Производство — один из четырех ключевых секторов глобальной экономики наряду с услугами, сельским хозяйством и технологиями.
Statista прогнозирует, что рынок производства достигнет колоссальных 8,8 триллионов долларов к концу 2024 года. Только в США количество людей, занятых в производственном секторе, оценивается в 12,7 миллиона, не говоря уже о таких странах, как Китай и Индия, население которых в 10 раз больше населения Соединенных Штатов.
Источник Statista
Производственный сектор охватывает широкий спектр направлений, включая переработку сырьевых материалов и полуфабрикатов в готовую продукцию, а также строительство, установку и ремонт промышленного оборудования.
С учетом всей сложности и многообразия не удивительно, что для оптимизации затрат, снижения отходов и повышения эффективности производственных процессов необходимы высокотехнологичные решения — искусственный интеллект и машинное обучение.
Почему современному производству не обойтись без высоких технологий
Прежде чем перейти к конкретным решениям, давайте немного отвлечемся и рассмотрим, как в целом ИИ влияет на производственный сектор и почему он становится незаменимым инструментом в современных производственных условиях.
На сегодняшний день производственная среда сталкивается с нарастающим давлением по повышению объемов производства при сокращении затрат. Полагаться на традиционные подходы, такие как ручные процессы и человеческие решения, становится все менее целесообразно.
ИИ предлагает предприятиям возможность переосмыслить почти все аспекты их деятельности. Например, промышленные компании, использующие ИИ, могут эффективно решать такие ключевые проблемы, как избыточные отходы, непреднамеренные ошибки и нерациональное распределение ресурсов.
Примеры решений искусственного интеллекта в производстве
Решение #1: Прогнозируемое обслуживание
Незапланированные простои являются одной из самых серьезных проблем для любого производства, и они, как правило, случаются в самые неподходящие моменты.
Тем не менее, с помощью ИИ стало возможным предотвращение поломок машин еще до их возникновения, что называется прогнозируемым обслуживанием.
Используя специальные датчики для диагностики оборудования и анализируя поступающие данные, ИИ может предсказать, когда оборудование может выйти из строя, и запланировать обслуживание именно в нужный момент.
Такой подход значительно снижает затраты на простои, увеличивает срок службы оборудования и помогает избежать неожиданных аварий.
Решение #2: Умная автоматизация
Автоматизация существует уже давно, но ИИ придает ей «умный» характер.
ИИ способен управлять не только простыми и повторяющимися задачами — он запоминает и адаптируется под новые условия, что делает его идеальным для контроля сборочных линий и управления запасами.
Преимущество автоматизации с использованием ИИ заключается в её гибкости и рациональности. Такой подход позволяет людям сосредоточиться на более сложных и творческих задачах, в то время как компьютеры берут на себя рутинные и трудоемкие процессы.
Решение #3: Контроль качества и обнаружение дефектов
Почти 60% опрошенных считают, что контроль качества является основной причиной для внедрения искусственного интеллекта.
С помощью ИИ-систем визуального контроля можно выявлять недостатки и дефекты, которые могут ускользнуть от человеческого взгляда. Проще говоря, ИИ-системы способны сканировать тысячи товаров за считанные секунды и фиксировать даже незначительные проблемы.
Решение #4: Оптимизация цепочки поставок
Несмотря на то что ИИ в настоящее время может применяться на всех этапах цепочки поставок, несколько лет назад оптимизация этой цепочки с помощью новых технологий казалась маловероятной идеей, сопряженной со множеством рисков и ограничений.
Сегодня ИИ способен ранжировать и организовывать информацию по специфическим фильтрам, быстро интерпретировать и изменять процессы и операции, обобщать большие объемы данных, извлекать критически важные данные, распознавать изображения и помогать восстанавливать необходимые записи.
Решение #5: Планирование и расписание производства
Когда речь идет о планировании производства, ИИ отлично оптимизирует расписание, что снижает время простоя и обеспечивает максимальную эффективность каждой производственной партии.
Он анализирует данные со всех машин, участвующих в производственном процессе, учитывает доступность рабочей силы и изменения в спросе, корректируя производственные планы в режиме реального времени.
Таким образом, такой комплексный подход обеспечивает более точные оценки ресурсов, ускоряет сроки выполнения и рационально распределяет ресурсы.
Решение #6: Коботы
Коботы, или коллаборативные роботы, спроецированы для работы над задачами совместно с людьми.
В отличие от традиционных роботов, которые должны функционировать в изоляции, коботы на основе ИИ могут адаптироваться и помогать рабочим в выполнении их задач, будь то подъем тяжелых деталей или работа с тонкой сборкой.
Решение #7: Создание чего-то нового
Применение искусственного интеллекта — это не только способ улучшения существующих процессов, но и возможность экспериментировать с созданием совершенно новых или ранее не исследованных продуктов.
Например, производители могут использовать ИИ-моделирование для выявления тенденций и предположений о том, что может понравиться клиентам, применять быстрое прототипирование для оперативного создания и тестирования новых дизайнов, генерировать идеи с помощью больших языковых моделей для новых продуктов и использовать симуляции, чтобы оценить, как эти продукты будут работать в различных условиях.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе: как начать
Внедрение ИИ может показаться немного пугающим на первый взгляд, но поэтапный подход поможет значительно упростить этот процесс.
Начните с определения направлений вашего бизнеса, где ИИ мог бы оказать заметное влияние. Например, рассмотрите возможность использования ИИ для прогнозируемого обслуживания, чтобы поддержать оборудование в исправном состоянии, или для улучшения контроля качества с целью выявления даже самых мелких дефектов.
После того как вы определите области и направления, можно внедрять ИИ-решения. По мере достижения положительных результатов постепенно расширяйте использование ИИ на другие аспекты ваших производственных процессов.
Такой подход не только позволяет контролировать изменения, но и дает вашей команде возможность адаптироваться к новым условиям.
Кроме того, вы всегда можете обратиться за помощью к сторонним провайдерам. Они помогут вам провести процесс интеграции и убедиться, что искусственный интеллект гармонично вписывается в ваши текущие системы и рабочие процессы.
Если вам нужна разработка ИИ-решений, команда СКЭНД готова прийти на помощь. Наша команда поможет вам освоить применение ИИ в бизнесе и разработать индивидуальные приложения, которые раскроют скрытый потенциал вашей компании.