10 ỨNG DỤNG VỀ AI TRONG SẢN XUẤT ĐỂ TRUYỀN CẢM HỨNG CHO NHÀ MÁY THÔNG MINH CỦA BẠN

AI sẽ cách mạng hóa ngành công nghiệp của bạn như thế nào

AI trong sản xuất hứa hẹn những bước nhảy vọt về năng suất, thân thiện với môi trường và chất lượng cuộc sống, nhưng nghiên cứu cho thấy rằng trong khi 58% các nhà sản xuất quan tâm tích cực, chỉ có 12% thực hiện nó.

Bài viết này Chúng tôi đã thu thập 10 ứng dụng về AI khi làm việc trong các nhà máy thông minh để thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và triển khai và để cho bạn biết về một số cách bạn có thể sử dụng nó trong sản xuất của bạn.

1. Kiểm tra chất lượng tự động

Các nhà máy tạo ra các sản phẩm phức tạp như vi mạch và bảng mạch đang sử dụng ‘ thị giác máy ‘, trang bị cho AI camera có độ phân giải cực cao. Công nghệ có thể chọn ra các chi tiết nhỏ và khuyết điểm đáng tin cậy hơn nhiều so với mắt người. Khi được tích hợp với khung xử lý dữ liệu dựa trên đám mây, các lỗi sẽ được gắn cờ ngay lập tức và phản hồi sẽ tự động được phối hợp.

2. Bảo trì

Các nhà máy thông minh như những nhà máy do LG vận hành đang sử dụng Azure Machine Learning để phát hiện và dự đoán các lỗi trong máy móc của họ trước khi phát sinh vấn đề. Điều này cho phép bảo trì dự đoán có thể cắt giảm sự chậm trễ bất ngờ, có thể tốn hàng chục ngàn bảng .

3. Nhanh hơn, thiết kế đáng tin cậy hơn

AI đang được các công ty như Airbus sử dụng để tạo ra hàng ngàn thiết kế thành phần trong thời gian cần thiết để nhập một vài số vào máy tính. Sử dụng cái gọi là ‘thiết kế thế hệ’, Autodesk khổng lồ của AI có thể giảm ồ ạt thời gian để các nhà sản xuất thử nghiệm những ý tưởng mới.

4. Giảm tác động môi trường

Siemens trang bị cho các tuabin khí của mình hàng trăm cảm biến được đưa vào hệ thống xử lý dữ liệu do AI vận hành, điều chỉnh các van nhiên liệu để giữ mức phát thải thấp nhất có thể.

5. Khai thác dữ liệu hữu ích

Hitachi đã rất chú ý đến năng suất và sản lượng của các nhà máy sử dụng AI. Dữ liệu chưa sử dụng trước đây liên tục được thu thập và xử lý bởi AI của họ, mở khóa những hiểu biết quá tốn thời gian để phân tích trong quá khứ.

6. Truyền thông chuỗi cung ứng

Dữ liệu nói trên cũng có thể được sử dụng để liên lạc với các liên kết trong chuỗi cung ứng, giữ độ trễ ở mức tối thiểu vì các cập nhật và yêu cầu trong thời gian thực có sẵn ngay lập tức. Fero Labs là công ty tiên phong trong giao tiếp dự đoán sử dụng học máy.

7. Giảm sản phẩm thừa thải

Ngành thép sử dụng công nghệ của Fero Labs để cắt giảm ‘quy mô nhà máy’, dẫn đến 3% thép bị mất. AI đã có thể giảm 15% , tiết kiệm hàng triệu đô la trong quá trình này.

8. Tích hợp

Machine Learning dựa trên đám mây – như Dịch vụ của Azure – đang cho phép các nhà sản xuất hợp lý hóa việc liên lạc giữa nhiều chi nhánh của họ. Dữ liệu được thu thập trên một dây chuyền sản xuất có thể được diễn giải và chia sẻ với các chi nhánh khác để tự động hóa việc cung cấp nguyên liệu, bảo trì và các cam kết thủ công trước đây.

9. Cải thiện dịch vụ khách hàng

Nokia đang dẫn đầu trong việc triển khai AI trong dịch vụ khách hàng -chatbot, tạo ra cái mà họ gọi là “cái nhìn toàn diện, thời gian thực về trải nghiệm của khách hàng”. Điều này cho phép họ ưu tiên các vấn đề và xác định các khách hàng chính và các điểm đau.

10. Hỗ trợ back-end

Nhà sản xuất thang máy và thang cuốn Phần Lan KONE đang sử dụng ‘ Dịch vụ được kết nối 24/7′ để theo dõi cách sử dụng sản phẩm của mình và để cung cấp thông tin này cho khách hàng. Điều này cho phép họ không chỉ dự đoán lỗi, mà còn cho khách hàng thấy sản phẩm của họ đang được sử dụng như thế nào trong thực tế.

AI trong sản xuất đang đạt đến một mức độ áp dụng rộng hơn và rộng hơn, và vì lý do tốt. McKinsey dự đoán rằng ‘các nhà máy thông minh’ sẽ mang lại 37 nghìn tỷ đô la giá trị mới vào năm 2025, tạo ra các dự án nghiên cứu như Reboot Finland IoT Factory, liên quan đến các tổ chức đa dạng như Nokia và GE Health. Công nghệ đã có ở đây và nghiên cứu đã sẵn sàng – AI sẽ cách mạng hóa ngành công nghiệp của bạn như thế nào?

Đăng ký để nhận tin từ chúng tôi.
Đăng ký để nhận được những thông tin mới nhất giúp ích cho việc số hóa sản xuất và chuỗi cung ứng của bạn.
Bạn có thể hủy bỏ bất cứ lúc nào bạn không thích.