Digitális ikrek, cobotok, prediktív karbantartás, egyedi gyártás, generatív tervezés, gyár a dobozban, minőségellenőrzés, ellátásilánc-menedzsment, készletgazdálkodás, energiagazdálkodás – csak néhány példa arról, hogy a gyártás mely területeit tudja radikálisan átalakítani a mesterséges intelligencia.
◼︎ Nem evolúció, revolúció
Az MI legújabb forradalmát a nagy nyelvi modellek és a rájuk épülő szöveggeneráló alkalmazások, szolgáltatások megjelenésétől számítjuk. Az eltelt alig több mint két évben a generatív MI számos területet átalakított, és még több területen ébresztett nagy várakozásokat. Nem kivétel ez alól a gyártás, a gyártóipar sem, pedig oda a „hagyományos” mesterséges intelligencia már korábban betette a lábát.
Nézzünk az alábbiakban néhány példát a régebbi, de új elemekkel bővülő, illetve a vadonatúj lehetőségekre, amelyeket az MI hozott a gyártásba!
Digitális ikrek
Az előbbiek csoportjába tartozik a digitális ikrek koncepciója, amely már évtizedes múltra tekint vissza. Az alapja, hogy egy fizikai rendszernek létrehozzák a digitális másolatát, amely a rendszerből érkező adatok alapján folyamatosan frissül. Ez nemcsak a rendszer (például egy gép, gyártósor vagy teljes üzem) monitorozásában segít, hanem lehetővé teszi szimulációk futtatását, különféle változtatások kipróbálását – anélkül, hogy akár csak egyetlen csavart meg kellett volna lazítani, egyetlen gépet le kellett volna állítani.
A mesterséges intelligencia a folyamatok, gyártósorok, komplett gyárak és ellátási láncok virtuális másolatának működtetésében segíthet. A beérkező adatokat gyorsabban és pontosabban elemezheti, megkönnyíti az új működési modellek létrehozását, a különféle szcenáriók lefuttatását.
| MI a gyakorlatban – Beko
Gyártás közben a gépi tanulásra épülő vezérlőrendszer valós időben állítja be a paramétereket a lemezek formázása során. A selejt arányának csökkenésével 12,5 százalékos anyagköltség-megtakarítást értek el. Egy döntési fastruktúrán alapuló modell segít megelőzni a változó lemezvastagság okozta csatlakoztatási hibákat, amivel kétharmadával csökkent a hibaarány. A szelepvezérlési rendszer konvolúciós neurális hálózatokat használva nagyszámú adatpont elemzésével optimalizálja a műanyag fröccsöntési folyamatokat, 18 százalékkal csökkentve a ciklusidőt. |
Nagymértékben megkönnyíti a digitális ikrek technológiája a prediktív karbantartást is. A gépekből, gyártósorokból folyamatosan érkező adatok – különösen, ha egy digitális ikerbe érkeznek – lehetővé teszik a berendezések viselkedésének és teljesítménymintázatának nyomon követését. Ennek révén pedig előre jelezhetők és a bekövetkezésük előtt megelőzhetőek az esetleges hibák. Mindez jelentősen csökkenti a nem tervezett állásidőt, komoly költségmegtakarítást eredményezve. A karbantartások csúcsidőn kívüli végrehajtásával megkönnyíti a termelési ütemterv betartását is.
Gyár a dobozban
A „gyár a dobozban” koncepció moduláris, önálló, gyorsan telepíthető gyártóegységekre épül. A mögöttes elgondolás az, hogy így a fogyasztás helyéhez minél közelebb állítsák elő a szükséges termékeket. Ennek révén csökkenteni tudják a logisztikai költségeket, és gyorsan reagálhatnak a változó igényekre.
