To samo w sobie jest skomplikowanym pytaniem, a najlepsza odpowiedź naprawdę leży w poziomie „dojrzałości cyfrowej” Twojej, czytelnika i Twojej firmy ogólnie. Wielu operatorów czeka na konkurencję, która korzysta z nowych technologii cyfrowych, aby „wyeliminować błędy”. Oznaczałoby to niską dojrzałość cyfrową.
Zacznijmy więc od zidentyfikowania, czym jest cyfryzacja, w jaki sposób jest związana z transformacją cyfrową i w jaki sposób ułatwia wykorzystanie sztucznej inteligencji. Następnie omówimy, w jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję do usprawnienia procesu produkcyjnego. Jeśli już masz pewność, że rozumiesz to pojęcie, możesz pominąć następną sekcję i przejść bezpośrednio do sekcji AI, aby zaoszczędzić trochę czasu.
Co oznacza cyfryzacja?
Cyfryzacja to proces przekształcania informacji w format cyfrowy, który można łatwo przechowywać, przetwarzać i uzyskać do niego dostęp za pomocą komputerów i innych technologii cyfrowych. Posiadanie danych organizacji w formacie cyfrowym ułatwia ich przechowywanie, udostępnianie, zarządzanie, manipulowanie i analizę na komputerach i innych urządzeniach cyfrowych oraz pozwala korzystać z wielu zalet technologii cyfrowej, takich jak większa wydajność, większa dokładność i bardziej dostępne informacje.
Co to oznacza dla naszych klientów? Ciągłe doskonalenie wydajności produkcji od zawsze było uważane za jeden z kluczowych warunków zapewnienia konkurencyjności firm działających na całym świecie, dlatego klienci rozpoczynają lub rozpoczęli drogę transformacji cyfrowej.
Transformacja cyfrowa to szersza koncepcja niż cyfryzacja i obejmuje wykorzystanie technologii cyfrowych do fundamentalnej zmiany sposobu funkcjonowania firm i organizacji. W kontekście produkcji transformacja cyfrowa może pomóc w ulepszeniu procesów na kilka następujących sposobów.
- Większa wydajność: Technologie cyfrowe mogą pomóc zautomatyzować wiele zadań i procesów w produkcji, zmniejszając tym samym potrzebę pracy ręcznej oraz czas i zasoby potrzebne do wykonania tych zadań. Automatyzacja może pomóc w poprawie ogólnej wydajności poprzez obniżenie kosztów i zwiększenie produktywności.
- Poprawiona jakość: Technologia cyfrowa może również służyć do gromadzenia i analizy danych z procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, umożliwiając producentom identyfikację i rozwiązywanie potencjalnych problemów z jakością, zanim staną się one poważnymi problemami. Reagowanie w czasie rzeczywistym może pomóc w poprawie jakości produktów poprzez zmniejszenie liczby wad i zwiększenie zadowolenia klientów.
- Większa prędkość reakcji: Technologie cyfrowe mogą pomóc producentom szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe i wymagania klientów. Wykorzystując narzędzia cyfrowe do śledzenia i analizy trendów rynkowych oraz preferencji klientów, producenci mogą szybko dostosować swoje procesy produkcyjne do zmieniającego się popytu, co pomaga im zachować konkurencyjność na szybko zmieniającym się rynku.
- Większa innowacyjność: Transformacja cyfrowa może również pomóc producentom w wprowadzaniu innowacji i opracowywaniu nowych produktów i usług. Wykorzystując narzędzia cyfrowe do analizy danych i identyfikacji nowych możliwości, producenci mogą opracowywać nowe produkty i usługi dostosowane do potrzeb swoich klientów, pomagając im w ten sposób utrzymać przewagę nad konkurencją.
Kluczowe technologie powszechnie stosowane w cyfryzacji procesów produkcyjnych obejmują:
- Komputery: Cyfryzacja często polega na wykorzystaniu komputerów do przechowywania, przetwarzania i zarządzania danymi. Może to obejmować wszystko od tradycyjnych komputerów stacjonarnych i laptopów po bardziej specjalistyczne urządzenia, takie jak serwery, systemy przetwarzania danych w chmurze i inne rodzaje sprzętu komputerowego.
- Oprogramowanie: Cyfryzacja zazwyczaj obejmuje również korzystanie z różnych rodzajów oprogramowania, w tym aplikacji, systemów operacyjnych i innych specjalistycznych narzędzi programowych. Narzędzia te służą do zarządzania danymi i manipulowania nimi, a także do ich analizy i wizualizacji na różne sposoby.
- Technologie sieciowe i komunikacyjne: Cyfryzacja często polega na wykorzystaniu technologii sieciowych i komunikacyjnych do łączenia różnych urządzeń i systemów w celu umożliwienia im wymiany danych. Może to obejmować wszystko od sieci lokalnych (LAN) i sieci rozległych (WAN) po bardziej specjalistyczne technologie, takie jak Bluetooth, Near Field Communication (NFC) i inne protokoły komunikacji bezprzewodowej.
- Czujniki i urządzenia IoT: W wielu przypadkach cyfryzacja polega na wykorzystaniu czujników i innych urządzeń Internetu rzeczy (IoT) do gromadzenia danych z obiektów fizycznych i procesów. Urządzenia te mogą być przymocowane do maszyn, pojazdów lub innych obiektów i mogą być używane do monitorowania temperatury, ciśnienia lub innych właściwości fizycznych, aby zapewnić cenne dane, które można wykorzystać do usprawnienia procesów produkcyjnych.
Teraz, gdy już wiesz, czym jest cyfryzacja i jak wpasowuje się w szerszy temat transformacji cyfrowej, omówmy, jak możesz ją wykorzystać w swojej firmie.
