Dva sodelavca klepetata za proizvodno celico v trgovini.

Izkoriščanje umetne inteligence v trajnostnem digitalnem podjetju

Da bi ostala naprej, morajo podjetja postati trajnostna digitalna podjetja. Z uporabo naprednih tehnologij lahko ta podjetja izboljšajo tudi okretnost in učinkovitost. Ta razprava se osredotoča na vlogo umetne inteligence pri izboljšanju kakovosti proizvodnje, časa za prodajo in učinkovitosti virov v sodobnih tovarnah.

Oblikovanje poteka zgodovine

Potek zgodovine so oblikovali inovativni misleci, ki bi si lahko predstavili nove pristope k izzivom, s katerimi se soočajo. Dejansko se kamena doba ni končala zato, ker nam je zmanjkalo kamnov, ampak zaradi razvoja novih in učinkovitejših rešitev za probleme tistega časa.

Prihodnost se oblikuje na skoraj enak način. Večdimenzionalni trendi, ki se raztezajo po podjetjih, družbi in tehnologiji, spodbujajo nove izzive za sodobna podjetja. Premagovanje teh izzivov bo zahtevalo, da podjetja uvedejo inovacije in sprejmejo nove metode upravljanja svojih podjetij. Konkretno, podjetja se morajo spremeniti v trajnostna digitalna podjetja za upravljanje življenjskega cikla izdelkov in proizvodnje tako v resničnem kot v digitalnem svetu.

Ključna značilnost digitalnega podjetja je njegova sposobnost združevanja resničnega in digitalnega sveta, zbira podatke iz poslovanja in jih spremeni v vpoglede, ki spodbujajo izboljšave v resničnem svetu. Združevanje teh dveh svetov omogoča pretok podatkov med vsemi zainteresiranimi stranmi, ki sodelujejo v življenjskem ciklu izdelkov, proizvodnje in storitev. Ta prosti pretok podatkov povečuje sposobnost digitalnega podjetja, da se prilagodi zahtevam trga, hitreje uvaja inovacije in izboljša kakovost, hkrati pa zmanjšuje emisije ogljika in rabo virov.

Ključni ukrepi:

Pomembne značilnosti trajnostnega digitalnega podjetja
Kako se umetna inteligenca prilega trajnostnemu digitalnemu podjetju
Kako lahko proizvajalci danes uporabljajo umetno inteligenco za pomoč pri prizadevanjih za dekarbonizacijo ter izboljšanje kakovosti in časa pristopa na trg

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

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

Potovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Siemensova najsodobnejša tovarna elektronike v Erlangenu v Nemčiji Soočili so se z enakimi izzivi, ki jih poskušajo premagati številni proizvajalci. Tovarna je morala najti načine proizvodnje izdelkov, hkrati pa dati prednost dekarbonizaciji, hitrosti, kakovosti in stroškovni učinkovitosti. Tovarna elektronike Siemens v Erlangenu, ki proizvaja frekvenčne pretvornike SINAMICS in CNC krmilnike SINUMERIK za Siemens in njegove stranke, je morala prav tako usmeriti v integracijo pametnih, digitalnih rešitev v staro infrastrukturo in sisteme znotraj tovarne.

Tovarna je priznala, da teh izzivov ni mogoče premagati brez digitalizacije, da bi nadaljevala nenehno preobrazbo v trajnostno digitalno podjetje, ki se je začela desetletja prej. Digitalne rešitve za inženiring, upravljanje trgovin, upravljanje življenjskega cikla izdelkov in drugo zagotavljajo temelj. Z njimi je mogoče zgraditi naprednejše tehnologije in funkcije za nadaljnje izboljšanje poslovanja v Erlangenu.

Industrijska umetna inteligenca (AI) je ena izmed naprednih tehnologij, ki se uporabljajo na lokaciji. Kadar lahko umetna inteligenca, osredotočena na potrošnika, pomaga ustvariti besedilo za poročni govor ali slike za vaš profil v družabnih omrežjih, industrijski sistemi umetne inteligence, nameščeni v tovarniških strojih, upravljajo operacije v trgovini in analizirajo podatke za prikaz uspešnosti in usmerjanje odločanja. Ti industrijski sistemi umetne inteligence morajo biti robustni, zanesljivi in dokazano varni tudi pri tesnem sodelovanju s človeškimi delavci.

