Kunstig intelligens (AI) fortsætter med at være et varmt emne i næsten alle brancher, hvor de utallige applikationer står til at medføre omfattende ændringer og forbedringer, der især vil forbedre virksomhedernes konkurrenceparametre og teknologiske udvikling. Men for fremstillingssektoren, som har været igennem den fjerde industrielle revolution (4IR) i et stykke tid nu, er dette tempo af hurtig innovation ikke noget nyt.
Moderne produktion er ekstremt avanceret, kompleks og konkurrencedrevet. Den består af en myriade af processer, teknologier og mennesker – der alle arbejder sammen i harmoni. Der er et konstant pres for at holde trit med de teknologiske fremskridt for at øge produktionseffektiviteten og være på forkant med udviklingen. Fra robotter på samlebånd til automatiserede forsyningskæde- og lagerstyring platforme – nutidens fabrikker bruger i høj grad allerede en række banebrydende teknologier.
I denne artikel undersøger vi, hvordan AI og Machine Learning kan forbedre teknologien, der er til rådighed for producenterne, og hvordan det kan føre til bedre forretningsresultater.
Frigørelse af den sande værdi af data gennem Deep Learning
Der er meget værdi gemt i ustrukturerede data, og efterhånden som virksomheder genererer mere og mere af det, bliver det sværere at udnytte denne ressource med traditionelle analyse- og forskningsmetoder. Deep learning (en gren inden for machine learning) fungerer ved at føre rådata gennem en algoritme, der udmærker sig ved at lede efter mønstre, og forvandler big data, der indsamles i alle faser af fremstillingsprocessen, til brugbare indsigter. Deep learning er inspireret af den menneskelige hjerne og gør det muligt for systemet at lære, efterhånden som det modtager flere data.
Simulering og automatisering
IIoT-applikationer (Industrial Internet of Things) har stor indflydelse på tværs af industrier, fra bilindustrien til energisektoren og luft- og rumfartsindustrien. Data, der indsamles fra maskiner, sensorer, kameraer og forskellige andre enheder, rummer et enormt potentiale for optimering af produktionsprocesser og arbejdsgange.
En måde at udnytte dataen på er at forbinde den til en Digital Twin, som er en virtuel model, der modtager realtidsdata og fungerer som en nøjagtig digital repræsentation af et fysisk aktiv. Den tager højde for alt fra præstationsmålinger og energiproduktion fra individuelle maskiner til vejrforhold og interaktioner mellem forskellige aktiver. Implementering af digitale tvillinger til specifikke produktionslinjer eller til hele fabrikker forbinder en række sensorer for at give et større og mere komplet billede af, hvad der sker. Det giver ikke kun en øget grad af kontrol over fremstillingsprocessen – det åbner også op for digitale eksperimenter.
Den potentielle effekt af forskellige konfigurationer og procesændringer kan analyseres, før der afsættes budget og ressourcer, mens kørsel af what-if-scenarier kan hjælpe med at forudse mulige problemer. Forudsigelig vedligeholdelse kan halvere nedetiden og øge levetiden for industrimaskiner med helt op til 40%¹. Når alt kommer til alt, er det billigere og mindre forstyrrende at holde hardware i drift med rettidig service end at reparere det, når det bryder sammen.
Når vi så vender tilbage til selve fremstillingsprocessen, så arbejder kunstig intelligens og robotteknologi hånd i hånd. AI-drevne platforme kan lære at udføre traditionelt manuelle opgaver, der tidligere krævede menneskelig interaktion: fra tilslutning af kabler til samling, plukning af dele og meget mere. Automatisering af processer i robotter med AI-løsninger kan øge udbyttet med helt op til 30%². I kombination med automatisering er AI-teknologi et skridt i retning af fuldt digitaliserede intelligente fabrikker, der udnytter data til at opretholde og forbedre ydeevnen, nedbringe produktionsomkostningerne og øge indtjeningen for virksomhederne.
Forsyningskæde og kvalitetskontrol
En produktionsvirksomhed er mere end produktionslinjer. Den har brug for en stærk forsyningskæde, logistik og lagerstyring – alt sammen noget, der kan gøres betydeligt mere effektivt ved hjælp af AI og Machine Learning. Takket være smart sporing i realtid kan lager- og lagerstyring strømlines, så man er sikker på, at der er styr på alle varer og køretøjer. Eventuelle flaskehalse i processen kan hurtigt opdages og elimineres, hvilket fører til hurtigere leveringstider og den højest mulige effektivitet.
Prognoser og analyser af leverandøroplysninger giver producenterne mulighed for at være mere fleksible og reagere hurtigt på skiftende markedsforhold. Visuel inspektion ved hjælp af kunstig intelligens er også et effektivt værktøj til kvalitetskontrol. Deep learning-algoritmer kan trænes til at opdage defekter og fejl, hvilket minimerer risici, reducerer omkostninger og øger den overordnede kvalitet af produktionen.
