A mesterséges intelligencia átalakítja a gyártóipart, növelve a hatékonyságot, csökkentve a költségeket és hozzájárulva a fenntarthatósági célok eléréséhez.
Soha nem volt még ilyen sürgető, hogy a globális kibocsátás egyharmadát okozó feldolgozóiparban elérjük a nettó nulla kibocsátást. Ugyanakkor az új technológiák lehetőséget teremtettek arra, hogy az erre való törekvés szélesebb körben – minden méretben, minden országban és minden gyártóra kiterjedően – elérhetőbbé váljon. És úgy tűnik, az ipar meg is teszi a megfelelő lépéseket.
A mesterséges intelligencia (MI) egyre nagyobb hatással van az ipari termelés területeire, és ezzel nemcsak a hatékonyságot és a termelékenységet növeli, de hozzájárul a fenntarthatósági célok eléréséhez is. Az MI rendszerek több területen – prediktív karbantartás, minőség-ellenőrzés, erőforrás-optimalizálás – segítik a vállalatokat abban, hogy jelentős költség- és kibocsátáscsökkentést érjenek el. A Világgazdasági Fórum Global Lighthouse Network kezdeményezése bemutatja, hogy a digitalizáció és a legkorszerűbb technológiák, például a gépi tanulás és a digitális ikrek hogyan segítik a jövő termelési kiválóságát. Íme hat vezető gyakorlati példa arra, hogyan alakítja az MI a modern ipari gyártást.
1. Beko
A Beko az MI-alapú innovációk bevezetésével jelentős fejlődést ért el a gyártási folyamatok és a terméktervezés területén, mindemellett a munkaerőt is bevonták a digitális átalakulásba. Fontos alkalmazásaik között szerepel egy gépitanulás-alapú irányítórendszer, amely valós időben finomítja a gyártási paramétereket. Ennek eredményeként a selejttermelés csökkent, és 12,5 százalékos anyagköltség-megtakarítást értek el.
A modelljük a különböző lemezvastagságok kezelésénél kiküszöböli a hibákat, így 66 százalékkal sikerült mérsékelni azok arányát. Emellett a rendszer optimalizálja a gyártási folyamatokat, így 18 százalékkal sikerült csökkenteni ennek az idejét.
A tisztítási ciklusok kialakításában alkalmazott fejlett gépi tanulási algoritmusoknak köszönhetően 46 százalékkal kevesebb lett a piacra jutási idő, és a tisztítási teljesítmény 99 százalékos optimalizálását is sikerült elérniük. Az MI alkalmazása továbbá az oktatási programjuk részeként is fontos szerepet kapott: az elmúlt hat hónapban több mint 3160 órányi oktatást biztosítottak, amely az alapoktól a fejlett gépi tanulási alkalmazásokig terjed. A globális automatizációs projektjük iránymutatást nyújt az üzemek számára az MI használatához, és egy minden termékcsoporthoz mintagyár létrehozását tervezik, amely a legmodernebb MI-alapú rendszereknek adhat otthont.
2. AstraZeneca
Az AstraZeneca az MI segítségével alapjaiban alakította át a gyógyszerfejlesztést, a -gyártást és az ellátási láncot. A prediktív modellezés segít optimalizálni a hatóanyagok fizikai és kémiai tulajdonságait, előre jelezni a termék viselkedését a gyártás során, valamint akár a felére csökkenti a fejlesztési időt és 75 százalékkal az aktív hatóanyagok felhasználását a kísérletekben.
A gyártás során az MI által vezérelt digitális ikrek segítségével optimalizálják a termelési feltételeket a hozam és a termelékenység maximalizálása érdekében, miközben csökkentik az alapanyag-felhasználást. A digitális ikrek modellezik a hatóanyag tulajdonságai, a gyártási feltételek és a termékminőség közötti kapcsolatot, lehetővé téve az optimális előállítási körülmények beállítását. Az MI-alapú rendszerek a folyamatos gyártás során hetek helyett néhány órára rövidítették a termék-előállítási időt.
A nettó nulla karbonkibocsátás felé vezető úton az MI-alapú eszközök segítségével elemzik az adatokat és azonosítják a kibocsátási pontokat.
