Сегодня человечество переживает пятую промышленную революцию. Если предыдущие были связаны с механизацией, электрификацией и роботизацией, то теперь настал черед искусственного интеллекта. Эксперты говорят, что внедрение ИИ не только повышает продуктивность, но и снижает ущерб для окружающей среды, улучшает оплату труда и в целом благотворно влияет и на общество, и на планету. Как именно это работает? Разбираемся подробнее. 

‍

‍

1. Управление цепочкой поставок

Огромные склады сырья, компонентов и готовой продукции — вынужденное решение. В идеале, все материалы должны поставляться точно в срок — по потребности производственной линии. Так же должна регулироваться и мощность предприятия — в точном соответствии со спросом, не больше и не меньше. 

Именно этим и занимается искусственный интеллект. Он прогнозирует потребность во всех ресурсах и помогает формировать идеальные заказы. Конечно, на сегодняшнем этапе производственные предприятия не могут работать без складов, но их площади уже уменьшаются. В среднем, внедрение искусственного интеллекта позволяет уменьшить площадь складов на 35%, снизив затраты на 15% и повысив скорость обработки заказов на 65%. 

Роботизация транспорта в будущем может улучшить и без того впечатляющие показатели. Только представьте, как дроны свозят детали к сборочному конвейеру и мгновенно возвращаются назад, выполнив свою миссию с погрешностью в пределах 1 секунды. 

‍

2. Предиктивное обслуживание

Искусственный интеллект может оставить в прошлом вынужденные простои производственных линий. Благодаря прогрессивной аналитике он способен спрогнозировать, когда именно выйдет из строя тот или иной механизм. Это дает руководству возможность:

• выбрать идеальный момент для обслуживания, например, при минимальной нагрузке;
• заблаговременно заказать все запчасти;
• запустить резервную линию при необходимости.

Предиктивное обслуживание касается не только сборочных конвейеров, но и механизмов, которые с них сходят. Например, компания Ford оцифровывает все детали своих машин с помощью сотен высокочувствительных сенсоров. Эти датчики оценивают качество металла, рельеф поверхности, химический состав материала и другие характеристики. Благодаря этому искусственный интеллект может выбрать оптимальный момент для замены детали с точностью более 90%, отправив сообщение на мультимедийную систему авто. 

‍

‍

3. Оптимизация продуктов

Промышленная продукция часто проходит десятки, если не сотни итераций испытаний перед началом серийного производства, особенно когда речь идет о тяжелой технике, медицинском оборудовании и электронике. В результате, подготовка к запуску нового продукта растягивается на несколько лет. Например, в момент презентации смартфона компания уже работает над следующим его поколением, а в некоторых случаях — и над более поздними моделями.

Применение искусственного интеллекта позволяет оптимизировать этот процесс и сократить его продолжительность. Большую часть испытаний можно провести в теории, потратив на них часы и дни вместо долгих месяцев. В итоге, первый прототип уже будет иметь намного больше положительных свойств, что сократит количество итераций. 

Искусственный интеллект работает намного лучше разработчиков и инженеров-испытателей. Он проверяет абсолютно все гипотезы, даже самые невероятные. Это уже позволило крупным компаниям разработать новые, более эффективные модели реактивных двигателей и ядерных реакторов. 

‍

4. Реорганизация рабочих процессов

Даже после четырех промышленных революций значительная часть человеческого труда уходит впустую. Не спасают ситуацию и роботы. Многие предприятия по-прежнему используют принцип организации старинных мануфактур, где большинство операций выполнялось вручную. Из-за этого механизация приносит лишь незначительное повышение продуктивности. 

Кардинальные изменения становятся возможными благодаря применению AI. Обрабатывая данные датчиков, камер и тепловых карт, искусственный интеллект находит пути сокращения затрат времени, усилий и ресурсов. Такой подход уже использует американская компания General Electric. Благодаря использованию ИИ собственной разработки она снизила время простоев конвейеров на 10%, повысила производительность предприятия на 4% и сократила число поломок оборудования на 25%. 

‍

‍

5. Контроль качества

Сам процесс контроля качества — это вечная дилемма между затратами времени и тщательностью анализа. Предприятия ищут «золотую середину» между скоростью выпуска продукции и дополнительными затратами на гарантийное обслуживание. Пока большинство операций выполняется вручную, улучшение одного показателя приводит к ухудшению другого. 

