A mesterséges intelligencia (MI) a feldolgozóipart is forradalmasítja. A nagyobb vállalatok pedig igyekeznek kihasználni az általa nyújtott lehetőségeket, növelve ezzel a hatékonyságot, a pontosságot és a termelékenységet.
A mesterséges intelligencia hatalmas potenciállal rendelkezik többek között a feldolgozóiparban is. Valamennyi részleget érinthet, többek között segíthet a karbantartásban, az ellátási lánc optimalizálásában, a minőség-ellenőrzésben és akár megjósolhatja a keresletet is.
A Deloitte felmérése szerint az MI egyik legjelentősebb feladata az adatfeldolgozás, a feldolgozóipar pedig bővelkedik ezekben. Rengeteg energiát spórolhatnak meg azok a vállalatok, amelyek bevezetik a fejlett technológiát.
A VentureBeat által nemrégiben végzett felmérés szerint a szervezetek 26 százaléka már aktívan használ generatív MI-t a döntéshozatali folyamatokban. Továbbá a mesterséges intelligenciát a mindennapokban alkalmazó gyártók 66 százaléka arról számolt be, hogy
egyre inkább függnek ettől a technológiától.
A mesterséges intelligencia hatása a feldolgozóiparra
Az MI a feldolgozóiparban kulcsszerepet játszik a termelékenység, a hatékonyság és a döntéshozatali folyamatok javításában. A gyártásban a mesterséges intelligenciát leginkább karbantartási ütemtervek optimalizálására és az állásidő minimalizálására használják. Hatalmas adathalmazok feldolgozásával a technológia képes előre jelezni a lehetséges hibákat.
Az ellátási lánc irányítását is hatékonyabbá teszik a gépi tanulási algoritmusok, amelyek megjósolják a keresletet, ellenőrzik a készleteket, és ezzel egyszerűsítik a logisztikát. A mesterséges intelligenciával működtetett robotika lehetővé teszi az automatizálást a szerelősorokon, növelve a pontosságot és a sebességet.
Az MI-vel működő minőség-ellenőrző rendszerek pontosabban találják meg a hibákat, emellett az intelligens gyártásban is használják: valós időben követik nyomon a folyamatokat, így azonnal reagálhatnak a hibákra, ezzel növelve a hatékonyságot és csökkentve a pazarlást.
A PwC tanulmánya szerint a megerősítő tanulás (a mesterséges intelligencia egy alcsoportja) képes optimalizálni az elektronikus eszközök gyártását a gépi paraméterek dinamikus beállításával az intelligens gyártásban. A folyamatos tanulás és alkalmazkodás révén a rendszer maximalizálja a teljesítményt, minimalizálja a hibákat és javítja az erőforrások kihasználását, ami fokozott nyereségességhez és versenyelőnyhöz vezet.
Azonban ezzel még mindig csak a felszínt kapargatjuk, vegyük sorba, hogy hol és miként segíti a mesterséges intelligencia a feldolgozóipart.
Ellátásilánc-menedzsment
Ez egy kulcsfontosságú feladat a feldolgozóiparban, és a mesterséges intelligencia pedig nagy segítséget nyújthat ebben is.
Az MI az ellátási láncban alkalmazhat prediktív analitikát, ezzel segítheti a készletgazdálkodás optimalizálását és javíthatja a kereslet-előrejelzést a korábbi adatok elemzésével. Egy autóalkatrész-gyártó például ilyen modelleket használhat a pótalkatrészek iránti kereslet előrejelzésére, így optimalizálhatja a készleteket és csökkentheti a költségeket azáltal, hogy nem halmoz fel kevésbé kelendő termékeket.
Egy divatcikkeket gyártó cég is profitálhat a technológiából, hiszen használhatja a különböző ruházati termékek iránti kereslet előrejelzésére. Az eltérő forrásokból származó adatok – például a közösségi média trendjei, az időjárás-előrejelzések és a vásárlói preferenciák – elemzésével pedig az MI képes megjósolni, hogy miből kel majd el több és miből kevesebb.
Az amerikai Walmart is beépítette a mesterséges intelligenciát a folyamataiba. A hatalmas kiskereskedelmi lánc gépi tanulási algoritmusokat használ a vásárlói kereslet előrejelzésére a korábbi értékesítési adatok és a készletszintek elemzésével. Így minimalizálja a készletkimaradásokat és nem raktároz túl sokat egy adott termékből. Emellett a logisztikát is optimalizálja a mesterséges intelligencia által vezérelt útvonalválasztó algoritmusokkal, ami biztosítja a gyorsabb és gazdaságosabb szállítást.
A BMW mesterséges intelligencia által vezérelt automatizált irányított járműveket (AGV) alkalmaz a raktáraiban. Ezek előre meghatározott útvonalakat követnek, automatizálják a készletek és a késztermékek szállítását, ezáltal javítják a vállalat készletgazdálkodását és átláthatóságát.
A prediktív karbantartás egyik kulcsfogalma a digitális iker, ami egy fizikai eszköz virtuális másolata, amely valós idejű adatokat rögzít és szimulálja a viselkedését egy virtuális környezetben. A digitális iker és a berendezés érzékelőinek adatai összekapcsolásával a gyártás során alkalmazott mesterséges intelligencia képes elemezni a mintákat, azonosítani az anomáliákat és megjósolni a lehetséges meghibásodásokat.
A Ford például minden egyes általa előállított járműmodellhez különböző digitális ikreket hoz létre. Minden egyes ilyen egy külön gyártási résszel foglalkozik, a koncepciótól az előállításon át az üzemeltetésig. A digitális modelleket emellett az ügyfélélmény javítására is felhasználják.
Együttműködő robotok
A cobotok, vagyis az együttműködő robotok szintén hatalmas előnyhöz juttatják a vállalatokat. Ezek a robotok – nevükből is adódóan – együtt dolgoznak az emberrel, például besegítenek a komissziózásba vagy a csomagolásba.
Az Amazon cobotjai például gépi tanulást használnak a rendelések kiszállításának felgyorsítására, valamint a logisztika és a feladatokhoz kapcsolódó műveletek javítására. A robotok képesek bonyolult összeszerelési folyamatokat és minőség-ellenőrzést végezni, valamint zökkenőmentesen együttműködni az emberi dolgozókkal. Mindez minimalizálja az állásidőt, csökkenti a karbantartási költségeket és biztosítja a berendezések optimális teljesítményét.
A vállalatok az intelligens automatizálás segítségével a termelési paramétereket a kereslethez igazíthatják, csökkentve ezzel a pazarlást és biztosítva a hatékonyabb erőforrás-felhasználást.
A Volkswagen egy jó példa arra, hogy egy vállalkozás hogyan optimalizálhatja az összeszerelő sorok teljesítményét. Gépi tanulási algoritmusok segítségével elemzik a szalagon lévő szenzorok által begyűjtött adatokat, ezzel pedig sokkal hamarabb felfedezhetik az esetleges hibákat.
Új termékek fejlesztése
Talán még sosem volt ennyire hatékony az új árucikkek fejlesztése, mint a mesterséges intelligencia integrálása óta. A gyártók gépi tanulási algoritmusokkal fedezik fel a legújabb trendeket és egyéb szempontokat, így a piaci igényeknek megfelelő termékkel rukkolhatnak elő. A generatív MI-t emellett be lehet vezetni a teljes tervezési folyamatba, amely nemcsak felgyorsítja, hanem optimalizálja is azt.
A félvezetőipar példája is jól prezentálja, hogy ez a jövő. A grafikus feldolgozóegységeket (GPU-kat) gyártó vállalatok is nagymértékben használnak mesterséges intelligenciát a tervezési folyamatokban. Az Nvidia például gépi tanulási algoritmusokat használ az alkatrész-architektúrákra vonatkozó nagy adathalmazok elemzésére, így előre jelezhetik a chiptervezésekkel kapcsolatos problémákat és azonosítsák a lehetséges hibalehetőségeket.