Több iparág – például az elektronika, az autógyártás és a gyógyszeripar – jelenleg is kísérletezik ezekkel a moduláris egységekkel. A koncepció teljes potenciálját nagyrészt a minél teljesebb automatizálás révén lehet kiaknázni, amely viszont feltételezi az adatok minél nagyobb tömegű gyűjtését és minél gyorsabb, minél teljesebb feldolgozását – ebben pedig kulcsszerepet játszhat a mesterséges intelligencia.
| MI a gyakorlatban – AstraZeneca
A gyógyszeripari cégnél új termékek kikísérletezésekor prediktív modellezéssel optimalizálják a hatóanyagok fizikai és kémiai tulajdonságait, előre jelezve a gyártáskor várható viselkedésüket. A generatív MI, a gépi tanulás és nagy nyelvi modellek használatával felére csökkentették a fejlesztési időt, és csak negyedannyi hatóanyagot kell felhasználni a kísérletek során. A gyártás során MI-alapú digitális ikrekkel optimalizálják a hozamot és a termelékenységet, egyben csökkentik a nyersanyag-felhasználást és a technológiai átállási időt. Ugyanígy képesek szimulálni a gyártási körülmények és a termékminőség közötti kapcsolatokat, így segítve az üzemi feltételek optimalizálását. Mindezek révén a gyártási idő hetekről órákra csökkent. |
A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálással, IoT-érzékelőkkel és valós idejű adatelemzéssel felszerelt egységek rugalmas, lokalizált gyártást tesznek lehetővé.
Ez a megközelítés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy ott helyben gyártsák le a terméket, ahol igény mutatkozik rá.
Tervezés és minőség-ellenőrzés
A gyártási folyamat legelső és legutolsó lépésében, vagyis a tervezésben és a minőségellenőrzésben is komoly segítség lehet az MI. A mesterséges intelligencia által vezérelt generatív tervezés a felhasznált anyagok tulajdonságainak és a rendelkezésre álló gyártástechnológiának a figyelembevételével feszegeti a termékfejlesztés határait.
A mérnökök többnyire kipróbált elvek mentén, apróbb lépésekkel igyekeznek súly, méret és egyéb szempontok alapján optimalizálni az alkatrészeket, részegységeket, míg az MI „fantáziája” szabadon (és gyorsabban) szárnyalhat. Az így készült tervek többsége valószínűleg használhatatlan, de ha százból egy tartalmaz olyan megoldást, amely új utat mutat, máris megéri a használata. Nem utolsósorban az MI a prototípusok gyors kiértékelésével és az eredmények visszacsatolásával a tervezési ciklust is felgyorsítja.
A gyártási folyamat vége a minőségellenőrzés. Itt a gépi látás és a gépi tanulás segít, gyakran a digitális ikrekkel megtámogatva. A rendszerek már az egyes gyártási fázisok végén elemzik a termékről készített pillanatfelvételeket, és gyorsabban, nagyobb pontossággal jelzik a hibákat, mint az emberi ellenőrök. A gyártás közbeni folyamatos ellenőrzés csökkenti a selejt számát, költséges gyártási fázisokat takaríthat meg, és végső soron növeli az ügyfelek elégedettségét.
Ellátási lánc új utakon
A közvetlen gyártási folyamat előtt és utána is vannak még további lépések: az alapanyagok, részegységek beszerzése, illetve a késztermékek kiszállítása. Ebben a logisztikai folyamatban is segítségül hívható a mesterséges intelligencia. Az MI a keresleti előrejelzéseket figyelembe véve és a raktárkészleteket elemezve optimalizálhatja az ellátási láncot. Digitális ikerpárral kombinálva az MI a teljes ellátási láncról létrehozhat virtuális modellt, lehetővé téve a valós idejű szimulációt, a zavarok és szűk keresztmetszetek előrejelzését.
