Производство — это отрасль, требующая большого количества данных. До сих пор большая часть этих данных обрабатывалась на другом этаже, а не в процессе сборки. Теперь ИИ может обрабатывать информацию достаточно быстро, чтобы быть полезным инженерам на линии. Компания PTC разработала множество инструментов для помощи пользователям в использовании технологии ИИ.
Искусственный интеллект — одна из самых интересных технологий, появляющихся сегодня. ИИ способен повлиять практически на все аспекты жизни человеческого общества.
Помимо потребительского ИИ, технология также перспективна для производства. Существует множество примеров использования технологий ИИ, таких как компьютерное зрение, которые полезны в повседневной жизни. В этой статье рассматривается несколько конкретных случаев использования и применения ИИ в производстве.
Почему ИИ в производстве имеет значение?
ИИ имеет несколько потенциальных вариантов использования в производстве, включая полную автоматизацию некоторых рабочих процессов. В настоящее время ИИ в большинстве случаев помогает работникам получать более эффективный доступ к информации.
Такое использование ИИ помогает опытным работникам работать лучше. Он также помогает перейти на новую должность или быстрее освоить новую. ИИ не отнимает рабочие места у людей, а расширяет их возможности. Он делает так, чтобы они могли занять должности, которые компании активно пытаются заполнить.
Каково влияние ИИ на производственную отрасль?
Повышение эффективности и производительности всегда было главным стимулом для сбора и анализа данных. Раньше это означало сбор данных на рабочих местах, их анализ в офисах и передачу результатов работникам на рабочих местах.
Промышленный искусственный интеллект — при достаточном контроле со стороны человека — может осуществлять весь этот процесс прямо на рабочем месте. Он может предоставлять инженерам информацию в режиме реального времени, когда и где она им нужна. Это позволяет сократить поток информации с суток и более до долей секунды. Некоторые процессы, например заказ новых деталей и материалов до того, как они закончатся, уже автоматизированы сравнительно простыми системами искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект уже используется в обрабатывающей промышленности для распознавания потенциальных опасностей на рабочем месте, автоматизации заказа комплектующих и руководства рабочими. Промышленный искусственный интеллект также используется для анализа информации и ее передачи в виде документов и сообщений.
Эти существующие варианты использования никуда не денутся. Однако достижения в области ИИ позволяют создавать новые варианты использования и повышать эффективность существующих.
Каковы преимущества ИИ в производстве?
1/ Визуальный контроль с помощью ИИ
Контроль качества и визуальный контроль уже получили значительные улучшения благодаря ИИ. Vuforia Step Check от PTC помогает руководителям пройти процесс обучения искусственного интеллекта на цифровых и физических моделях для создания программы, которая помогает инженерам по контролю выявлять и даже устранять потенциальные проблемы с продукцией. Затем Step Check автоматизирует процесс документирования, повышая эффективность работы.
2/ ИИ в обслуживании оборудования и управлении объектами
ИИ в производстве также может использовать информацию из Промышленный интернет вещей устройств для разработки стратегий предиктивного обслуживания. Эти стратегии позволяют оптимизировать выпуск продукции за счет поддержания машин в пиковом рабочем состоянии. Это также предотвращает дорогостоящие простои за счет планирования технического обслуживания вместо ожидания ремонта. Kepware от PTC позволяет операторам подключать интеллектуальные устройства и видеть их диагностику в реальном времени с первого взгляда.
Производители также внедряют системы промышленного искусственного интеллекта в складские запасы, чтобы автоматизировать заказ необходимых деталей и материалов до того, как они закончатся. Поскольку цепочки поставок и так очень чувствительны, искусственный интеллект может предотвратить задержки из-за простой ошибки, связанной с несвоевременным заказом компонентов.
3/ САПР с поддержкой искусственного интеллекта
Генеративный ИИ все чаще демонстрирует способность создавать полезный контент из подсказок, в том числе в извечной области САПР. Такие инструменты, как Creo от PTC , скорее всего, будут все больше дополняться материалами от искусственного интеллекта, специализирующегося на проектировании изделий.
