Produkcja jest branżą wymagającą dużej ilości danych. Większość tych danych była dotychczas zarządzana na innym poziomie niż procesy takie jak montaż. Sztuczna inteligencja może teraz przetwarzać informacje wystarczająco szybko, aby mogły być natychmiast wykorzystane przez inżynierów na linii produkcyjnej. PTC opracowało wiele narzędzi pomagających użytkownikom w korzystaniu z technologii AI.
Sztuczna inteligencja to obecnie jedna z najbardziej angażujących nowych technologii. Sztuczna inteligencja może mieć wpływ na niemal każdy aspekt społeczeństwa ludzkiego.
Oprócz sztucznej inteligencji konsumenckiej technologia ta jest obiecująca także dla branży produkcyjnej. Istnieje wiele przypadków użycia technologii sztucznej inteligencji, takich jak wizja komputerowa, które są przydatne w codziennym środowisku. W tym artykule omówiono kilka konkretnych przypadków użycia i zastosowań sztucznej inteligencji w produkcji.
Dlaczego sztuczna inteligencja w produkcji ma znaczenie?
Sztuczna inteligencja ma kilka potencjalnych zastosowań w produkcji, w tym całkowitą automatyzację niektórych procesów pracy. Obecnie większość ról, jakie pełni sztuczna inteligencja, polega na pomaganiu pracownikom w efektywniejszym dostępie do większej ilości informacji.
Takie wykorzystanie sztucznej inteligencji pomaga doświadczonym pracownikom pracować lepiej. Pomaga także w przejściu pracowników na nowe role lub pomaga nowym pracownikom szybciej nauczyć się podstaw. Sztuczna inteligencja nie tylko odbiera ludziom miejsca pracy, ale wzmacnia pozycję pracowników. To upewnienie się, że mogą wejść na pozycje, które firmy aktywnie starają się wypełnić.
Jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na przemysł produkcyjny?
Poprawa wydajności i produktywności zawsze stanowiło główną zachętę do gromadzenia i analizowania danych. Kiedyś oznaczało to pobieranie danych z piętra, analizowanie ich w biurach i przekazywanie wniosków pracownikom na miejscu.
Przemysłowa sztuczna inteligencja – przy wystarczającym nadzorze człowieka – może przeprowadzić cały ten proces na podłodze. Może zapewnić inżynierom wgląd w czasie rzeczywistym, kiedy i gdzie ich potrzebują. Skraca to przepływ informacji z jednego lub więcej dni do ułamków sekundy. Niektóre procesy, takie jak zamawianie większej liczby części i materiałów przed ich wyczerpaniem, zostały już zautomatyzowane przez stosunkowo podstawowe systemy sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w całej branży produkcyjnej do rozpoznawania potencjalnych zagrożeń w miejscu pracy, automatyzowania zamawiania komponentów i kierowania pracownikami. Sztuczna inteligencja przemysłowa jest również wykorzystywana do analizowania informacji i przekazywania ich w przydatnych dokumentach i komunikatach.
Te istniejące przypadki użycia nigdzie się nie wybierają. Jednak postęp w sztucznej inteligencji powoduje wprowadzanie nowych przypadków użycia i sprawia, że istniejące stają się jeszcze bardziej wydajne.
Jakie są zalety sztucznej inteligencji w produkcji?
1/ Kontrola wizualna oparta na sztucznej inteligencji
Kontrola jakości i inspekcja wizualna przyniosły już ogromne ulepszenia dzięki sztucznej inteligencji. Kontrola kroku Vuforia PTC przeprowadza przełożonych przez proces szkolenia sztucznej inteligencji na modelach cyfrowych i fizycznych w celu stworzenia programu, który pomaga inżynierom inspekcji identyfikować, a nawet rozwiązywać potencjalne problemy z produktem. Step Check automatyzuje następnie proces dokumentacji, zwiększając wydajność pracowników.
