Двоє колег спілкуються за виробничою клітиною на цеху.

Використання штучного інтелекту в сталому цифровому підприємстві

Щоб залишатися попереду, компанії повинні стати стійкими цифровими підприємствами. Використовуючи передові технології, ці підприємства також можуть підвищити спритність та ефективність. Ця дискусія зосереджена на ролі штучного інтелекту у покращенні якості виробництва, часу виходу на ринок та ефективності використання ресурсів на сучасних заводах.

Формування ходу історії

Хід історії був сформований інноваційними мислителями, які могли уявити нові підходи до викликів, з якими вони зіткнулися. Дійсно, кам'яний вік закінчився не тому, що у нас закінчилося каміння, а через розробку нових та більш ефективних рішень проблем того часу.

Майбутнє формується приблизно так само. Багатовимірні тенденції, що поширюються на бізнес, суспільство та технології, створюють нові виклики для сучасних компаній. Подолання цих проблем вимагатиме від компаній інновацій та впровадження нових методів управління своїм бізнесом. Зокрема, компанії повинні перетворитися на стійкі цифрові підприємства, щоб керувати життєвими циклами продукції та виробництва як у реальному, так і в цифровому світі.

Ключовою особливістю цифрового підприємства є його здатність об'єднувати реальний та цифровий світи, збирати дані з операцій та перетворювати їх на ідеї, що сприяють вдосконаленню в реальному світі. Об'єднання цих двох світів забезпечує потік даних між усіма зацікавленими сторонами, які беруть участь у життєвому циклі продукту, виробництва та послуг. Цей вільний потік даних збільшує здатність цифрового підприємства адаптуватися до вимог ринку, швидше впроваджувати інновації та підвищувати якість, одночасно зменшуючи викиди вуглецю та використання ресурсів.

Ключові висновки:

Важливі характеристики сталого цифрового підприємства
Як штучний інтелект вписується в стійкі цифрові підприємства
Як виробники можуть застосовувати штучний інтелект сьогодні, щоб допомогти зусиллям з декарбонізації та покращити якість та час виходу на ринок

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

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

Подорож цифрової трансформації: Siemens Electronics, Ерланген

Сіменс сучасний завод електроніки в Ерлангені, Німеччина зіткнулися з тими самими проблемами, які намагаються подолати багато виробників. Фабриці потрібно було знайти способи виробництва продукції, надаючи пріоритет декарбонізації, швидкості, якості та економічній ефективності. Фабрика електроніки Siemens в Ерлангені, яка виробляє перетворювачі частоти SINAMICS та контролери з ЧПУ SINUMERIK для Siemens та її клієнтів, також мала орієнтуватися на інтеграцію розумних цифрових рішень у застарілу інфраструктуру та системи на заводі.

Фабрика визнала, що ці проблеми неможливо подолати без впровадження цифровізації, щоб продовжити постійну трансформацію в стійке цифрове підприємство, яке розпочалося десятиліттями раніше. Цифрові рішення для інженерії, управління цехом, управління життєвим циклом продуктів тощо забезпечують основу. Завдяки цим можна побудувати більш передові технології та функції для подальшого вдосконалення операцій в Ерлангені.

Промисловий штучний інтелект (AI) є однією з передових технологій, що використовуються на сайті. Там, де штучний інтелект, орієнтований на споживача, може допомогти створити текст для весільної промови або зображень для вашого профілю в соціальних мережах, промислові системи штучного інтелекту, розгорнуті в машині управління заводом, керують операціями на цеху та аналізують дані, щоб показати ефективність та керувати прийняттям рішень. Ці промислові системи штучного інтелекту повинні бути надійними, надійними та перевіреними безпечними, навіть якщо вони працюють у тісній співпраці з людськими працівниками.

Сьогодні давайте розглянемо, як фабрика електроніки Siemens в Ерлангені використовує штучний інтелект промислового класу для підтримки більшої декарбонізації, якості та часу виходу на ринок.

Подорож цифрової трансформації: Siemens Electronics, Ерланген

Перш ніж процеси, машини та системи можна вдосконалити, їх потрібно зрозуміти шляхом збору та аналізу даних. Цифрове підприємство генерує величезні обсяги даних під час повсякденних операцій. У заводському середовищі це може включати інформацію про споживання енергії різних систем та всього заводу, дані про пропускну здатність, експлуатаційні дані в режимі реального часу, що надходять від підключених машин тощо. Збір та розуміння цих даних має вирішальне значення для управління сучасною цифровою фабрикою, але велика кількість даних робить їх агрегацію та аналіз складним завданням.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: ефективність, швидкість, якість

На щастя, підключені потоки даних цифрового підприємства представляють золоту можливість для застосування ШІ для прискорення аналізу цих величезних наборів даних. Це призведе до оптимізації різних аспектів заводу як на цеху, так і в інших системах набагато швидше, ніж раніше. Наприклад, фабрика електроніки Siemens в Ерлангені використала дані з усього заводу для впровадження інтелектуальних заходів з енергоефективності, зменшивши споживання енергії на 25% та чистий вуглецевий слід на 50%. Крім того, цілеспрямоване підвищення ефективності виробництва допомогло скоротити енергію, що використовується для виробництва кожного продукту на 50%.