4/ Создание нового типа рабочей силы
Кроме того, распространенность и полезность полностью автоматизированных процессов стремительно растет, как и количество «коботов» в производстве.
Расширение их применения в производстве одновременно со взрывным ростом в области LLM и обработки естественного языка позволяет мечтать о полностью интеллектуальных и интерактивных роботах, органично взаимодействующих с людьми. Однако пока это остается делом будущего.
ИИ и AR
1/ Мощный дуэт в производстве
Дополненная реальность Это еще одна развивающаяся технология, которая уже имеет несколько примеров использования в производстве. AR-модели все чаще заменяют физические макеты на ранних стадиях проектирования, что позволяет экономить материальные затраты и время на итерации. Эти модели также можно использовать в программах удаленного сотрудничества для экономии расходов на поездки, а также в учебных модулях. Эти модели можно даже генерировать в CAD-программах, которые компании уже используют в традиционном процессе проектирования.
Мы уже упоминали о взаимодействии промышленного искусственного интеллекта и AR в производстве. Когда искусственный интеллект дополняет приложения дополненной реальности, преимущества каждой технологии многократно возрастают.
Например, дочерняя компания Magna International Nascote Промышленность использовала Vuforia Step Check как для обучения новых сотрудников, так и для улучшения процесса визуального контроля. Программное обеспечение даже смогло выявить «мягкое соединение», которое часто оставалось незамеченным инженерами по контролю, но со временем ослабевало.
ИИ первоначально обучается на основе изображений физического продукта или существующих моделей. Однако мощные ИИ могут генерировать собственные изображения и модели, имитирующие различные ситуации и условия. Процесс генерации синтетических данных может помочь оптимизировать дизайн продукта. Он также может подготовить систему промышленного искусственного интеллекта к ситуациям, с которыми она еще не сталкивалась. Это похоже на то, как человек может представить, что он может сделать в будущей ситуации.
Дополненная реальность, представляя пространственную информацию в интуитивно понятном виде, также является отличным способом эффективной передачи сложной информации. С ее помощью работники могут эффективно использовать тот объем информации, который становится доступным благодаря искусственному интеллекту. Таким образом, AR становится интерфейсом, через который люди могут взаимодействовать, а ИИ — практическим помощником в работе.
2/ ИИ для AR: будущее рабочих инструкций и документации
Step Check может делать больше, чем просто сканировать дефекты. Она включает в себя рабочие инструкции, которые направляют инженера-инспектора через весь рабочий процесс визуального контроля. Программа помогает им ориентироваться в пространстве вокруг объекта и даже устранять общие проблемы, если это возможно. Кроме того, программа генерирует отчет о каждой проверке, включая все проблемы, которые могли быть обнаружены в каждом устройстве.
Последние процессы — разработка рабочих инструкций и документации на основе ИИ — имеют будущее в качестве самостоятельных проектов. Инженеры-инспекторы — не единственные работники, которые в настоящее время следуют физическим рабочим инструкциям и ведут собственную документацию. Работники самых разных профессий в настоящее время толкаются с инструкциями и отвлекаются от своей реальной работы, чтобы заполнить отчеты. Эти хлопоты неэффективны.
Кроме того, AR-решения могут вовлекать в работу так, как обычно не вовлекают стандартные процессы. Хотя эти решения и не являются явно игровыми, они предлагают умственную стимуляцию и дают возможность отдохнуть от повторяющихся задач во время длительных смен. Это может значительно повысить удовлетворенность работой.
Промышленный ИИ также поможет новым работникам перенять и передать знания. Обучение ИИ у специалистов-людей превращает его в самостоятельного эксперта. Подобно инженеру-человеку, ИИ продолжает учиться после каждого использования. Затем эти знания передаются новым инженерам-людям, которые видят накопленные ИИ знания через интуитивно понятные AR-дисплеи. С развитием моделей естественного языка мы также можем вскоре увидеть ИИ, который будет повышать квалификацию работников более эффективно, чем обычные методы обучения.
3/ ИИ и AR в сфере обслуживания
ИИ в производстве — это еще не конец истории. Приложения, аналогичные тем, что мы рассматривали на сборочном производстве, могут быть реализованы и после отгрузки продукции, чтобы сервисный персонал мог обслуживать изделия, не отправляя их обратно производителю. В один прекрасный день эти инструменты могут быть распространены и на обычных покупателей.