2/ AI w konserwacji sprzętu i zarządzaniu obiektami
Sztuczna inteligencja w produkcji może również wykorzystywać informacje z Przemysłowy Internet Rzeczy urządzenia do generowania strategii konserwacji predykcyjnej. Strategie te mogą zoptymalizować wydajność, utrzymując maszyny w szczytowym stanie technicznym. Zapobiega to również kosztownym przestojom, planując konserwację zamiast czekać na naprawę. Kepware firmy PTC umożliwia operatorom podłączenie inteligentnych urządzeń i szybkie sprawdzenie ich diagnostyki w czasie rzeczywistym.
Producenci instalują także przemysłowe systemy sztucznej inteligencji w zapasach, aby zautomatyzować zamawianie niezbędnych części i materiałów eksploatacyjnych, zanim się one skończą. Ponieważ łańcuchy dostaw są już wrażliwe, sztuczna inteligencja może zapobiec opóźnieniom wynikającym z prostego błędu polegającego na niezamawianiu komponentów na czas.
3/ CAD wspomagany sztuczną inteligencją
Generatywna sztuczna inteligencja w coraz większym stopniu udowadnia, że jest w stanie tworzyć użyteczną treść na podstawie podpowiedzi, także w odwiecznej dziedzinie CAD. Narzędzia takie jak Kreo PTC prawdopodobnie będą w coraz większym stopniu wspomagane przez sztuczną inteligencję specjalizującą się w projektowaniu produktów.
4/ Udostępnienie nowego rodzaju siły roboczej
Co więcej, rozpowszechnienie i użyteczność całkowicie zautomatyzowanych procesów gwałtownie rośnie, podobnie jak liczba „cobotów” w produkcji.
Ekspansja ich zastosowania w produkcji w tym samym czasie, gdy następuje gwałtowny rozwój dziedzin LLM i przetwarzania języka naturalnego, pomagają realizować marzenia o w pełni inteligentnych i interaktywnych robotach, które komunikują się organicznie ze współpracownikami. Jednak na razie pozostaje to kwestią przyszłości.
Sztuczna inteligencja i AR
1/ Potężny duet w produkcji
Rozszerzona Rzeczywistość to kolejna nowa technologia, która ma już kilka ustalonych zastosowań w produkcji. Modele AR w coraz większym stopniu zastępują fizyczne makiety we wczesnych fazach projektowania, co pozwala zaoszczędzić koszty materiałów i czas iteracji. Modele te można również wykorzystać w programach współpracy zdalnej w celu zaoszczędzenia kosztów podróży, a także w modułach szkoleniowych. Modele te można nawet wygenerować z programów CAD, których firmy już używają w konwencjonalnym procesie projektowania.
Wspominaliśmy już o wzajemnym oddziaływaniu sztucznej inteligencji przemysłowej i AR w produkcji. Kiedy sztuczna inteligencja zasila aplikacje rzeczywistości rozszerzonej, korzyści płynące z każdej technologii mnożą się.
Na przykład spółka zależna Magna International Nascote Branże wykorzystały Vuforia Step Check zarówno w celu szkolenia nowych pracowników, jak i usprawnienia procesu kontroli wizualnej. Oprogramowanie było nawet w stanie zidentyfikować „miękkie połączenie”, które często umykało inżynierom odpowiedzialnym za inspekcję, ale ostatecznie ulegało poluzowaniu.
AI jest początkowo szkolona na podstawie obrazów produktu fizycznego lub istniejących modeli. Jednak potężna sztuczna inteligencja może następnie generować własne obrazy i modele symulujące różne sytuacje i warunki. Proces generowania danych syntetycznych może pomóc w optymalizacji projektu produktu. Potrafi także przygotować przemysłowy system sztucznej inteligencji na sytuacje, które jeszcze nie wystąpiły. Przypomina to sposób, w jaki człowiek może sobie wyobrazić, co mógłby zrobić w przyszłej sytuacji.
Rzeczywistość rozszerzona, prezentująca informacje przestrzenne w intuicyjnym medium, to także świetny sposób na sprawne przekazanie skomplikowanych informacji. Może sprawić, że pracownicy będą efektywnie wykorzystywać ilość informacji udostępnianych przez sztuczną inteligencję. W ten sposób AR staje się interfejsem, za pośrednictwem którego ludzie mogą wchodzić w interakcje, a sztuczna inteligencja staje się praktyczną pomocą w pracy.
