Dva suradnika razgovaraju iza proizvodne ćelije u radnji.

Korištenje umjetne inteligencije u održivom digitalnom poduzeću

Da bi ostala naprijed, tvrtke moraju postati održiva digitalna poduzeća. Koristeći napredne tehnologije, ta poduzeća također mogu poboljšati agilnost i učinkovitost. Ova se rasprava fokusira na ulogu umjetne inteligencije u poboljšanju kvalitete proizvodnje, vremena za stavljanje na tržište i učinkovitosti resursa u modernim tvornicama.

Oblikovanje tijeka povijesti

Tijek povijesti oblikovali su inovativni mislioci koji su mogli zamisliti nove pristupe izazovima s kojima su se suočili. Doista, kameno doba nije završilo zato što nam je ponestalo kamenja, već zbog razvoja novih i učinkovitijih rješenja problema tog vremena.

Budućnost se oblikuje na isti način. Višedimenzionalni trendovi koji se protežu kroz poslovanje, društvo i tehnologiju pokreću nove izazove za moderne tvrtke. Prevladavanje ovih izazova zahtijevat će od tvrtki da inoviraju i usvoje nove metode upravljanja svojim poslovanjem. Konkretno, tvrtke se moraju transformirati u održiva digitalna poduzeća kako bi upravljale životnim ciklusima proizvoda i proizvodnje u stvarnom i digitalnom svijetu.

Ključna značajka digitalnog poduzeća je njegova sposobnost da ujedini stvarni i digitalni svijet, prikuplja podatke iz operacija i pretvara ih u uvide koji potiču poboljšanja u stvarnom svijetu. Spajanje ova dva svijeta omogućuje protok podataka između svih dionika uključenih u životni ciklus proizvoda, proizvodnje i usluge. Ovaj slobodan protok podataka nadopunjuje sposobnost digitalnog poduzeća da se prilagodi zahtjevima tržišta, brže inovira i poboljša kvalitetu, a sve istovremeno smanjuje emisije ugljika i korištenje resursa.

Ključni zaključci:

Važne karakteristike održivog digitalnog poduzeća
Kako se umjetna inteligencija uklapa u održiva digitalna poduzeća
Kako proizvođači danas mogu primijeniti umjetnu inteligenciju kako bi pomogli naporima za dekarbonizaciju i poboljšali kvalitetu i vrijeme stavljanja na tržište

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

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

Putovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Siemensova najsuvremenija tvornica elektronike u Erlangenu, Njemačka suočili su se s istim izazovima koje mnogi proizvođači pokušavaju prevladati. Tvornica je morala pronaći načine proizvodnje proizvoda uz davanje prioriteta dekarbonizaciji, brzini, kvaliteti i isplativosti. Siemensova tvornica elektronike u Erlangenu, koja proizvodi SINAMICS frekvencijske pretvarače i SINUMERIK CNC kontrolere za Siemens i njegove kupce, također je morala upravljati integracijom pametnih, digitalnih rješenja u naslijeđenu infrastrukturu i sustave unutar tvornice.

Tvornica je prepoznala da se ti izazovi ne mogu prevladati bez prihvaćanja digitalizacije kako bi se nastavila stalna transformacija u održivo digitalno poduzeće koja je započela desetljećima ranije. Digitalna rješenja za inženjering, upravljanje radnjama, upravljanje životnim ciklusom proizvoda i još mnogo toga pružaju temelj. S tim uspostavljenim, naprednije tehnologije i funkcije mogu se izgraditi kako bi se dodatno poboljšale operacije u Erlangenu.

Industrijska umjetna inteligencija (AI) jedna je od naprednih tehnologija koje se koriste na ovom mjestu. Tamo gdje umjetna inteligencija usmjerena na potrošača može pomoći u generiranju teksta za vjenčani govor ili slika za vaš profil na društvenim mrežama, industrijski AI sustavi implementirani u tvorničkim strojevima upravljaju operacijama u radnji i analiziraju podatke kako bi ukazali na performanse i usmjerili donošenje odluka. Ovi industrijski AI sustavi moraju biti robusni, pouzdani i dokazano sigurni čak i kada rade u bliskoj suradnji s ljudskim radnicima.