Danes raziščimo, kako tovarna elektronike Siemens v Erlangenu uporablja umetno inteligenco industrijskega razreda za podporo večji dekarbonizaciji, kakovosti in času pristopa na trg.

Potovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Preden je mogoče izboljšati procese, stroje in sisteme, jih je treba razumeti z zbiranjem in analizo podatkov. Digitalno podjetje med vsakodnevnim poslovanjem ustvari ogromne količine podatkov. V tovarniškem okolju lahko to vključuje informacije o porabi energije različnih sistemov in celotnega obrata, podatke o pretočnosti, podatke o obratovanju v realnem času, ki prihajajo iz povezanih strojev in drugo. Zbiranje in razumevanje teh podatkov je ključnega pomena za upravljanje sodobne digitalne tovarne, vendar je zaradi same količine podatkov njihovo združevanje in analiza zahtevna naloga.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: učinkovitost, hitrost, kakovost

Na srečo povezani podatkovni tokovi digitalnega podjetja predstavljajo zlato priložnost za uporabo umetne inteligence za pospešitev analize teh ogromnih naborov podatkov. To bo spodbudilo optimizacijo različnih vidikov tovarne tako v trgovini kot v drugih sistemih veliko hitreje kot prej. Tovarna elektronike Siemens v Erlangenu je na primer izkoristila podatke iz celotne tovarne za izvajanje inteligentnih ukrepov za energetsko učinkovitost, s čimer je zmanjšalo porabo energije za 25% in neto ogljični odtis za 50%. Poleg tega so ciljno usmerjene izboljšave učinkovitosti proizvodnje prispevale k zmanjšanju energije, porabljene za proizvodnjo vsakega izdelka, za 50%.

Umetna inteligenca omogoča tudi resnične predvidljive sheme vzdrževanja, ki zagotavljajo, da izpadi strojev nikoli ne presenečijo operaterje tovarn. Podatki o strojih in vzdrževanju se analizirajo in primerjajo s preteklimi primeri, da bi ugotovili vzorce in potencialne rešitve. Tovarna uporablja napovedno vzdrževanje v procesu rezkanja, ki poteka kot del proizvodnje tiskanih vezij. Postopek rezkanja nastane fin prah, ki se nabira na rezkalnih vretenah in lahko ovira vrtenje vreten ali ob zadostnem kopičenju povzroči nenačrtovane izpade. Da bi preprečili tako drage zamude, rešitev za napovedno vzdrževanje spremlja tok in hitrost vretena, da spremlja anomalije in celo napoveduje prihodnja kritična stanja.

Inteligentni procesi so boljši procesi

Umetna inteligenca je lahko transformativna tudi za posamezne procese in stroje, kar celo omogoča tesnejše sodelovanje med ljudmi in robotiko v trgovini na učinkovit in varen način. Tovarna elektronike Siemens v Erlangenu uporablja umetno inteligenco in računalniški vid, da robotskim rokam omogočajo izbiro in postavitev delov z enako prilagodljivostjo in spretnostjo kot človeški operater. Tradicionalne robotske roke nimajo sposobnosti razlikovanja med različnimi deli, zato morajo biti deli predhodno razvrščeni in organizirani. Vključitev umetne inteligence v krmilne sisteme robotov jim omogoča, da prepoznajo in zgrabijo različne dele iz nerazvrščene škatle ter jih postavijo točno tam, kjer pripadajo.

S tem, da bo robot pametnejši, lahko stroškovno učinkoviti roboti te vrste dolgočasnih operacij izbire in namestitve popolnoma samodejno izvedejo. Seveda, preden se lahko sprostijo te inteligentne robotske roke, jih je treba usposobiti. Kot digitalno podjetje lahko tovarna uporablja simulacije, ki temeljijo na fiziki, in Digital Twin za virtualno usposabljanje algoritmov za prepoznavanje, izbiranje in umestitev delov. Sintetični podatki o vadbi se ustvarijo in označujejo samodejno, kar poveča hitrost in zmanjša napor, potreben za treniranje robotskih rok.