2/ AI dla AR: Przyszłość instrukcji pracy i dokumentacji
Step Check może zrobić więcej niż tylko skanowanie w poszukiwaniu defektów. Zawiera instrukcje robocze, które prowadzą inżyniera inspekcji przez cały proces kontroli wizualnej. Program pomaga im poruszać się po obiekcie w przestrzeni, a nawet rozwiązywać typowe problemy, jeśli to możliwe. Generuje również raport z każdej inspekcji, zawierający wszelkie problemy, które mogły zostać wykryte w przypadku każdej jednostki.
Te ostatnie procesy – instrukcje pracy i rozwiązania dokumentacyjne oparte na sztucznej inteligencji – mają przyszłość jako własne projekty. Inżynierowie-inspektorzy nie są jedynymi pracownikami, którzy obecnie przestrzegają instrukcji dotyczących pracy fizycznej i zarządzają własną dokumentacją. Pracownicy na różnych stanowiskach przepychają się obecnie z instrukcjami dotyczącymi dokumentów i odchodzą od swojej prawdziwej pracy, aby składać raporty. Te kłopoty są nieskuteczne.
Co więcej, rozwiązania AR mogą angażować się w sposób, którego zwykle nie robią standardowe procesy. Chociaż rozwiązania te nie są wyraźnie zgrywalizowane, oferują stymulację umysłową i zapewniają odświeżającą przerwę od powtarzalnych zadań podczas długich zmian. Może to znacznie przyczynić się do poprawy satysfakcji z pracy.
Przemysłowa sztuczna inteligencja pomoże także nowym pracownikom nadrabiać zaległości i przekazywać wiedzę. Szkolenie sztucznej inteligencji pod okiem ludzkich ekspertów sprawia, że sztuczna inteligencja staje się ekspertem samym w sobie. Podobnie jak ludzki inżynier, sztuczna inteligencja uczy się przy każdym użyciu. Wiedza ta jest następnie przekazywana nowszym inżynierom, którzy widzą zgromadzoną wiedzę o sztucznej inteligencji za pomocą intuicyjnych wyświetlaczy AR. Wraz z rozwojem modeli języka naturalnego wkrótce możemy zobaczyć sztuczną inteligencję, która podnosi kwalifikacje pracowników skuteczniej niż konwencjonalne metody szkoleniowe.
3/ AI i AR w służbie
Sztuczna inteligencja w produkcji to nie koniec historii. Zastosowania podobne do tych, które sprawdziliśmy na podłodze montażowni, można również wdrożyć po wysłaniu produktu, aby personel serwisowy mógł konserwować produkty bez odsyłania ich do producenta. Któregoś dnia narzędzia te mogą zostać rozszerzone na przeciętnego klienta.
Chociaż potencjał sztucznej inteligencji w obsłudze posprzedażnej jest ogromny, wciąż pozostaje kilka pytań, zanim praktyka stanie się powszechna. Na przykład, czy sztuczna inteligencja przeszkolona w zakresie potencjalnie zastrzeżonych informacji o produktach będzie stanowić ryzyko dla bezpieczeństwa firm dostosowujących tę sztuczną inteligencję do użytku publicznego? Czy będzie bariera językowa do pokonania, gdy program przeznaczony dla inżynierów zacznie komunikować się z osobami niebędącymi specjalistami? Kto może ponieść odpowiedzialność za tego skutki?
Wciąż znajdujemy się w momencie, w którym zarówno firmy, jak i osoby prywatne czują się komfortowo, korzystając ze sztucznej inteligencji do coraz większej liczby zadań. Pytania nie powinny powstrzymywać nas od zbadania tych możliwości. Powinni nas kierować, gdy będziemy wprowadzać nowe wdrożenia sztucznej inteligencji.
Jakie są wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji?