Teljesítményoptimalizálás
Ez a gyártás egyik legfontosabb része. Az algoritmusok a korábbi, illetve a valós idejű érzékelőadatok és egyéb releváns változók elemzésével képesek felismerni a mintázatokat, ezekből pedig adatokon alapuló előrejelzéseket készíteni. Ez lehetővé teszi a gyártók számára a műveletek optimalizálását, az állásidő minimalizálását és a berendezések általános hatékonyságának maximalizálását.
A General Electric is hasonlóan cselekszik: MI-algoritmusokat integrált a gyártási folyamataiba, hogy elemezze az érzékelőkből és a korábbi feljegyzésekből származó hatalmas mennyiségű adatot, így tanulmányozza a jelenlegi trendeket és optimalizálja a gyártást.
Minőségbiztosítás
A mesterséges intelligenciát kihasználva a gyártásban a vállalatok forradalmasítják a minőség-ellenőrzést. A szalagon készült képek segítségével olyan hibákat is észrevehet, ami az emberi szemnek szinte láthatatlan. Emellett az emberi tényezők – például az álmosság vagy figyelmetlenség – sem befolyásolják a hatékonyságot és a pontosságot. A Foxconn elektronikai gyártó például képeket és videókat készít gyártás közben, amit egy erre kiképzett MI vizsgál.
Emellett a gyártási ágazatban az MI-trendek fokozzák a prediktív minőségbiztosítást. A korábbi és a valós idejű adatok elemzésével az algoritmusok olyan helyzeteket is felismerhetnek, amikor a termék még nem hibás, de várhatóan meg fog hibásodni.
A papírmunka hőse
A mesterséges intelligencia a monoton folyamatok terhét is leveheti a dolgozók válláról, például a papírmunkát. A gyártási műveletek általában rengeteg papírmunkával járnak: megrendelésekkel, számlákkal és minőség-ellenőrzési jelentésekkel. Ezek a folyamatok időigényesek és a hibafaktoruk is egész magas.
A szöveges feladatokra szakosodott mesterséges intelligencia bevezetésével a vállalatok automatizálhatják ezeket a papírmunkával kapcsolatos folyamatokat. Az intelligens botok képesek automatikusan kinyerni az adatokat a dokumentumokból, osztályozni és kategorizálni az információkat, majd beírni azokat a megfelelő helyre.
Egy egész ökoszisztéma
Az MI integrálásával, az intelligens hálózatokkal egész gyárökoszisztémákat hozhatnak létre. Ez a rendszer hatékonyabbá teszi a gép-gép közötti kommunikációt, lehetővé téve a termelési ütemtervek gyors módosítását a kereslet változásaira reagálva. Tehát az MI-vezérelt összekapcsolt üzemek csökkentik a költségeket, növelik a hatékonyságot és fokozzák a termelékenységet az adatvezérelt, adaptív gyártási ökoszisztémák kiépítésével, amelyek gyorsan alkalmazkodnak a változó körülményekhez.
A korábban említett General Electric például létrehozott egy ilyen ökoszisztémát, ahol az ember a karmester, a gépek pedig úgy igazodnak, ahogyan azt kérik tőlük. Így a vállalat nyomon követheti a berendezések állapotát, és képet kap arról, hogy nagyjából mikor van szükség a berendezések javítására.
Összességében hatalmas potenciál rejlik a mesterséges intelligenciában a feldolgozóiparon belül is. A hatékonyság és a termelékenység növelése több részlegben is zajlik, ezáltal jelentős növekedésre számíthatunk a következő években, évtizedekben. Azonban aki nem kezdi el az MI integrálását, lemaradhat a piaci versenyben.
