Δύο συνάδελφοι συνομιλούν πίσω από ένα κελί παραγωγής σε ένα κατάστημα.

Αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης σε μια βιώσιμη ψηφιακή επιχείρηση

Για να παραμείνουν μπροστά, οι εταιρείες πρέπει να γίνουν βιώσιμες ψηφιακές επιχειρήσεις. Αξιοποιώντας προηγμένες τεχνολογίες, αυτές οι επιχειρήσεις μπορούν επίσης να ενισχύσουν την ευελιξία και την αποδοτικότητα. Αυτή η συζήτηση επικεντρώνεται στον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στη βελτίωση της ποιότητας παραγωγής, του χρόνου κυκλοφορίας στην αγορά και της αποδοτικότητας των πόρων στα σύγχρονα εργοστάσια.

Διαμόρφωση της πορείας της ιστορίας

Η πορεία της ιστορίας έχει διαμορφωθεί από καινοτόμους στοχαστές που μπορούσαν να συλλάβουν νέες προσεγγίσεις στις προκλήσεις που αντιμετώπισαν. Πράγματι, η εποχή των λίθων δεν τελείωσε επειδή ξεμείναμε από πέτρες αλλά λόγω της ανάπτυξης νέων και πιο αποτελεσματικών λύσεων στα προβλήματα της εποχής.

Το μέλλον διαμορφώνεται με τον ίδιο τρόπο. Οι πολυδιάστατες τάσεις που εκτείνονται σε επιχειρήσεις, κοινωνία και τεχνολογία οδηγούν νέες προκλήσεις για τις σύγχρονες εταιρείες. Η υπέρβαση αυτών των προκλήσεων θα απαιτήσει από τις εταιρείες να καινοτομήσουν και να υιοθετήσουν νέες μεθόδους διαχείρισης των επιχειρήσεων τους. Συγκεκριμένα, οι εταιρείες πρέπει να μετατραπούν σε βιώσιμες ψηφιακές επιχειρήσεις για να διαχειριστούν τους κύκλους ζωής των προϊόντων και της παραγωγής τόσο στον πραγματικό όσο και στον ψηφιακό κόσμο.

Το βασικό χαρακτηριστικό μιας ψηφιακής επιχείρησης είναι η ικανότητά της να ενώνει τον πραγματικό και τον ψηφιακό κόσμο, συλλέγοντας δεδομένα από τις λειτουργίες και μετατρέποντάς τα σε ιδέες που οδηγούν σε βελτιώσεις στον πραγματικό κόσμο. Η ένωση αυτών των δύο κόσμων επιτρέπει τη ροή δεδομένων μεταξύ όλων των ενδιαφερομένων που εμπλέκονται στον κύκλο ζωής του προϊόντος, της παραγωγής και της υπηρεσίας. Αυτή η ελεύθερη ροή δεδομένων ενισχύει την ικανότητα μιας ψηφιακής επιχείρησης να προσαρμόζεται στις απαιτήσεις της αγοράς, να καινοτομεί γρηγορότερα και να βελτιώνει την ποιότητα, μειώνοντας παράλληλα τις εκπομπές άνθρακα και τη χρήση πόρων.

Βασικά συμπεράσματα:

Σημαντικά χαρακτηριστικά μιας βιώσιμης ψηφιακής επιχείρησης
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη εντάσσεται σε βιώσιμες ψηφιακές επιχειρήσεις
Πώς οι κατασκευαστές μπορούν να εφαρμόσουν την τεχνητή νοημοσύνη σήμερα για να βοηθήσουν τις προσπάθειες απαλλαγής από τον άνθρακα και να βελτιώσουν την ποιότητα και τον χρόνο διάθεσης στην αγορά

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

Το ταξίδι του ψηφιακού μετασχηματισμού: Siemens Electronics, Erlangen

Σιμενς υπερσύγχρονο εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών στο Erlangen της Γερμανίας αντιμετώπισε τις ίδιες προκλήσεις που προσπαθούν να ξεπεράσουν πολλοί κατασκευαστές. Το εργοστάσιο έπρεπε να βρει τρόπους παραγωγής προϊόντων, δίνοντας προτεραιότητα στην απαλλαγή από τις ανθρακούχες εκπομπές, την ταχύτητα, την ποιότητα και την οικονομική αποδοτικότητα. Το εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών της Siemens στο Erlangen, το οποίο παράγει μετατροπείς συχνοτήτων SINAMICS και ελεγκτές SINUMERIK CNC για τη Siemens και τους πελάτες της, έπρεπε επίσης να πλοηγηθεί στην ενσωμάτωση έξυπνων, ψηφιακών λύσεων σε παλαιές υποδομές και συστήματα εντός του εργοστασίου.