Sztuczna inteligencja – jak można ją wykorzystać do usprawnienia procesów produkcji przemysłowej?
Cyfryzacja oraz technologie i narzędzia, które z nią współpracują, mogą zmienić sposób prowadzenia działalności i podejmowania pewnych decyzji, ponieważ użyteczne informacje dostarczane przez sztuczną inteligencję ułatwiają podejmowanie decyzji i poprawiają zamierzone do osiągnięcia wyniki. Sztuczna inteligencja okazała się już przydatna dla producentów w kilku obszarach, w tym w różnych rodzajach procesów i analiz. Należy uwzględnić następujące kwestie:
- Konserwacja zapobiegawcza: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane z czujników urządzeń, aby przewidzieć, kiedy będzie konieczna konserwacja, skracając czas przestojów i zwiększając wydajność.
- Kontrola jakości: Systemy obrazowania oparte na sztucznej inteligencji mogą kontrolować produkty pod kątem wad, zmniejszając liczbę błędów ludzkich i zwiększając dokładność.
- Optymalizacja procesu: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane produkcyjne i zalecić sposoby poprawy wydajności i zmniejszenia ilości odpadów.
- Roboty autonomiczne: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do sterowania robotami i innym zautomatyzowanym sprzętem, umożliwiając bardziej precyzyjny ruch i możliwość dostosowania się do zmieniających się warunków w czasie rzeczywistym.
- Inteligentne planowanie: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą optymalizować harmonogramy produkcji, aby obniżyć koszty, poprawić terminowość dostaw i zwiększyć wykorzystanie mocy produkcyjnych.
- Inteligentne zarządzanie zapasami: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przewidywania zapotrzebowania na produkty, a tym samym do odpowiedniej optymalizacji zapasów, co potencjalnie skraca czas realizacji i obniża koszty ich przechowywania.
- Inteligentne zaopatrzenie: Sztuczną inteligencję można wykorzystać do przewidywania zapotrzebowania na surowce i optymalizacji procesu zaopatrzenia, skracając czas realizacji i obniżając koszty.
- Zarządzanie pracownikami: Sztuczną inteligencję można wykorzystać do optymalizacji zasobów ludzkich i planowania pracowników w celu zwiększenia produktywności, obniżenia kosztów pracy i zwiększenia zadowolenia pracowników.
- Modelowanie predykcyjne: Sztuczną inteligencję można wykorzystać do przewidywania wydajności systemów produkcyjnych i identyfikowania potencjalnych problemów, zanim się pojawią.
Aby zobaczyć praktyczne przykłady z rzeczywistego świata, rozważ te trzy obszary: optymalizację procesów, roboty autonomiczne i modelowanie predykcyjne, w których Solenis stosuje zaawansowane rozwiązania cyfrowe, w tym sztuczną inteligencję, aby pomóc naszym klientom w ulepszaniu procesów produkcyjnych. Jednak nawet sztuczna inteligencja ma swoje ograniczenia. W rzeczywistości, ten blog jest tego dowodem.
Większość tego bloga została wygenerowana przez dostępny dla każdego silnik nazywany Chat GPT. Został on wyszkolony przez ogromny zestaw danych, który obejmuje kilka lat. Jednym z przykładów, które zostały pominięte na liście dziewięciu zastosowań, była zdolność sztucznej inteligencji do przewidywania w czasie rzeczywistym pomiarów, które zwykle wykonuje tylko człowiek, na przykład w przypadku próbek pobranych w ramach procesu produkcyjnego w celu przeprowadzenia testu jakości. Właśnie to robimy w Solenis dla naszych klientów z branży celulozowo-papierniczej, korzystając z naszej zaawansowanej platformy analitycznej OPTIX™. Korzystamy ze sztucznej inteligencji opracowanej we współpracy z naszym partnerem, firmą ProcessMiner, aby przewidywać w czasie niemal rzeczywistym, na przykład, wytrzymałość papieru podczas produkcji, dzięki czemu operatorzy młyna nie muszą czekać godzinami na wyniki testów - być może tylko, aby dowiedzieć się, że jakość spadła podczas pracy, gdy problem mógł zostać rozwiązany (w ramach optymalizacji procesu) w odpowiednim czasie, gdyby operatorzy wiedzieli o tym wcześniej.
Na tym właśnie polega prognoza parametrów jakościowych w czasie rzeczywistym pozwala nam dostarczać autonomiczne roboty. Autonomiczne sterowanie robotami lub urządzeniami umożliwia regulację w czasie rzeczywistym w celu ciągłego utrzymania standardów jakości. W naszym przypadku zazwyczaj dostosowujemy dozowanie różnych dostarczanych przez nas papierniczych środków chemicznych, aby skorygować proces produkcyjny, tak aby klient nie otrzymał partii produktu niezgodnego ze specyfikacją. Autonomicznie regulujemy prędkość pomp dozujących substancje chemiczne. Jak wspominaliśmy wcześniej, wiąże się to z wieloma innymi korzyściami.
W związku z tym, choć zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle jest dość nowe, istnieje dość niewielu operatorów, którzy aktywnie korzystają z rozwiązań cyfrowych, takich jak OPTIX. I to właśnie pierwsi użytkownicy ostatecznie zwiększą swoją przewagę konkurencyjną w produkcji nad tymi, którzy zdecydują się poczekać i popatrzeć.
Aby dowiedzieć się więcej o naszym portfolio technologii cyfrowych, odwiedź naszą stronę docelową Digital Solutions lub skontaktuj się z przedstawicielem handlowym Solenis.