Danas istražimo kako Siemens Electronics Factory u Erlangenu koristi umjetnu inteligenciju industrijskog razreda kako bi podržala veću dekarbonizaciju, kvalitetu i vrijeme stavljanja na tržište.

Putovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Prije nego što se procesi, strojevi i sustavi mogu poboljšati, moraju se razumjeti kroz prikupljanje i analizu podataka. Digitalno poduzeće generira ogromne količine podataka tijekom svakodnevnog poslovanja. U tvorničkom okruženju to može uključivati informacije o potrošnji energije različitih sustava i cijelog postrojenja, podatke o propusnosti, operativne podatke u stvarnom vremenu koji dolaze iz povezanih strojeva i još mnogo toga. Prikupljanje i razumijevanje ovih podataka ključno je za upravljanje modernom digitalnom tvornicom, ali sama količina podataka čini njihovo agregiranje i analizu izazovnim zadatkom.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: Učinkovitost, brzina, kvaliteta

Srećom, povezani tokovi podataka digitalnog poduzeća predstavljaju zlatnu priliku za primjenu AI za ubrzavanje analize ovih ogromnih skupova podataka. To će dovesti do optimizacija različitih aspekata tvornice, kako na radnji, tako i u drugim sustavima mnogo brže nego prije. Na primjer, Siemensova tvornica elektronike u Erlangenu iskoristila je podatke iz cijele tvornice kako bi implementirala inteligentne mjere energetske učinkovitosti, smanjujući potrošnju energije za 25%, a neto ugljični otisak za 50%. Nadalje, ciljana poboljšanja učinkovitosti proizvodnje pomogla su smanjiti energiju koja se koristi za proizvodnju svakog proizvoda za 50%.

AI također omogućuje istinske sheme prediktivnog održavanja kako bi se osiguralo da zastoj stroja nikada ne bude iznenađenje za tvorničke operatere. Podaci o strojevima i održavanju analiziraju se i uspoređuju s prošlim slučajevima kako bi se identificirali obrasci i potencijalna rješenja. Tvornica koristi prediktivno održavanje u procesu glodanja koji se odvija kao dio proizvodnje tiskanih ploča. Postupak glodanja stvara sitnu prašinu koja se nakuplja na glodalicama i može ometati rotaciju vretena ili, uz dovoljno nakupljanja, uzrokovati neplanirane zastoje. Kako bi se spriječila takva skupa kašnjenja, rješenje za predviđanje održavanja prati struju i brzinu vretena kako bi pazilo na anomalije, pa čak i predvidjelo buduća kritična stanja.

Inteligentni procesi su bolji procesi

AI može biti transformativan i za pojedinačne procese i strojeve, čak i omogućujući bližu suradnju ljudi i robotike na radnji na učinkovit i siguran način. Siemensova tvornica elektronike u Erlangenu koristi umjetnu inteligenciju i računalni vid kako bi robotskim rukama omogućila odabir i postavljanje dijelova s istom fleksibilnošću i spretnošću kao i ljudski operater. Tradicionalne robotske ruke nemaju sposobnost razlikovanja različitih dijelova, zahtijevajući da se dijelovi prethodno sortiraju i organiziraju. Uključivanje umjetne inteligencije u upravljačke sustave robota omogućuje im prepoznavanje i izvlačenje različitih dijelova iz nesvrstane kutije i postavljanje točno tamo gdje pripadaju.

Čineći robota pametnijim, ove vrste zamornih operacija odabira i postavljanja mogu se potpuno automatski izvršiti isplativim robotima. Naravno, prije nego što se ove inteligentne robotske ruke mogu osloboditi, moraju se obučiti. Kao digitalno poduzeće, tvornica može koristiti simulacije zasnovane na fizici i Digital Twin kako bi virtualno obučavala algoritme o prepoznavanju, odabiru i postavljanju dijelova. Sintetički podaci o treningu generiraju se i označavaju automatski, povećavajući brzinu i smanjujući napor potreban za treniranje robotskih ruku.