Το εργοστάσιο αναγνώρισε ότι αυτές οι προκλήσεις δεν θα μπορούσαν να ξεπεραστούν χωρίς να αγκαλιαστεί η ψηφιοποίηση για να συνεχίσει τον συνεχή μετασχηματισμό σε μια βιώσιμη ψηφιακή επιχείρηση που ξεκίνησε δεκαετίες νωρίτερα. Οι ψηφιακές λύσεις για τη μηχανική, τη διαχείριση εργοστασίων, τη διαχείριση κύκλου ζωής προϊόντων και πολλά άλλα παρέχουν τα θεμέλια. Με αυτά στη θέση τους, μπορούν να δημιουργηθούν πιο προηγμένες τεχνολογίες και λειτουργίες για την περαιτέρω ενίσχυση των λειτουργιών στο Erlangen.

Η βιομηχανική τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι μία από τις προηγμένες τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται στον ιστότοπο. Όπου μια τεχνητή νοημοσύνη με επίκεντρο τον καταναλωτή μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία κειμένου για μια γαμήλια ομιλία ή εικόνων για το προφίλ σας στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τα βιομηχανικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται στο εργοστάσιο ελέγχουν τα μηχανήματα, διαχειρίζονται τις λειτουργίες στο εργοστάσιο και αναλύουν δεδομένα για να υποδείξουν την απόδοση και να καθοδηγήσουν τη λήψη αποφάσεων. Αυτά τα βιομηχανικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να είναι ισχυρά, αξιόπιστα και αποδεδειγμένα ασφαλή ακόμη και όταν εργάζονται σε στενή συνεργασία με ανθρώπινους εργαζόμενους.

Σήμερα, ας διερευνήσουμε πώς το εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών Siemens στο Erlangen χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη βιομηχανικής ποιότητας για να υποστηρίξει μεγαλύτερη απαλλαγή από τις ανθρακούχες εκπομπές, ποιότητα και χρόνο διάθεσης στην αγορά.

Το ταξίδι του ψηφιακού μετασχηματισμού: Siemens Electronics, Erlangen

Πριν βελτιωθούν οι διαδικασίες, οι μηχανές και τα συστήματα, πρέπει να γίνουν κατανοητά μέσω της συλλογής και ανάλυσης δεδομένων. Μια ψηφιακή επιχείρηση παράγει τεράστιες ποσότητες δεδομένων κατά τη διάρκεια των καθημερινών λειτουργιών. Σε εργοστασιακό περιβάλλον αυτό μπορεί να περιλαμβάνει πληροφορίες σχετικά με την κατανάλωση ενέργειας διαφόρων συστημάτων και ολόκληρης της εγκατάστασης, δεδομένα απόδοσης, λειτουργικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που προέρχονται από συνδεδεμένες μηχανές και πολλά άλλα. Η συλλογή και κατανόηση αυτών των δεδομένων είναι κρίσιμη για τη διαχείριση ενός σύγχρονου ψηφιακού εργοστασίου, αλλά ο τεράστιος όγκος δεδομένων καθιστά τη συγκέντρωση και την ανάλυσή τους μια δύσκολη εργασία.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: Αποδοτικότητα, ταχύτητα, ποιότητα

Ευτυχώς, οι συνδεδεμένες ροές δεδομένων μιας ψηφιακής επιχείρησης παρουσιάζουν μια χρυσή ευκαιρία για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την επιτάχυνση της ανάλυσης αυτών των τεράστιων συνόλων δεδομένων. Αυτό θα οδηγήσει σε βελτιστοποιήσεις σε διάφορες πτυχές του εργοστασίου τόσο στο εργοστάσιο όσο και σε άλλα συστήματα πολύ πιο γρήγορα από πριν. Το εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών της Siemens στο Erlangen, για παράδειγμα, έχει αξιοποιήσει δεδομένα από όλο το εργοστάσιο για να εφαρμόσει έξυπνα μέτρα ενεργειακής απόδοσης, μειώνοντας την κατανάλωση ενέργειας κατά 25% και το καθαρό αποτύπωμα άνθρακα κατά 50%. Επιπλέον, οι στοχευμένες βελτιώσεις στην αποδοτικότητα της παραγωγής συνέβαλαν στη μείωση της ενέργειας που χρησιμοποιείται για την παραγωγή κάθε προϊόντος κατά 50%.

Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει επίσης πραγματικά προγράμματα προγνωστικής συντήρησης για να διασφαλιστεί ότι ο χρόνος διακοπής λειτουργίας του μηχανήματος δεν αποτελεί ποτέ έκπληξη για τους χειριστές του εργοστασίου. Τα δεδομένα μηχανών και συντήρησης αναλύονται και συγκρίνονται με προηγούμενες περιπτώσεις για τον εντοπισμό προτύπων και πιθανών λύσεων. Το εργοστάσιο χρησιμοποιεί την προγνωστική συντήρηση σε μια διαδικασία άλεσης που συμβαίνει ως μέρος της παραγωγής τυπωμένων κυκλωμάτων. Η διαδικασία άλεσης παράγει μια λεπτή σκόνη που συσσωρεύεται στους άξονες άλεσης και μπορεί να εμποδίσει την περιστροφή των ατράκτων ή, με αρκετή συσσώρευση, να προκαλέσει μη προγραμματισμένο χρόνο διακοπής λειτουργίας. Για να αποφευχθούν τέτοιες δαπανηρές καθυστερήσεις, η λύση προγνωστικής συντήρησης παρακολουθεί το ρεύμα και την ταχύτητα του άξονα για να παρακολουθεί τις ανωμαλίες και ακόμη και να προβλέπει μελλοντικές κρίσιμες καταστάσεις.

Οι έξυπνες διαδικασίες είναι καλύτερες διαδικασίες

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να είναι μεταμορφωτική για μεμονωμένες διαδικασίες και μηχανές, επιτρέποντας ακόμη και στενότερη συνεργασία μεταξύ ανθρώπων και ρομποτικής στο εργαστήριο με αποτελεσματικό και ασφαλή τρόπο. Το εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών της Siemens στο Erlangen χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη και υπολογιστική όραση για να επιτρέπει στους ρομποτικούς βραχίονες να επιλέγουν και να τοποθετούν εξαρτήματα με την ίδια ευελιξία και επιδεξιότητα με έναν ανθρώπινο χειριστή. Οι παραδοσιακοί ρομποτικοί βραχίονες δεν έχουν την ικανότητα να διακρίνουν μεταξύ διαφορετικών τμημάτων, απαιτώντας την προ-ταξινόμηση και οργάνωση των εξαρτημάτων. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα ελέγχου για ρομπότ τους επιτρέπει να αναγνωρίζουν και να αρπάξουν διάφορα μέρη από ένα μη ταξινομημένο κουτί και να τα τοποθετήσουν ακριβώς εκεί που ανήκουν.

Κάνοντας το ρομπότ πιο έξυπνο, αυτοί οι τύποι κουραστικών λειτουργιών επιλογής και τοποθέτησης μπορούν να πραγματοποιηθούν εντελώς αυτόματα από οικονομικά αποδοτικά ρομπότ. Φυσικά, προτού απελευθερωθούν αυτοί οι έξυπνοι ρομποτικοί βραχίονες, πρέπει να εκπαιδευτούν. Ως ψηφιακή επιχείρηση, το εργοστάσιο μπορεί να χρησιμοποιήσει προσομοιώσεις βασισμένες στη φυσική και το Digital Twin για να εκπαιδεύσει ουσιαστικά τους αλγόριθμους στην αναγνώριση, επιλογή και τοποθέτηση εξαρτημάτων. Τα συνθετικά δεδομένα εκπαίδευσης δημιουργούνται και επισημαίνονται αυτόματα, αυξάνοντας την ταχύτητα και μειώνοντας την προσπάθεια που απαιτείται για την εκπαίδευση των ρομποτικών βραχιόνων.

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.

A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

Χρήση AI για βελτίωση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας

Οι πιο ευαίσθητες διαδικασίες μπορούν επίσης να αυτοματοποιηθούν δίνοντας στη ρομποτική χειροκίνητη επιδεξιότητα όπως αυτή ενός ανθρώπινου χεριού. Η ενσωμάτωση αισθητήρων δύναμης και ροπής στον τελικό τελεστή ενός ρομποτικού βραχίονα ελεγχόμενου από τεχνητή νοημοσύνη του επιτρέπει να ανιχνεύει και να ρυθμίζει με ακρίβεια τη δύναμη που χρησιμοποιεί για να χειριστεί ένα αντικείμενο. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για διαδικασίες που περιλαμβάνουν ευαίσθητα και μικρά μέρη, όπως εξαρτήματα πλακέτας τυπωμένου κυκλώματος (PCB). Στην πραγματικότητα, οι ρομποτικοί βραχίονες που χειρίζονται τέτοιες λεπτές εργασίες μπορεί να απαιτούν το ίδιο «Fingerspitzengefühl» με αυτό ενός χειρουργού που ράβει μια πληγή!

