0 р.
Оформить заказ
Эпоха цифровизации является ареной четвертой промышленной революции - целью этого развития является сбор и обработка данных на основе информационных технологий и объединение в сеть всех процессов и машин. В этом контексте эксперты говорят об «Индустрии 4.0», «умном» производстве, (промышленном) Интернете и машинном обучении.
В центре внимания — растущая интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в промышленность. Масштабная интеграция и последовательное использование его в производстве в будущем должны превратить «большие данные» в «умные данные». Однако до этого момента отрасли еще далеко — помимо огромных возможностей, существуют и проблемы, которые необходимо решить.
Термин «искусственный интеллект» обозначает способность компьютеров и машин «имитировать» человеческий интеллект. Например, на основе данных можно получить ответы на вопросы или решить задачи, которые в противном случае потребовали бы участия человека. Искусственный интеллект также может распознавать закономерности, учиться на основе предыдущих взаимодействий или помогать принимать решения. Эти возможности можно постоянно развивать и расширять с помощью все более актуальных данных.
Типы искусственного интеллекта — краткий обзор
Эксперты обычно делят обширный комплекс «искусственного интеллекта» на четыре типа, из которых только два имеют практическое значение сегодня. Это «реактивные машины» (реагируют только на входные данные) и «системы с ограниченной памятью» (хранят данные и могут извлекать их для принятия решений). Для практического применения в производственных процессах особый интерес представляют следующие концепции:
1. Машинное обучение (Machine Learning, ML)
Этот термин описывает общую способность машин использовать алгоритмы для обучения на основе имеющихся данных, распознавания закономерностей и формирования определенных прогнозов на основе этих данных.
2. Глубокое обучение
Глубокое обучение — это одно из направлений машинного обучения. Здесь системы обучаются с помощью искусственных нейронных сетей, структура которых смоделирована по принципу работы мозга. Необработанные данные хранятся на многих (скрытых) промежуточных слоях и соответствующим образом обрабатываются на нескольких уровнях. Это позволяет системам искусственного интеллекта распознавать значительно более сложные закономерности.
Эффективность машинного обучения зависит от качества данных, предоставляемых модели. В то же время реальные цели применения могут значительно различаться в зависимости от производственного процесса, как и идеальная модель искусственного интеллекта в каждом конкретном случае. В конце концов, не для каждого процесса нужен узкоспециализированный, тщательно обученный искусственный интеллект.
Искусственный интеллект используется в производстве для контроля качества, автоматизации, технического обслуживания и ремонта, а также для общей оптимизации процессов. Искусственный интеллект можно использовать для быстрого анализа больших объемов данных с целью прогнозирования сбоев, выявления ошибок и улучшения производственных процессов, что приводит к уменьшению количества брака, снижению затрат и повышению эффективности.
Вышеупомянутые модели и системы искусственного интеллекта можно использовать на многих этапах цепочки создания стоимости. Возможности применения многочисленны, но ключевое значение имеют следующие сценарии:
Используя и анализируя исторические данные о производстве, можно делать обоснованные предположения о будущем, например о спросе на сырье и загрузке отдельных машин. Это позволяет предприятиям работать с максимальной эффективностью, что особенно важно для систем производства по принципу «точно в срок».
Объединив машинные данные (с датчиков) и предиктивную аналитику, можно определить, когда и какие машины или системы следует вывести из эксплуатации для проведения технического обслуживания. Таким образом, предиктивное/интеллектуальное обслуживание не только помогает избежать внезапных поломок, но и позволяет планировать техническое обслуживание таким образом, чтобы оно оказывало минимальное влияние на производство в целом.
Предиктивное качество — это анализ и мониторинг производственных процессов в режиме реального времени для обеспечения качества выпускаемой продукции. Благодаря использованию искусственного интеллекта в производстве проблемы или дефекты качества можно выявить на ранней стадии и впоследствии устранить. Для этой цели также можно анализировать изображения или видео продукции. (компьютерное зрение / машинное зрение). Это снижает процент брака и позволяет максимально эффективно использовать ценные ресурсы (время / материалы).