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>

Uporaba umetne inteligence za povečanje natančnosti in učinkovitosti

Občutljivejše procese je mogoče avtomatizirati tudi tako, da ročni robotiki damo spretnost, kot je človeška roka. Vključitev senzorjev sile in navora v končni efektor robotske roke, ki jo nadzoruje AI, omogoča natančno zaznavanje in prilagajanje sile, ki jo uporablja za manipulacijo s predmetom. To je ključnega pomena za procese, ki vključujejo občutljive in majhne dele, kot so komponente tiskanega vezja (PCB). Pravzaprav lahko robotske roke, ki opravljajo tako občutljive naloge, zahtevajo enak »Fingerspitzengefühl« kot kirurg, ki šiva rano!

V tovarni elektronike Siemens v Erlangenu proizvodnja PCB vključuje namestitev žičnih elektronskih komponent skozi drobne luknje v substratu, imenovane tehnologija skozi luknje (THT). THT vključuje zelo občutljive in občutljive dele, ki so priključene v zelo majhne luknje v PCB, pogosto le desetine milimetra v premeru. AI omogoča robotiki, da nežno ravna s komponentami, s čimer zagotavlja, da so natančno nameščeni in zavarovani brez poškodb. Skratka avtomatizacija tako občutljive naloge povečuje kakovost procesa in osvobodi človeške delavce dosadnosti in slabe ergonomije, povezane s takšno nalogo.

Poleg neposrednih koristi umetne inteligence, kot so povečana kakovost proizvodnje in nižji stroški, je dodajanje umetne inteligence v okolje trgovine prispevalo tudi k trajnosti tovarne. Povečana natančnost in natančnost avtomatiziranega postopka vgradnje THT zmanjšuje odpadke in s tem zapravljen material in energijo, zaradi česar je tovarna na splošno učinkovitejša. Ker inteligentna robotika ne zahteva več vnaprej razvrščenih delov, so plastični vložki, ki so bili nekoč potrebni za organizacijo razvrščenih delov, zastareli. Rezultat je odstranitev tisoč plastičnih delov, ki na koncu končajo kot odpadki.

Prihodnost trajnostnih digitalnih podjetij

Digitalno podjetje lahko izkoristi umetno inteligenco in ogromne količine podatkov, ustvarjenih vsak dan, za prepoznavanje in ukrepanje v zvezi z možnostmi za dekarbonizacijo, zmanjšanje porabe virov, recikliranje in drugo tako v notranjih procesih kot v svetovnih dobavnih verigah. Odločitve, sprejete pri oblikovanju izdelka, na primer predstavljajo 80% okoljskega vpliva izdelka, ki pride v resničen svet — z drugimi besedami, odpadki niso nič drugega kot pomanjkljivost pri oblikovanju. Trajnostno digitalno podjetje lahko uporabi kombinacijo celovitega digitalnega dvojčka, podatkov in umetne inteligence za razumevanje relativnih trajnostnih stroškov različnih oblikovalskih odločitev, kar optimizira za učinkovito delovanje, uporabo materiala in možnost recikliranja.

V proizvodnji lahko AI pomaga optimizirati proizvodne urnike, da bi ustrezali povpraševanju, prepoznali priložnosti za energetsko učinkovitost in tako kot v Erlangenu znatno izboljšali kakovost proizvodnje ter zmanjšali odpadke in materialne odpadke. In, kar je morda najpomembneje, lahko umetna inteligenca postane močno orodje pri upravljanju zapletenih globalnih dobavnih verig, ki podjetjem pomaga izbrati dobavitelje in graditi logistične sisteme, ki temeljijo na stroških, kakovosti in trajnosti. Ker še naprej razvijamo in širimo zmogljivosti trajnostnega digitalnega podjetja, objekti, kot je tovarna elektronike Siemens v Erlangenu, nudijo ključni preizkus za tehnologije in rešitve, ki lahko strankam pomagajo pri preoblikovanju izzivov danes in jutri.

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