人工智能如何改变制造业

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    我们只需要关注著名的工业 4.0 模型,看看人工智能 (AI) 如何影响制造的未来。它已融入路线图,可以说是最终状态的重要组成部分。人工智能可以从传感器、机器和人员中收集数据,然后将其应用于旨在优化操作或实现熄灯制造的算法。

    回到现实中,我们还有一段时间,领先组织才能达到制造业的巅峰状态,更不用说整个行业了。目前只有约9%的制造机构在利用人工智能。在此期间,人工智能在工业和工艺转型中发挥什么作用?当今是否有提供合理价值的业务使用案例?是否所有人工智能使用案例都需要广泛的专业知识?

    组织在回答这些问题时应考虑两种途径。首先是评估制造组织在内部设计和实施基于 AI 的解决方案的能力。第二种是能够利用基于人工智能的解决方案和专业知识作为商业产品的一部分。

    大多数组织缺乏技能集、科学家、数据和基础设施准备,无法寻求独特的差异化流程或解决方案。如今,大多数制造组织都断开了机器、人员和流程的连接,所有这些都不是特别适合人工智能或机器学习 (ML)。一个是更有可能找到纸张,而不是一个技术基础,用于实施和加速人工智能。在这方面,制造业贸易还有很长的路要走——但不要让这阻碍你的组织对人工智能的实验和投资。与其他长期举措一样,提高员工技能、改变文化以及实施解决人工智能问题所需的一些基础投资也需要时间。

    虽然您的组织可能无法定位为下一个 Skynet,但大多数制造商惊讶地发现,商业解决方案采用人工智能来增强或改造传统制造工艺的速度有多快。我们的制造实践越深入到这个主题中,我们就越被有意义的使用所打动,以提供增量甚至改变游戏规则的业务结果。

    让我们探索一些制造商今天使用的现成的人工智能和机器学习解决方案:

    工作场所安全

    最采用的使用案例之一是在工作场所筛查和安全方面利用人工智能,这主要是由大流行推动的。可以使用人工智能识别员工、进行热筛查或监控员工互动以进行联系追踪和设施消毒。同样的技术也导致了与工作场所安全事件相关的长期解决方案,然后才发生或加快了事故后的根本原因分析(例如,思考失误、绊倒和跌倒)。这些解决方案可以带来更健康的员工、更安全的工作场所和持续的运营。

    机器维护

    所有制造商都努力保持其设施和关键生产设备的运行。AI/ML 大大有助于维护管理的现代化,使其从响应式或常规维护状态转向预测性或规范性维护状态。重新想象一个维护窗口减少 75%、年度维护支出减少 28% 和零件维护减少 30% 的世界。

    通过将传感器和机器数据与人工智能相结合,维护经理可以快速识别突出故障并预测何时可能发生故障。一些制造商在规定性维护方面进一步采取了维护管理。此方法将预测故障数据与其他业务数据(工作负载、轮班时间表、成本和风险因素)相结合,以优化整个维护管理生命周期。人工智能用于确定何时维护、设备在不发生故障的情况下运行多长时间、优先安排设备维护,甚至建议备件级别。人工智能可以增加工作时间,降低维护人工成本,并改变资产负债表上的备件成本。

    建筑管理和物理安全

    许多制造组织努力平衡现场安全团队的成本和需求,而保护公司资产和员工。大多数人放弃传统的人身安全,使他们的设施和员工的安全处于危险之中。随着摄像机、建筑管理系统和人工智能的进步,公司现在能够实施安全解决方案,识别常见的安全场景,如客人或送货车辆到达、盗窃或主动射击。

    机器视觉

    另一个需要广泛关注的领域是人工智能与机器视觉相结合。虽然有些使用案例并不新鲜,但该行业在数百个经过验证的使用案例中得到了迅速采用,包括生产、仓库、物流优化、质量检验,甚至车队管理。除了功能外,这些解决方案也变得经济实惠,导致其快速吸收。

    在仓库和物流方面,我们现在看到制造商使用机器视觉和人工智能来减少交易并增加产能。例如,这会改变托盘的准备方式,确保客户订单准确包装,并通过消除扫描来减少员工交易。此类解决方案可减少高达 90% 的托盘扫描时间,同时提高物流吞吐量、提高客户订单准确性以及降低退货率。

    另一个领域是车队管理,公司已经迅速采用了在破折号摄像头的概念,从标志、其他车辆、行人和驾驶模式监控车辆以外的一切。这些解决方案大多可选地包括驾驶室内监控和其他安全功能,使驾驶员受益,而不仅仅是雇主。这些解决方案价格实惠,包括路线和燃油优化、保险费折扣和减少故障事故。

    由于商业化程度高且经济实惠,这些解决方案现在可供任何制造组织使用,而且通常在数周或数月内获得自筹资金回报。

    网络安全

    随着设备数量的不断增加和网络安全资源的有限,我们正在利用人工智能来帮助应对最严峻的网络安全挑战。操作技术环境会生成大量的安全日志和数据,以及各自的网络、安全设备和应用程序。人工智能可以通过自主检测入侵、恶意软件、欺诈、员工在正常基线之外的行为以及最终提升威胁智能来帮助筛选噪音并提供帮助。

    如您所知,人工智能正在整个制造业价值链的商业解决方案中迅速被采用。这些 AI 解决方案可立即释放机会,实现和实现符合最高和底线目标的目标,并引导其公司朝着更先进的使用案例前进。

    事实上,在制造业领导者中,34% 的人投资于人工智能,19% 的人投资于基于机器学习的举措,以增加员工队伍、解决关键挑战并启动其组织进行长期转型。甚至有16%的首席财务官认为人工智能在业务成果中起着至关重要的作用,仅排在云计算和物联网(IoT)之后,排在第三位。

    将 AI/ML 与其他技术(如传感器、机器和人工投入)相结合将极大地改善运营,并可能导致行业内的新形式的创新和生产力。虽然您的组织可能不具备必要的技能集,但不要让这妨碍您投资于可以启动 AI/ML 旅程的商业解决方案。

    Connect 的制造实践对工业转型充满热情,并致力于建立一系列解决方案,以满足您组织的挑战。我们拥有一系列人工智能和机器学习解决方案,以解决当今的制造挑战。

    本喵每天收入100000分,有钱真烦。

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