Στο εργοστάσιο ηλεκτρονικών ειδών της Siemens στο Erlangen, η παραγωγή PCB περιλαμβάνει την τοποθέτηση ενσύρματων ηλεκτρονικών εξαρτημάτων μέσω μικροσκοπικών οπών στο υπόστρωμα, που ονομάζεται τεχνολογία διαμέσου οπών (THT). Το THT περιλαμβάνει πολύ ευαίσθητα και ευαίσθητα μέρη που συνδέονται σε πολύ μικρές τρύπες στο PCB, συχνά μόλις δέκατα του χιλιοστού σε διάμετρο. Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στη ρομποτική να χειρίζεται απαλά τα εξαρτήματα, διασφαλίζοντας ότι τοποθετούνται με ακρίβεια και ασφαλίζονται χωρίς να υποστούν ζημιά. Συνολικά, η αυτοματοποίηση μιας τόσο ευαίσθητης εργασίας αυξάνει την ποιότητα της διαδικασίας και απελευθερώνει τους ανθρώπινους εργαζόμενους από την κούραση και την κακή εργονομία που σχετίζεται με μια τέτοια εργασία.

Εκτός από τα άμεσα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η αυξημένη ποιότητα παραγωγής και το μειωμένο κόστος, η προσθήκη της τεχνητής νοημοσύνης στο περιβάλλον του εργοστασίου συνέβαλε επίσης στη βιωσιμότητα του εργοστασίου. Η αυξημένη ακρίβεια και ακρίβεια της αυτοματοποιημένης διαδικασίας τοποθέτησης THT μειώνει τα απορρίμματα και συνεπώς τη σπατάλη υλικού και ενέργειας, καθιστώντας το εργοστάσιο πιο αποδοτικό συνολικά. Δεδομένου ότι η έξυπνη ρομποτική δεν απαιτεί πλέον προταξινομημένα εξαρτήματα, τα πλαστικά ένθετα που κάποτε απαιτούνταν για την οργάνωση ταξινομημένων εξαρτημάτων έχουν καταστεί παρωχημένα. Το αποτέλεσμα είναι η εξάλειψη χιλιάδων πλαστικών εξαρτημάτων που τελικά καταλήγουν ως απόβλητα.

Το μέλλον για βιώσιμες ψηφιακές επιχειρήσεις

Μια ψηφιακή επιχείρηση μπορεί να αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη και τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων που παράγονται καθημερινά για να εντοπίσει και να δράσει στις ευκαιρίες απαλλαγής από τον άνθρακα, μειώνοντας τη χρήση πόρων, ανακύκλωση και πολλά άλλα, τόσο στις εσωτερικές διαδικασίες όσο και στις παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού. Οι αποφάσεις που λαμβάνονται στο σχεδιασμό προϊόντων, για παράδειγμα, αντιπροσωπεύουν το 80% των περιβαλλοντικών επιπτώσεων ενός προϊόντος που φτάνει στον πραγματικό κόσμο - με άλλα λόγια, τα απόβλητα δεν είναι τίποτα περισσότερο από ένα ελάττωμα σχεδιασμού. Μια βιώσιμη ψηφιακή επιχείρηση μπορεί να χρησιμοποιήσει έναν συνδυασμό του ολοκληρωμένου Digital Twin, δεδομένων και AI για να κατανοήσει το σχετικό κόστος βιωσιμότητας διαφόρων αποφάσεων σχεδιασμού, βελτιστοποιώντας την αποδοτική απόδοση, τη χρήση υλικών και την ανακυκλωσιμότητα.

Στην παραγωγή, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση των χρονοδιαγραμμάτων παραγωγής ώστε να ανταποκρίνεται στη ζήτηση, να εντοπίσει ευκαιρίες για ενεργειακή απόδοση και, όπως στο Erlangen, να βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα της παραγωγής και να μειώσει τα απορρίμματα και τα απορρίμματα υλικών. Και, ίσως το πιο σημαντικό, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γίνει ένα ισχυρό εργαλείο στη διαχείριση περίπλοκων παγκόσμιων αλυσίδων εφοδιασμού, βοηθώντας τις εταιρείες να επιλέξουν προμηθευτές και να δημιουργήσουν συστήματα εφοδιαστικής με βάση το κόστος, την ποιότητα και τη βιωσιμότητα. Καθώς συνεχίζουμε να εξελίσσουμε και να επεκτείνουμε τις δυνατότητες μιας βιώσιμης ψηφιακής επιχείρησης, εγκαταστάσεις όπως το Siemens Electronics Factory στο Erlangen προσφέρουν ένα κρίσιμο έδαφος δοκιμής για τεχνολογίες και λύσεις που μπορούν να βοηθήσουν τους πελάτες να μεταμορφωθούν για να ξεπεράσουν τις προκλήσεις του σήμερα και του αύριο.

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>