Niektóre z powyższych obaw dotyczą prywatności i bezpieczeństwa firmy. Jest to realny problem firm. W wielu przypadkach firmy mają rygorystyczne przepisy dotyczące bezpieczeństwa usług związanych z użyciem kamery. Często można je rozwiązać za pomocą rozwiązań lokalnych, które nie zawsze dobrze sprawdzają się w przypadku sztucznej inteligencji. Jednak problemy te są coraz częściej rozwiązywane przez infrastrukturę chmury prywatnej lub przetwarzanie brzegowe, które przechowuje informacje na urządzeniu.
Jeden z mitów na temat przyjęcia sztucznej inteligencji wiąże się z zastępowaniem ludzkich pracowników. Faktem jest, że rosnąca luka w kwalifikacjach w sektorze produkcyjnym może sprawić, że w ciągu następnej dekady miliony kluczowych stanowisk pracy pozostaną nieobsadzone. Wdrożenie sztucznej inteligencji w rolach wspierających pracowników zapewnia ludziom zasoby niezbędne do wkroczenia w role, które są już dostępne.
W wielu sytuacjach sztuczna inteligencja zmienia prace wykonywane przez ludzi. Zamiast wykonywać niebezpieczne lub wyczerpujące zadanie fizyczne, muszą teraz nadzorować maszynę wykonującą to zadanie. Sztuczna inteligencja w produkcji nie pozbawia ludzi pracy, chociaż może uchronić ich przed niebezpieczeństwem.
Sztuczna inteligencja jest jednak potężną technologią przejściową. Maksymalne ich wykorzystanie oznacza budowanie zaufania do systemów sztucznej inteligencji i zapewnienie zgodności z przepisami. Przemyślane regulacje mogą zapewnić bezpieczeństwo ludziom i firmom podczas korzystania ze sztucznej inteligencji.
Na przykład, rozporządzenie może wymagać, aby krytyczne decyzje były podejmowane przez ludzi, a nie maszyny. Albo że pieniądze wydawane na infrastrukturę sztucznej inteligencji obejmują budżet przeznaczony na szkolenie ludzi w zakresie pracy z urządzeniami i systemami opartymi na sztucznej inteligencji (podnoszenie kwalifikacji) lub przechodzenie na stanowiska, których nie można obsadzić nową technologią (przekwalifikowanie).
Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji w produkcji?
Jesteśmy w wybuchowym momencie dla AI. Jednak sztuczna inteligencja stanie się bardziej praktyczna w przemyśle produkcyjnym jedynie dzięki przyjęciu technologii towarzyszących, takich jak AR i zaawansowane systemy danych. Technologie te umożliwiają sztucznej inteligencji działanie za pośrednictwem istniejącej infrastruktury w sposób dostępny dla obecnych pracowników, zwiększając wydajność siły roboczej.
Przyszłość przemysłowej sztucznej inteligencji to nie tylko przyszłość technologii. To także przyszłość ludzi, którzy z niej korzystają i czerpią z niej korzyści. Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji odnotują spadek kosztów produkcji i ochrony środowiska, ponieważ oszczędzają na materiałach, podróżach, przestojach i przeróbkach.
Pracownicy współpracujący ze sztuczną inteligencją odnotują wzrost zadowolenia z pracy, ponieważ sztuczna inteligencja automatyzuje zarówno najbardziej przyziemne, jak i najbardziej niebezpieczne elementy ich pracy. Klienci skorzystają z tańszych i bardziej niezawodnych produktów. Będą mieli zwiększoną zdolność do konserwacji i naprawy tych produktów, jeśli zajdzie taka potrzeba.
Sztuczna inteligencja została już zaangażowana w branżę w zakresie zarządzania i interpretacji danych. Właśnie zaczynamy dostrzegać wstrząsające zmiany, które mają miejsce, gdy sztuczna inteligencja trafia na halę produkcyjną za pośrednictwem robotów, cobotów, generatywnej sztucznej inteligencji i AR.
To ekscytujący czas dla przyszłościowych firm, aby rozpocząć integrowanie sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy i łączenie istniejącej infrastruktury.