AI також забезпечує справжні прогнозні схеми технічного обслуговування, щоб гарантувати, що простої машини ніколи не стануть несподіванкою для операторів заводу. Дані машини та технічного обслуговування аналізуються та порівнюються з минулими випадками для виявлення закономірностей та потенційних рішень. Завод використовує прогнозне обслуговування в процесі фрезерування, який відбувається як частина виробництва друкованих плат. Процес фрезерування утворює дрібний пил, який накопичується на фрезерних шпинделах і може перешкоджати обертанню шпинделів або, при достатньому накопиченні, спричинити незапланований час простою. Щоб запобігти таким дорогим затримкам, рішення для прогнозного технічного обслуговування контролює струм і швидкість шпинделя, щоб спостерігати за аномаліями і навіть прогнозувати майбутні критичні стани.

Інтелектуальні процеси - це кращі процеси

Штучний інтелект також може бути трансформативним для окремих процесів та машин, навіть дозволяючи тісніше співпрацювати між людьми та робототехнікою на цеху ефективним та безпечним способом. Фабрика електроніки Siemens в Ерлангені використовує штучний інтелект та комп'ютерне бачення, щоб роботизовані зброї могли збирати та розміщувати деталі з такою ж гнучкістю та спритністю, як і людський оператор. Традиційні роботизовані руки не мають здатності розрізняти різні частини, вимагаючи попереднього сортування та організації деталей. Включення штучного інтелекту в системи управління роботами дозволяє їм ідентифікувати та захоплювати різні частини з несортованої коробки та розміщувати їх точно там, де вони належать.

Зробивши робота розумнішим, ці типи виснажливих операцій з підбору та розміщення можуть бути виконані повністю автоматично економічно ефективними роботами. Звичайно, перш ніж ці інтелектуальні роботизовані руки можна буде розв'язати, їх потрібно навчити. Як цифрове підприємство, фабрика може використовувати моделювання на основі фізики та Digital Twin для віртуального навчання алгоритмів розпізнавання, вибору та розміщення деталей. Синтетичні навчальні дані генеруються та маркуються автоматично, збільшуючи швидкість та зменшуючи зусилля, необхідні для тренування роботизованих рук.

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>

Використання штучного інтелекту для підвищення точності та ефективності

Більш чутливі процеси також можна автоматизувати, надаючи робототехніці ручну спритність, як у людської руки. Інтеграція датчиків сили та крутного моменту в кінцевий ефектор роботизованої руки, керованої штучним інтелектом, дозволяє йому точно відчувати та регулювати силу, яку вона використовує для маніпулювання об'єктом. Це має вирішальне значення для процесів, що включають делікатні та дрібні деталі, такі як компоненти друкованої плати (PCB). Насправді, роботизована зброя, яка справляється з такими делікатними завданнями, може вимагати того самого «Fingerspitzengefühl», як і хірурга, який зашиває рану!

На заводі електроніки Siemens в Ерлангені виробництво друкованих плат передбачає встановлення дротових електронних компонентів через крихітні отвори в підкладці, які називаються технологією наскрізних отворів (THT). THT включає дуже чутливі та делікатні частини, які вставляються в дуже маленькі отвори на друкованій платі, часто лише десяті частки міліметра в діаметрі. AI дозволяє робототехніці обережно поводитися з компонентами, гарантуючи, що вони точно розміщені та захищені без пошкоджень. Загалом, автоматизація такого делікатного завдання підвищує якість процесу та звільняє людських працівників від нудьги та поганої ергономіки, пов'язаної з таким завданням.

На додаток до безпосередніх переваг штучного інтелекту, таких як підвищення якості виробництва та зниження витрат, додавання штучного інтелекту в середовище цеху також сприяло стійкості заводу. Підвищена точність і точність автоматизованого процесу монтажу THT зменшує кількість брухту і, таким чином, витрачається матеріал і енергію, роблячи фабрику більш ефективною в цілому. Оскільки інтелектуальна робототехніка більше не вимагає попередньо відсортованих деталей, пластикові інкрустації, які колись були потрібні для організації відсортованих деталей, застаріли. Результатом є усунення тисяч пластикових деталей, які в кінцевому підсумку закінчуються відходами.

Майбутнє для сталих цифрових підприємств

Цифрове підприємство може використовувати штучний інтелект та величезну кількість даних, що генеруються щодня, щоб визначити та діяти щодо можливостей декарбонізації, зменшення використання ресурсів, переробки тощо, як у внутрішніх процесах, так і в глобальних ланцюгах поставок. Наприклад, рішення, прийняті при проектуванні продукту, становлять 80% впливу на навколишнє середовище продукту, який потрапляє в реальний світ - іншими словами, відходи - це не більше, ніж недолік дизайну. Стале цифрове підприємство може використовувати поєднання всеосяжного Digital Twin, даних та штучного інтелекту, щоб зрозуміти відносні витрати на стійкість різних дизайнерських рішень, оптимізуючи ефективну продуктивність, використання матеріалів та вторинну переробку.

У виробництві штучний інтелект може допомогти оптимізувати графіки виробництва відповідно до попиту, визначити можливості для енергоефективності та, як у Ерлангені, значно покращити якість виробництва та зменшити відходи брухту та матеріалів. І, мабуть, найголовніше, штучний інтелект може стати потужним інструментом в управлінні складними глобальними ланцюгами поставок, допомагаючи компаніям вибирати постачальників та будувати логістичні системи на основі вартості, якості та стійкості. Оскільки ми продовжуємо розвиватися та розширювати можливості сталого цифрового підприємства, такі об'єкти, як Фабрика електроніки Siemens в Ерлангені, пропонують вирішальне випробувальне середовище для технологій та рішень, які можуть допомогти клієнтам трансформуватися для подолання викликів сьогодення та завтрашнього дня.

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