| MI a gyakorlatban – Siemens
A növekvő munkaerő-költségek, a szakemberhiány és a környezetbarát megoldások iránti igény miatt az MI kulcsszerepet játszik az ipari metaverzum megvalósításában. Gépi tanulással optimalizálják a tesztelési folyamatokat, növelik a hibátlan termékek arányát és javítják a hatékonyságot. Az MI-alapú robotok alkatrészeket és anyagokat válogatnak és helyeznek az automatizált szerelősorokra, 90 százalékkal csökkentve az automatizációs költségeket. A Siemens 2016-ban hozta be a köztudatba a „digitális iker” kifejezést a valósággal szinkronizált szimulációra. A saját hardverére és szoftverére épített ipari szintű MI-infrastruktúra leegyszerűsíti az MI bevezetését is, és csökkenti a változáskezelés költségeit. Az automatizált képzési és telepítési folyamatok minimálisra csökkentik a frissítésekhez szükséges erőfeszítéseket. A folyamatos, automatikus ellenőrzés garantálja az MI-algoritmusok megbízhatóságát és biztonságát, ezáltal az MI-rendszerek könnyebben skálázhatók, csökkennek a bevezetési akadályok, és erősödik a bizalom az MI-megoldások iránt. |
A gépi tanulás felhasználható a kereslet előrejelzésére és a beszerzési folyamatok automatizálására, biztosítva, hogy a szükséges anyagok a megfelelő időben a megfelelő helyen legyenek. A kereslet előrejelzésével és a készletek valós idejű nyomon követésével a gyártók optimális készletszintet tarthatnak fenn, csökkentve a szállítási költségeket és javítva a cash flow-t. Ezen túl az MI-vezérelt rendeléskezelő rendszerek nyomon követhetik és optimalizálhatják a rendelések teljesítését, miáltal javul az általános működési hatékonyság, és könnyebb lesz reagálni a változó piaci feltételekre.
Előnyök mindenütt
A mesterséges intelligencia a fentieken kívül még számos területen tudja hatékonyabbá tenni az iparvállalatok munkáját.
Energiagazdálkodás
Az MI-rendszerek valós időben figyelik az energiafelhasználást, hogy optimalizálják a fogyasztást. Olyan módosításokat javasolhatnak, amelyek csökkentik az energiaköltségeket, és minimalizálják a környezeti hatást. A hatékonyság javítása jelentős költségmegtakarítást és kisebb karbonlábnyomot eredményez.
Munkaerő-menedzsment
Az MI az alkalmazottak adatainak elemzésével segíti a műszakok optimalizálását és a termelékenység javítását. A rendszerek a munkaterhelés, az alkalmazottak teljesítménye és a meglevő készségek figyelembe vételével segítik a hatékony ütemtervek létrehozását, lehetővé téve a képzett munkaerő optimális felhasználását.
| Inner Mongolia Mengniu Dairy
A tejtermékeket gyártó kínai vállalat több lépésben digitalizálta működését. Az első lépcsőben az ellátási oldalt fedték le teljes körűen digitális megoldásokkal, a nyers tejtől a gyártásig. Ezt követően a digitális marketing- és ügyfélmenedzsment-rendszert építették ki. A harmadik lépcsőben már az ellátási és fogyasztói oldalon is integrálja a cég az MI-t. Három főbb területen alkalmazzák a mesterséges intelligenciát. Egyablakos laboratórium: a neurális hálózatra és a megerősítéses tanulásra épülő képfelismerés kiváltja a manuális tesztelést, így biztosítva a pontosságot és hatékonyságot a kritikus vizsgálati szakaszokban. Beszerzés és ciklikus kiszállítás: az MI automatizálja a beszállítói rendelésütemezést és a járművek diszpécselését, aminek révén 73 százalékkal növeli a készletforgási sebességet, és 8 százalékkal javítja a működési hatékonyságot. Megelőző karbantartás: az MI-algoritmusok elemzik a berendezések adatait, előre jelezve a meghibásodásokat, így minimalizálva a leállásokat. Ezek a rendszerek jelentősen javították a gyártási döntéshozatalt és az operatív hatékonyságot. |
Termék- és alkatrészkeresés
A generatív mesterséges intelligencia segíthet megtalálni konkrét terméket vagy alkatrészt olyan esetekben is, amikor a vevők nem ismerik annak pontos nevét vagy azonosítóját. Az ügyfelek leírhatják a kívánt funkciókat, és az MI ezt hatékony keresési lekérdezéssé fordítja le. Részletes termékleírásokat is generálhat, javítva a keresési pontosságot a szemantikai megértés révén.
Dokumentumkeresés és -összegzés
Az MI átalakítja a dokumentumkezelést, lehetővé téve a hatékony keresést és kivonatok készítését. A műszaki rajzok, jelentések és feljegyzések manuális válogatása helyett a mesterséges intelligencia dolgozza fel a dokumentumokat. A felhasználók számára így könnyebben, gyorsabban hozzáférhetővé válnak a dokumentumok, az összetett információk is világos, egyszerűen értelmezhető formátumban jelennek meg.