Но искусственный интеллект — явление иного порядка. Технологии машинного обучения позволяют анализировать тысячи параметров за считанные секунды, находить скрытые закономерности и принимать оптимальное решение — допускать продукт к продаже, дорабатывать или выбраковывать. 

Пример такого применения ИИ в реальном мире — компания Foxconn. Один из ведущих производителей мобильной электроники использует искусственный интеллект для тестирования своей продукции, в том числе компонентов iPhone. Его система определяет тот процент отклонения от нормы, который способен серьезно повлиять на потребительские свойства продукта в течение гарантийного периода. 

‍

6. Коботы

Кобот — это интеллектуальный робот нового поколения, обученный выполнять определенную операцию совместно с человеком. Сегодня их применяют во многих сферах, где по-прежнему существуют серьезные технологические ограничения. Но для них останется место и в будущем — коботы станут помощниками кузнецов, художников, гравировщиков, ландшафтных дизайнеров, а также представителей других профессий на стыке промышленности и искусства. 

Применение коботов требует исключительной осторожности из-за непредсказуемого поведения человека на рабочем месте. Такой робот должен постоянно обновлять и оптимизировать свой алгоритм, чтобы достигать максимальной продуктивности и минимизировать риск нанесения травм человеку. Добиться таких результатов без применения искусственного интеллекта почти невозможно. 

Коботы уже встречаются в японских супермаркетах. Эти неутомимые мерчендайзеры способны круглосуточно раскладывать товар по полкам, выполняя любые прихоти администрации. При том они не мешают покупателям и не создают дополнительных рисков. А в некоторых случаях роботы даже помогают клиентам, например, подают товары людям с ограниченными возможностями. 

‍

‍

7. Управление заказами

Простая ситуация: покупатель ввел в форму заказа лишний ноль, и сборочная линия готовится выпустить тысячу бетономешалок вместо сотни. Это колоссальные затраты времени и ресурсов, которые часто не приносят должной отдачи. Конечно, такому невнимательному клиенту придется заплатить штраф, но вряд ли его сумма покроет все убытки. А ведь существуют и намеренные злоупотребления — саботаж, кибератаки, нечестная конкурентная борьба. 

ИИ может анализировать заказы в момент их поступления и выделять подозрительные цифры. В нашем примере он отправит сообщение ответственному менеджеру, который свяжется с покупателем и уточнит детали заказа. Всего несколько минут помогут сэкономить десятки тысяч долларов и улучшить партнерские отношения между двумя компаниями. 

Крупные предприятия уже пользуются готовыми решениями для анализа заказов, например, IBM Sterling Order Optimizer. Они анализируют не только историю производственных ордеров, но и внешние факторы, например, колебания цен, изменение остатков на складах или появление новых конкурентов. 

‍

8. Умные заводы

Понятие интернета вещей (IoT) постепенно входит в нашу повседневную жизнь. Машины, способные обмениваться информацией с другими машинами, могут выполнять свою работу намного лучше. И это касается не только бытовой техники, но и серьезного промышленного оборудования. 

Представим себе ситуацию: в сборочном конвейере внезапно вышла из строя важная деталь. Работа предприятия не остановилась, но существенно замедлилась. При этом искусственный интеллект принял следующие меры:

• вызвал бригаду ремонтников или ремонтного робота;
• повысил производительность вентиляции для дополнительного охлаждения машин;
• снизил производительность на предыдущем этапе производственного процесса;
• уменьшил заказ материалов, чтобы избежать переполнения склада. 

Пример таких умных заводов — ряд предприятий General Electric, построенных с нуля на основе платформы Predix. Она повышает производительность в среднем на 18%, при этом сокращая затраты на 10–20%. 

‍

‍

Новая промышленная революция уже здесь

AI уже влияет на большинство аспектов нашей жизни. Его влияние выходит далеко за рамки производственной сферы. Искусственный интеллект помогает оптимизировать логистику, розничную торговлю и сферу услуг. Хотите использовать новую технологию, чтобы повысить прибыльность своего предприятия и упростить управление бизнесом? Обращайтесь к специалистам агентства StartDuck — у нас есть и креативные идеи, и эффективные инструменты их реализации.