3. Jubilant Ingrevia
A Jubilant Ingrevia MI- és gépitanulás-technológiák révén alakította át a teljes gyártási folyamatot, növelve a hatékonyságot, csökkentve a folyamatok változékonyságát és optimalizálva a hozamot. Széles körben alkalmaznak digitális ikreket, amelyek lehetővé teszik a kulcsfontosságú eszközök valós idejű modellezését és előrejelzését. Az MI- és a gépitanulás-alapú modellek optimalizálják a gyártási paramétereket a korábbi és az aktuális adatok alapján, biztosítva a minőséget és az erőforrás-hatékonyságot.
A gyártási egységeiket IoT-alapú megfigyelési rendszerekkel szerelték fel, amelyek prediktív elemzést alkalmaznak – fejlett MI-algoritmusokat, amelyek képesek az eszközhibák előrejelzésére. Ennek köszönhetően több mint 50 százalékkal csökkentették a leállási időt, ami jelentős hatással van a termelési hatékonyságukra.
Az MI-alapú adatelemző rendszer optimalizálja az energiafogyasztást, ami 20 százalékos költség- és kibocsátáscsökkenést eredményezett, támogatva ezzel a fenntarthatósági céljaikat. Mindezt az 50 gyártóüzemükre kiterjesztve, így az idén és jövőre 10-12 technológiai alkalmazás bevezetését tervezik.
4. Siemens
A Siemens nap mint nap tapasztalja az MI átalakító hatását, amely a termelékenység, a hatékonyság és a fenntarthatóság növelésében nyilvánul meg. A Siemens erlangeni elektronikai gyárában például a gépi tanulás optimalizálja a tesztelési eljárásokat, növelve az elsőre sikeres kísérletek arányát és javítva a hatékonyságot.
Az MI-vel támogatott robotok alkatrészeket helyeznek el az automatizált szerelősorokon, ami 90 százalékkal csökkenti az automatizálási költségeket. A mesterséges intelligenciával támogatott munkaerő az irányított rendszerekkel javítja a termelékenységet és a minőséget. Az automatizált tanulási és telepítési folyamatok minimalizálják a frissítésekhez szükséges erőfeszítéseket, míg a folyamatos automatikus megfigyelés biztosítja az MI-algoritmusok megbízhatóságát és skálázhatóságát.
5. Mengniu Dairy
A Mengniu digitális átalakítása három fő fázisban zajlott. Az elsőben a tejgazdaságok és -üzemek digitalizációjára fókuszáltak, hogy teljes digitális lefedettséget biztosítsanak az ellátási oldalon, a nyers tejtől a gyártásig. A második a menedzsment és a marketing digitalizálására összpontosított, lehetővé téve a precíz fogyasztóiprofil-alkotást.
A harmadik fázisban az MI integrációja kulcsszerepet játszott az ellátási lánc optimalizálásában. A One-Stop Laboratory keretében az MI-modulok, mint a képfelismerés és a megerősítő tanulás alapú intelligens ütemezés, helyettesítik a manuális tesztelést, ezáltal növelve a pontosságot és a hatékonyságot. Az MI-alapú rendszerek emellett az ellátási láncban az automatikus rendelésütemezéssel és járműirányítással 73 százalékkal növelték a készletforgási sebességet és 8 százalékkal javították az üzemeltetési hatékonyságot.
6. Midea Group
A Midea csoportban az MI-t széles körben alkalmazzák, a terméktervezéstől a gyártásig, valamint az energia- és logisztikai folyamatokban, elősegítve a fenntartható működést. A mesterséges intelligenciát a teljes gyártási folyamatra kiterjesztették, több mint 450 részfolyamattal, amely lehetővé tette a fejlesztési ciklusok 25 százalékos csökkentését, a rossz minőségű termékek arányának 53 százalékos mérséklését és a logisztikai útvonalak 29 százalékos optimalizálását. Az MI-technológiák tehát segítik a skálázhatóságot és a költségek visszafogását, lehetővé téve a vállalat számára, hogy fenntartható, környezetbarát működést érjen el.
Ezek a példák jól mutatják, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása a modern ipari gyártásban nemcsak hatékonyságnövelést eredményez, hanem jelentős szerepet játszik a fenntarthatóság megteremtésében, az ellátási lánc rugalmasságának fokozásában és az innováció új szintjeinek megnyitásában.
Kapcsolódó:
