Korišćenje AI u održivom digitalnom preduzeću

Da bi ostale ispred, kompanije moraju da postanu održiva digitalna preduzeća. Koristeći napredne tehnologije, ova preduzeća takođe mogu da poboljšaju agilnost i efikasnost. Ova diskusija se fokusira na ulogu AI u poboljšanju kvaliteta proizvodnje, vremena za stavljanje na tržište i efikasnosti resursa u savremenim fabrikama.

Oblikovanje toka istorije

Tok istorije oblikovali su inovativni mislioci koji su mogli da zamisle nove pristupe izazovima sa kojima su se suočavali. Zaista, kameno doba nije završilo zato što nam je ponestalo kamenja, već zbog razvoja novih i efikasnijih rešenja za probleme tog vremena.

Budućnost se oblikuje na isti način. Višedimenzionalni trendovi koji se protežu kroz posao, društvo i tehnologiju pokreću nove izazove za moderne kompanije. Prevazilaženje ovih izazova zahtevaće od kompanija da inoviraju i usvoje nove metode upravljanja svojim poslovanjem. Konkretno, kompanije moraju da se transformišu u održiva digitalna preduzeća kako bi upravljale životnim ciklusima proizvoda i proizvodnje u stvarnom i digitalnom svetu.

Ključna karakteristika digitalnog preduzeća je njegova sposobnost da ujedini stvarni i digitalni svet, prikuplja podatke iz operacija i pretvara ih u uvide koji pokreću poboljšanja u stvarnom svetu. Spoj ova dva sveta omogućava protok podataka između svih zainteresovanih strana uključenih u životni ciklus proizvoda, proizvodnje i usluge. Ovaj slobodan protok podataka nadopunjuje sposobnost digitalnog preduzeća da se prilagodi zahtevima tržišta, brže inovira i poboljša kvalitet, istovremeno smanjujući emisiju ugljenika i korišćenje resursa.

Ključni zaključci:

Važne karakteristike održivog digitalnog preduzeća
Kako se AI uklapa u održiva digitalna preduzeća
Kako proizvođači danas mogu primeniti AI kako bi pomogli u naporima za dekarbonizaciju i poboljšali kvalitet i vreme stavljanja na tržište

Fabrički radnik koji upravlja mašinama u pogonu za proizvodnju elektronike

Dvojica zaposlenika hodaju i razgovaraju u proizvodnom pogonu fabrike elektronike kompanije Siemens u Erlangenu.

Putovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Najsavremenija fabrika elektronike kompanije Siemens u Erlangenu, Nemačka suočila su se sa istim izazovima koje mnogi proizvođači pokušavaju da prevaziđu. Fabrika je morala da pronađe načine proizvodnje proizvoda uz davanje prioriteta dekarbonizaciji, brzini, kvalitetu i isplativosti. Fabrika elektronike kompanije Siemens u Erlangenu, koja proizvodi SINAMICS frekvencijske pretvarače i SINUMERIK CNC kontrolere za kompaniju Siemens i njene kupce, takođe je morala da se kreće u integraciji pametnih, digitalnih rešenja u nasleđenu infrastrukturu i sisteme unutar fabrike.

Fabrika je prepoznala da se ovi izazovi ne mogu prevazići bez prihvatanja digitalizacije kako bi se nastavila stalna transformacija u održivo digitalno preduzeće koja je započelo decenijama ranije. Digitalna rešenja za inženjering, upravljanje radnjama, upravljanje životnim ciklusom proizvoda i još mnogo toga pružaju temelj. Nakon što se ovo uspostavi, mogu da se izgrade naprednije tehnologije i funkcije za dodatno poboljšanje operacija u Erlangenu.

Industrijska veštačka inteligencija (AI) jedna je od naprednih tehnologija koje se koriste na lokaciji. Tamo gde AI usredsređena na potrošača može da pomogne u generisanju teksta za svadbeni govor ili slika za vaš profil na društvenim mrežama, industrijski AI sistemi raspoređeni u fabričkim mašinama upravljaju operacijama u proizvodnom pogonu i analiziraju podatke kako bi ukazali na performanse i vodili donošenje odluka. Ovi industrijski AI sistemi moraju da budu robusni, pouzdani i dokazano bezbedni čak i kada rade u bliskoj saradnji sa ljudskim radnicima.

Danas, idemo da istražimo kako fabrika elektronike kompanije Siemens u Erlangenu koristi AI industrijskog kvaliteta kako bi podržala veću dekarbonizaciju, kvalitet i skratila vreme stavljanja na tržište.

Putovanje digitalne transformacije: Siemens Electronics, Erlangen

Pre nego što procesi, mašine i sistemi mogu da se poboljšaju, oni moraju da se razumeju kroz prikupljanje i analizu podataka. Digitalno preduzeće generiše ogromne količine podataka tokom svakodnevnih operacija. U fabričkom okruženju ovo može da uključuje nformacije o potrošnji energije različitih sistema i celokupnog postrojenja, podatke o propusnosti, operativne podatke u stvarnom vremenu koji dolaze iz povezanih mašina i još mnogo toga. Prikupljanje i razumevanje ovih podataka je ključno za upravljanje modernom digitalnom fabrikom, ali sama količina podataka čini njihovo agregiranje i analizu izazovnim zadatkom.

Zaposlenik proverava industrijskog robota.

Radnik proverava laptop u proizvodnom pogonu.

Industrijska AI: efikasnost, brzina, kvalitet

Srećom, povezani tokovi podataka digitalnog preduzeća predstavljaju zlatnu priliku za primenu AI da ubrza analizu ovih ogromnih skupova podataka. Ovo će dovesti do optimizacije različitih aspekata fabrike, kako u proizvodnom pogonu, tako i u drugim sistemima mnogo brže nego ranije. Fabrika elektronike kompanije Siemens u Erlangenu, na primer, iskoristila je podatke iz cele fabrike za sprovođenje inteligentnih mera energetske efikasnosti, smanjujući potrošnju energije za 25% i neto ugljenični otisak za 50%. Štaviše, ciljana poboljšanja efikasnosti proizvodnje pomogla su da se energija koja se koristi za proizvodnju svakog proizvoda smanji za 50%.

AI takođe omogućava istinske prediktivne šeme održavanja kako bi se pbezbedilo da zastoj mašine nikada ne bude iznenađenje za fabričke operatere. Podaci o mašinama i održavanju se analiziraju i upoređuju sa prošlim slučajevima kako bi se identifikovali obrasci i potencijalna rešenja. Fabrika koristi prediktivno održavanje u procesu glodanja koji se odvija kao deo proizvodnje štampanih ploča. Proces glodanja stvara finu prašinu koja se nakuplja na vretenima glodalice i može da ometa rotaciju vretena ili, uz dovoljno nakupljanja, izazvati neplanirane zastoje. Da bi se sprečila takva skupa kašnjenja, rešenje za predviđanje održavanja nadgleda struju i brzinu vretena kako bi pratilo anomalije, pa čak i predviđalo buduća kritična stanja.

Inteligentni procesi su bolji procesi

AI može da bude transformativna i za pojedinačne procese i mašine, čak i omogućavajući bližu saradnju između ljudi i robotike na radnji na efikasan i bezbedan način. Fabrika elektronike kompanije Siemens u Erlangenu koristi AI i kompjuterski vid kako bi omogućila robotskim rukama da odaberu i postavljaju delove sa istom fleksibilnošću i spretnošću kao i ljudski operater. Tradicionalne robotske ruke nemaju sposobnost razlikovanja različitih delova, zahtevajući da se delovi prethodno sortiraju i organizuju. Uključivanje AI u upravljačke sisteme robota omogućava im da identifikuju i izgrabe različite delove iz nesortirane kutije i postave ih tačno tamo gde pripadaju.

Čineći robota pametnijim, ove vrste dosadnih operacija odabira i postavljanja mogu potpuno automatski da se izvrše od strane isplativih robota. Naravno, pre nego što ove inteligentne robotske ruke mogu da se oslobode, one moraju da se obuče. Kao digitalno preduzeće, fabrika može da koristi simulacije zasnovane na fizici i rešenju Digital Twin da virtuelno obuči algoritme o prepoznavanju, odabiru i postavljanju delova. Sintetički podaci o obuci generišu se i označavaju automatski, povećavajući brzinu i smanjujući napor potreban za obuku robotskih ruku.

Proizvodna ćelija koja sadrži robote koje podržava AI da odaberu i postavljaju delove.

Stručnjak kompanije Siemens na ekranu kolegi pokazuje digitalnog blizanca u procesu proizvodnje štampanih ploča.

Korišćenje AI u svrhu poboljšanja preciznosti i efikasnosti

Osetljiviji procesi takođe mogu da se automatizuju dajući ručnu spretnost robotici poput one kod ljudskih ruku. Integrisanje senzora sile i obrtnog momenta u krajnji efektor robotske ruke kontrolisane sa AI omogućava mu da precizno oseti i prilagodi silu koju koristi za manipulaciju objektom. Ovo je ključno za procese koji uključuju delikatne i male delove, kao što su komponente štampane ploče (PCB). U stvari, robotske ruke koje rukuju tako delikatnim zadacima mogu da zahtevaju isti „Fingerspitzengefühl“ kao i hirurg koji šije ranu!

U fabrici elektronike kompanije Siemens u Erlangenu, proizvodnja štampanih ploča uključuje ugradnju žičanih elektronskih komponenti kroz sitne rupe u podlozi, nazvane tehnologija kroz rupe (THT). THT uključuje veoma osetljive i delikatne delove koji se ubacuju u vrlo male rupe na štampanoj ploči, često prečnika samo desetine milimetra. AI omogućava robotici da nežno rukuje komponentama, obezbeđujući da su tačno postavljene i obezbeđene bez oštećenja. Sve u svemu, automatizacija tako delikatnog zadatka povećava kvalitet procesa i oslobađa ljudske radnike od dosade i loše ergonomije povezane sa takvim zadatkom.

Pored neposrednih prednosti AI, kao što su povećani kvalitet proizvodnje i smanjeni troškovi, dodavanje AI u okruženje prodavnice takođe je doprinelo održivosti fabrike. Povećana preciznost i tačnost automatizovanog procesa ugradnje THT smanjuje otpad, a time i izgubljeni materijal i energiju, čineći fabriku ukupno efikasnijom. Pošto inteligentna robotika više ne zahteva unapred sortirane delove, plastični umeci koji su nekada bili potrebni za organizovanje sortiranih delova su zastareli. Rezultat je eliminacija hiljada plastičnih delova koji na kraju završe kao otpad.

Budućnost održivih digitalnih preduzeća

Digitalno preduzeće može da iskoristi AI i ogromne količine podataka koji se generišu svaki dan kako bi identifikovalo i delovalo na mogućnosti za dekarbonizaciju, smanjenje upotrebe resursa, recikliranje i još mnogo toga, kako u unutrašnjim procesima tako i u globalnim lancima snabdevanja. Odluke donete u dizajnu proizvoda, na primer, čine 80% uticaja proizvoda na životnu sredinu koji stiže u stvarni svet - drugim rečima, otpad nije ništa drugo do mana u dizajnu. Održivo digitalno preduzeće može da koristi kombinaciju sveobuhvatnog digitalnog blizanca, podataka i AI da bi razumelo relativne troškove održivosti različitih dizajnerskih odluka, optimizujući za efikasne performanse, upotrebu materijala i mogućnost reciklaže.

U proizvodnji, AI može da pomogne u optimizaciji rasporeda proizvodnje kako bi odgovarao potražnji, identifikovao mogućnosti za energetsku efikasnost i kao u Erlangenu, znatno poboljšao kvalitet proizvodnje i smanjio otpad od otpada i materijala. I, možda najvažnije, AI može da postane moćno sredstvo u upravljanju složenim globalnim lancima snabdevanja, pomažući kompanijama da odaberu dobavljače i grade logističke sisteme zasnovane na troškovima, kvalitetu i održivosti. Kako nastavljamo da evoluiramo i širimo mogućnosti održivog digitalnog preduzeća, objekti poput fabrike elektronike kompanije Siemens u Erlangenu nude ključno dokazno polje za tehnologije i rešenja koja mogu da pomognu kupcima da se transformišu kako bi prevazišli izazove današnjice i sutrašnjice.

Stručnjak kompanije Siemens na ekranu kolegi pokazuje digitalnog blizanca proizvoda.