Искусственный интеллект может с невероятной точностью фиксировать мельчайшие детали и взаимосвязи по всей цепочке поставок и создания стоимости и на основе этих данных давать рекомендации. ИИ может помочь лучше координировать и согласовывать все процессы — от закупки сырья и ресурсов до производства и доставки. Это позволяет сократить расходы и повысить гибкость компаний, в том числе в отношении уровня запасов.
Система управления производством (Manufacturing Execution System, MES) сегодня необходима компаниям, которые хотят развивать свои производственные процессы в направлении «умного» производства. MES-решения помогают, например, вести учет производства, включая все соответствующие ключевые показатели, и таким образом выявлять потенциал для оптимизации. Основой для этого служат данные с оборудования и датчиков, которые получают и обрабатывают в ходе производственных процессов.
Возможности MES по мониторингу и контролю производственной среды могут быть значительно расширены с помощью искусственного интеллекта. Искусственный интеллект позволяет собирать и использовать гораздо большие объемы данных — из разных отделов, подразделений и производственных процессов, что делает их по-настоящему целостными в полном смысле этого слова.
Обработка данных на основе искусственного интеллекта позволяет выявлять закономерности и взаимосвязи. Система обучается на основе этих закономерностей, выявляет ошибки и предлагает решения. Таким образом, вся система получает новую информацию и становится все более эффективной и совершенной.
Сфера применения такой системы охватывает все звенья цепочки создания стоимости — от планирования производства и логистики до составления графиков работы персонала. Такой целостный подход к производству позволяет оптимизировать все его составляющие и принимать важные стратегические решения даже в критических ситуациях — всегда на основе данных в режиме реального времени.
Хотите узнать больше о том, как взаимодействие MES и искусственного интеллекта может помочь вашему производству справиться со всеми вызовами Индустрии 4.0? Мы будем рады рассказать вам о нашем программном обеспечении MES и возможностях его применения — мы проконсультируем вас без каких-либо обязательств.
ИИ как коллега — с заботой о людях
Основное внимание при применении ИИ уделяется оптимизации процессов и созданию всеобъемлющих сетей цепочек создания стоимости. Системы ИИ особенно эффективны там, где они могут избавить сотрудников от рутинных задач, позволяя специалистам использовать свои знания и опыт для повышения эффективности.
В то же время искусственный интеллект используется для анализа и структурирования таких объемов данных, которые человек никогда бы не смог обработать. В обоих случаях искусственный интеллект не заменяет сотрудников — он служит в первую очередь мощным инструментом.
Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для устойчивой трансформации производственных процессов, их оптимизации и, следовательно, повышения эффективности и снижения затрат. Однако полная интеграция искусственного интеллекта в производство сопряжена с рядом мелких и крупных препятствий.
Нехватка квалифицированных кадров
Нехватка квалифицированных работников, с которой сталкиваются многие отрасли, приобретает новое значение, когда речь заходит об искусственном интеллекте: производственное решение на основе ИИ должно быть интегрировано в существующие системы, что требует наличия соответствующих специалистов, разбирающихся в обеих областях. Кроме того, интеграция может сильно различаться в зависимости от производственного процесса, что еще больше усложняет задачу.
Малый объем данных
Машинное обучение основано на предоставлении искусственному интеллекту данных о процессе и, по сути, «обучении» его. Однако по меркам искусственного интеллекта многие процессы генерируют лишь небольшие объемы данных, которые можно использовать для обучения. В зависимости от типа производства может потребоваться сопутствующее управление знаниями.
Защита данных
Чем больше искусственный интеллект интегрируется в производственные процессы компании, тем более ценные данные обрабатываются и связываются с помощью программного обеспечения. В связи с этим возникают важные вопросы о контроле, хранении и обработке данных (суверенитете данных), особенно в отношении сертификации таких систем. Компании должны быть уверены, что им не нужно опасаться за сохранность коммерческой тайны.
Неясная дополнительная ценность
Компании, работающие с искусственным интеллектом, также должны задаваться вопросом, в какой степени решения на основе ИИ могут принести дополнительную ценность в конкретном случае. Какие процессы можно оптимизировать до такой степени, чтобы это оправдывало использование искусственного интеллекта в производстве с точки зрения бизнеса?