Data til afgørende forretningsbeslutninger
AI kan hjælpe med at analysere kundedata og supportere ledelsesteams, så de hurtigt kan reagere på markedsændringer. AI-aktiveret produktudvikling kan fremskynde prototyping – spare tid og penge på test takket være avancerede algoritmer og simulering og hjælpe ingeniører med at innovere og levere bedre produkter.
AI kan også hjælpe med at optimere købsrejser og kundeoplevelser, på samme måde som det hjælper med at optimere en produktionslinje. Der tages højde for alt fra historiske salgsdata til branche og geografisk region, og ved at udnytte forudsigende analyser kan producenterne effektivt engagere målgruppen af købere. Mere præcise prognoser for efterspørgslen betyder bedre langsigtet bæredygtighed og vækst. Ved at lære, hvordan kunderne køber og bruger produkter, kan producenterne bruge disse data til at opbygge tillid, fjerne friktion og gøre førstegangskøbere til tilbagevendende kunder og loyale brand ambassadører.
Håndtering af sundhed og sikkerhed
Produktionsmedarbejdere, der arbejder med farlige maskiner hver dag, selv når alle sikkerhedsforskrifter følges, jobs er ikke uden risiko. Sundhed og sikkerhed er stadig en af de højeste prioriteter i fremstillingsindustrien, og machine learning applikationer forhindrer ulykker ved at analysere data fra kameraer og IoT-enheder, spore medarbejdernes placering og vitale tegn – og kan endda overvåge korrekt brug af personlige værnemidler. Hvis der opstår en farlig situation, kan AI reagere meget hurtigere end menneskelig arbejder, slukke for maskiner og sikre en hurtig reaktion, der mindsker det potentielle omfang af ulykken.
Ud over at registrere, om folk på stedet bærer hjelme og refleksveste, og om maskinerne er i orden, kan korrekt trænede og finjusterede machine learning algoritmer bruges i forudsigelig analyse og scenarie modellering til at bestemme de grundlæggende årsager til tidligere ulykker og dermed forhindre fremtidige.
AI giver producenterne mulighed for proaktivt at håndtere sikkerhedsproblemer ved at tage fat på den underliggende årsag til problemerne i stedet for udelukkende at være reaktiv. Resultate er en: lavere skadesfrekvens, mindsket tabt produktivitet og hurtigere løsning af opståede hændelser.
Fremtiden for AI i fremstilling industrien
AI’s fulde potentiale er stadig et uudforsket område. Teknologien udvikler sig hurtigere end nogensinde og tilfører værdi til produktionen på alle niveauer: reducerer omkostningerne, muliggør øget automatisering, øger effektiviteten samt sikkerheden.
Teoretisk set kan automatisering af produktionsanlæg styret af AI-løsninger i fremtiden nå hidtil usete produktivitetsniveauer og fungere døgnet rundt med mindre menneskeligt tilsyn, og der vil for eksempel ikke være behov for at tænde lyset på en fabrik. Ifølge en artikel udgivet af MDPI har digitalisering og kunstig intelligens allerede en enorm indvirkning på energieffektiviteten³ og hjælper virksomheder med at sænke forbruget og intensiteten, samtidig med at kvaliteten opretholdes og mængden af output øges.
Men indtil videre er anvendelsen af kunstig intelligens rettet mod at sikre, at alle niveauer af interessenter – både beslutningstagere og arbejdere på fabriksgulvet – har alt, hvad de behøver for at udføre deres arbejde effektivt, sikkert og i perfekt synergi. Data spiller en nøglerolle i dette og driver virksomhederne ud på en optimerings-rejse.
Den største fordel ved AI ligger i en dybere forståelse af forretningen. Det giver producenterne en hidtil uset kontrol over alle processer, og i samarbejde med teknologieksperter kan det åbne nye horisonter for digital transformation og omfattende modernisering. I en verden med stigende konkurrence og stigende krav til kvalitet og sikkerhed er anvendelsen af AI og Machine Learning en vej til øget indtjening og bæredygtighed uden at gå på kompromis med kvalitet og kundetilfredshed.
Monstarlab hjælper virksomheder i deres arbejde med AI
Vores dedikerede data-praksis og eksperter kan hjælpe dig med at få adgang til og forstå dine data, så du får den viden og de værktøjer, der skal til for at bruge dine data smartere, så du dermed kan nå vigtige forretningsmål og øge ROI.
Kontakt os, hvis du vil vide mere.
Referencer
[1] V. Dilda, L. Mori, O.Noterdaeme, and C. Schmitz, Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability, McKinsey
[2] Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?, McKinsey Digital
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/semiconductors/our%20insights/smartening%20up%20with%20artificial%20intelligence/smartening-up-with-artificial-intelligence.ashx
[3] X. Zhang, P. Liu and H. Zhu, The Impact of Industrial Intelligence on Energy Intensity: Evidence from China Stoye, G., Warner, M. and Zaranko, B., 2021, Could NHS Waiting Lists Really Reach 13 Million?, Institute for Fiscal Studies. Available at: <https://ifs.org.uk/publications/15557>.