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>

Korištenje AI za poboljšanje preciznosti i učinkovitosti

Osjetljiviji procesi također se mogu automatizirati dajući ručnoj spretnosti robotike poput one ljudske ruke. Integriranje senzora sile i okretnog momenta u krajnji efektor robotske ruke kojom upravlja AI omogućuje precizno osjetiti i prilagoditi silu koju koristi za manipulaciju objektom. To je ključno za procese koji uključuju osjetljive i male dijelove, kao što su komponente tiskane ploče (PCB). Zapravo, robotske ruke koje se bave tako osjetljivim zadacima mogu zahtijevati isti "Fingerspitzengefühl" kao i kirurg koji šiva ranu!

U tvornici elektronike Siemens u Erlangenu proizvodnja PCB-a uključuje ugradnju žičanih elektroničkih komponenti kroz sitne rupe u podlozi, nazvane tehnologija kroz rupe (THT). THT uključuje vrlo osjetljive i osjetljive dijelove koji se ubacuju u vrlo male rupe na PCB-u, često promjera samo desetine milimetra. AI omogućuje robotici da nježno rukuje komponentama, osiguravajući da su točno postavljeni i osigurani bez oštećenja. Sve u svemu, automatizacija tako osjetljivog zadatka povećava kvalitetu procesa i oslobađa ljudske radnike od dosadnosti i loše ergonomije povezane s takvim zadatkom.

Uz neposredne prednosti umjetne inteligencije, poput povećane kvalitete proizvodnje i smanjenih troškova, dodavanje AI u okruženje trgovine također je pridonijelo održivosti tvornice. Povećana preciznost i točnost automatiziranog postupka ugradnje THT smanjuje otpad, a time i izgubljeni materijal i energiju, čineći tvornicu ukupno učinkovitijom. Budući da inteligentna robotika više ne zahtijeva unaprijed sortirane dijelove, plastični umetci koji su nekada bili potrebni za organiziranje sortiranih dijelova zastarjeli su. Rezultat je uklanjanje tisuća plastičnih dijelova koji na kraju završe kao otpad.

Budućnost održivih digitalnih poduzeća

Digitalno poduzeće može iskoristiti umjetnu inteligenciju i ogromne količine podataka generiranih svaki dan kako bi identificiralo i djelovalo na mogućnosti za dekarbonizaciju, smanjenje potrošnje resursa, recikliranje i još mnogo toga, kako u internim procesima tako i u globalnim lancima opskrbe. Odluke donesene u dizajnu proizvoda, na primjer, čine 80% utjecaja proizvoda na okoliš koji dolazi u stvarni svijet - drugim riječima, otpad nije ništa drugo do nedostatak dizajna. Održivo digitalno poduzeće može koristiti kombinaciju sveobuhvatnog Digital Twin blizanca, podataka i umjetne inteligencije kako bi razumjelo relativne troškove održivosti različitih dizajnerskih odluka, optimizirajući za učinkovite performanse, upotrebu materijala i mogućnost recikliranja.

U proizvodnji, AI može pomoći u optimizaciji rasporeda proizvodnje kako bi odgovarao potražnji, identificirali mogućnosti za energetsku učinkovitost i kao u Erlangenu, znatno poboljšati kvalitetu proizvodnje i smanjiti otpad od otpada i materijala. I, što je možda najvažnije, AI može postati moćan alat u upravljanju razrađenim globalnim lancima opskrbe, pomažući tvrtkama da odaberu dobavljače i izgrade logističke sustave temeljene na troškovima, kvaliteti i održivosti. Kako nastavljamo razvijati i proširiti mogućnosti održivog digitalnog poduzeća, objekti poput Siemensove tvornice elektronike u Erlangenu nude ključni poligon za tehnologije i rješenja koja mogu pomoći kupcima da se transformiraju kako bi prevladali izazove današnjice i sutrašnjice.

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