig is om onderhoudsprocedures uit te voeren. Het verbeteren van RUL kan de inspanningen op het gebied van duurzaamheid vergroten en afval verminderen.
3: Samenwerking tussen mens en machine
Volgens de International Federation of Robotics (IFR) zijn er vanaf 2020 wereldwijd ongeveer 1,64 miljoen industriële robots in gebruik. Mensen zijn bang dat robots banen zullen stelen, maar de industrie ziet dat werknemers programmering, ontwerp en onderhoud accepteren.
Mensen werken ook met robots om de efficiëntie en productiviteit zowel binnen als buiten de fabrieksvloer te verbeteren. Nu robots steeds meer ingeburgerd raken in de maakindustrie, zal kunstmatige intelligentie een belangrijke rol gaan spelen. Het zal de veiligheid van menselijke werknemers waarborgen en robots meer autonomie geven om beslissingen te nemen die processen verder kunnen optimaliseren op basis van realtime gegevens die zijn verzameld in productieworkshops.
4: Marktaanpassing en toeleveringsketen
Kunstmatige intelligentie doordringt het hele Industry 4.0-ecosysteem en is niet beperkt tot productieworkshops. Kunstmatige intelligentie-algoritmen kunnen de toeleveringsketen van productieactiviteiten optimaliseren, waardoor fabrikanten beter kunnen reageren en veranderende markten kunnen voorspellen.
Het algoritme kan schattingen van de marktvraag samenstellen door vraagpatronen te beschouwen die zijn geclassificeerd op basis van meerdere factoren, zoals datum, locatie, sociaaleconomische kenmerken, macro-economisch gedrag, politieke status, weerpatronen, enzovoort. Fabrikanten kunnen deze informatie gebruiken om toekomstige wegen te plannen. Sommige processen die met deze inzichten kunnen worden geoptimaliseerd, zijn onder meer voorraadbeheer, personeelsbezetting, energieverbruik, grondstoffen en financiële beslissingen.