Хотя потенциал ИИ в послепродажном обслуживании огромен, до того, как эта практика станет общепринятой, остаются некоторые вопросы. Например, будет ли ИИ, обученный на потенциально закрытой информации о продукте, представлять угрозу безопасности для компаний, адаптирующих этот ИИ для публичного использования? Придется ли преодолевать языковой барьер, когда программа, предназначенная для инженеров, начнет общаться с неспециалистами? Кто может нести ответственность за любые последствия этого?
Мы все еще находимся на этапе, когда и компании, и частные лица начинают с удовольствием использовать ИИ для решения все большего количества задач. Вопросы не должны останавливать нас от изучения этих возможностей. Они должны направлять нас, когда мы продвигаемся вперед к новым внедрениям ИИ.
Какие проблемы возникают при внедрении ИИ?
Некоторые из упомянутых выше проблем связаны с корпоративной конфиденциальностью и безопасностью. Это реальная проблема для компаний. Во многих случаях компании устанавливают строгие правила безопасности для услуг, предполагающих использование камеры. Зачастую эти проблемы можно решить с помощью локальных решений, которые не всегда хорошо подходят для ИИ. Однако все чаще эти проблемы решаются с помощью частной облачной инфраструктуры или пограничных вычислений, которые сохраняют информацию на устройстве.
Один из мифов о внедрении ИИ связан с заменой людей. Дело в том, что растущий дефицит квалифицированных кадров в производстве может привести к тому, что в ближайшее десятилетие миллионы важнейших рабочих мест останутся незаполненными. Внедрение ИИ в функции, поддерживающие человеческих работников, дает людям ресурсы, необходимые для того, чтобы занять уже имеющиеся должности.
Во многих ситуациях ИИ меняет работу, которую выполняют люди. Вместо того чтобы выполнять опасную или изнурительную физическую задачу, им теперь нужно руководить работой машины, выполняющей эту задачу. ИИ в производстве не избавляет людей от работы, хотя и может избавить их от опасности.
Однако ИИ — это мощная переходная технология. Чтобы извлечь из нее максимальную пользу, необходимо укрепить доверие к системам ИИ и обеспечить соблюдение нормативных требований. Разумное регулирование может обеспечить безопасность людей и компаний при использовании ИИ.
Например, регулирование может потребовать, чтобы критические решения принимались людьми, а не машинами. Или чтобы деньги, потраченные на инфраструктуру ИИ, сопровождались бюджетом на обучение людей работе с устройствами и системами, работающими на базе ИИ (upskilling), или на переход на рабочие места, которые не могут быть заняты новыми технологиями (reskilling).
Каково будущее ИИ в производстве?
Сейчас мы переживаем взрывной момент развития ИИ. Однако ИИ станет более практичным в производственной отрасли только благодаря внедрению сопутствующих технологий, таких как AR и передовые системы данных. Эти технологии позволяют ИИ работать с существующей инфраструктурой так, чтобы это было доступно существующим работникам, что повышает эффективность труда.
Будущее промышленного ИИ — это не только будущее технологий. Это также будущее людей, которые его используют и получают от него пользу. Компании, использующие ИИ, увидят, как снижаются производственные и экологические затраты, поскольку они экономят на материалах, поездках, простоях и доработках.
Работники, работающие вместе с ИИ, получат большее удовлетворение от работы, поскольку ИИ автоматизирует как самые рутинные, так и самые опасные элементы их работы. Клиенты получат выгоду от более доступных и надежных продуктов. Они получат больше возможностей для обслуживания и ремонта этих продуктов в случае необходимости.
ИИ уже используется в отрасли для управления данными и их интерпретации. Мы только сейчас начинаем видеть сейсмический сдвиг, который происходит, когда ИИ находит свой путь на производственные площадки с помощью роботов, коботов, генеративного ИИ и AR.
Для дальновидных компаний наступило интересное время, когда они начинают интегрировать ИИ в существующие рабочие процессы и подключать существующую инфраструктуру.