Использование искусственного интеллекта в производстве

Искусственный интеллект и машинное обучение способны произвести революцию в производственном секторе, открывая беспрецедентные возможности для значительного повышения производительности, оптимизации управления цепочками поставок и ускорения инноваций в области исследований и разработок. Цифровая трансформация производственных операций привела к получению огромного количества данных практически от каждой единицы оборудования на производстве. Этот поток данных открывает уникальные возможности для оптимизации, но использование всего его потенциала для снижения затрат и повышения эффективности требует сложных возможностей ИИ.

Катализаторы интеграции ИИ в производство

Динамика внедрения ИИ в производство обусловлена несколькими ключевыми факторами:

Проблема управления колебаниями доходов при постоянном поиске путей снижения затрат.
Необходимость сокращения времени производственного цикла.
Ужесточение нормативных стандартов и увеличение числа проверок.
Потребность в адаптируемых и способных к обучению производственных процессах.
Необходимость решения сложных проблем, связанных с производственными мощностями и требованиями к цепочке поставок.
Растущее предпочтение потребителей к индивидуальным и мелкосерийным продуктам.
Проект фабрик будущего

Фабрики будущего, оснащенные искусственным интеллектом, смогут:

Точное выявление дефектов на любом этапе производственного процесса.
Внедрение предиктивного обслуживания, чтобы значительно сократить время простоя.
Динамическая адаптация к изменениям спроса в цепочке поставок в режиме реального времени.
Обеспечение безупречного производства сложных изделий, таких как микрочипы.
Снижение производственных затрат, связанных с изготовлением изделий по индивидуальным заказам и мелкими партиями.
Повышение удовлетворенности работой за счет делегирования повторяющихся задач автоматизированным системам.

Основные области применения ИИ в производстве

Улучшенное обнаружение дефектов: Традиционные производственные линии часто страдают от отсутствия сложных систем обнаружения дефектов, что приводит к большому количеству ложных срабатываний, требующих ручной проверки. Интегрировав ИИ с возможностями самообучения, производители могут значительно повысить эффективность и точность процессов контроля качества.

Усовершенствованный контроль качества: Контроль качества, особенно важный в секторе электроники, традиционно был трудоемким и зависел от человеческого опыта. Сегодня алгоритмы обработки изображений на базе ИИ могут автономно обеспечивать качество продукции в режиме реального времени, революционизируя практику контроля качества.

Бесшовная интеграция сборочных линий: Огромное количество данных, генерируемых современным производственным оборудованием, часто остается неиспользованным из-за разрозненности информационных систем. Создание интегрированной платформы, объединяющей данные с различных устройств, подключенных к IoT, позволяет получить всеобъемлющий оперативный обзор, что повышает эффективность принятия решений.

Оптимизация работы сборочных линий: Интеграция искусственного интеллекта в экосистему IoT позволяет автоматизировать различные процессы. Например, он может предупреждать контролеров об усталости оператора или автоматически запускать планы действий в чрезвычайных ситуациях в случае отказа оборудования.

Инновационный дизайн: ИИ распространяет свой преобразующий потенциал на проектирование изделий с помощью алгоритмов генеративного проектирования. При вводе целей проектирования эти алгоритмы могут исследовать все возможные решения, генерируя и совершенствуя дизайн на основе итеративной обратной связи машинного обучения.

ИИ обещает решить многие из давних проблем обрабатывающей промышленности - от повышения операционной эффективности до стимулирования инноваций в дизайне и кастомизации продукции. По мере того, как производители все активнее внедряют ИИ, они создают основу для будущего, в котором эффективность, качество и инновации объединятся, изменив производственный ландшафт к лучшему.

Machine Learning в производстве

(от Максим Антоненко, я сооснователь агентства разработки в сфере роботизации и машинного обучения Data Acquisition)

Для начала выделим основные классы задач по типам применяемых технологий:

Задачи связанные с работой с изображениями и видео (детектирование и подсчет объектов, семантическая сегментация, классификация изображений, обнаружение аномалий, дополненная реальность)
Задачи, связанные с анализом голоса и текста (классификация документов, анализ скриптов сотрудников, работа с отзывами, генерация текстов)
Задачи, связанные с прогнозированием и предсказанием чего-либо (прогнозирование товарных остатков, управление ценами, скоринговые системы, товарные рекомендации)

По большому счету, практически каждую задачу из сферы ML, с которой сталкивается современный бизнес можно отнести к одному из указанных выше классов. Это логично, так как обучить систему что-то предсказывать или классифицировать можно только на данных, а данные бывают следующих форматов: картинки, видео, аудио, текст, таблицы.

В любом случае, все указанные выше данные перед обработкой нейронной сетью (или другой моделью) преобразуются в численный массив, который поступает на вход модели. Соответственно, для модели нет особой разницы, какой вид информации ей обрабатывать, тем не менее для каждого класса задач есть наиболее подходящий набор моделей в силу того, какой математический аппарат лучше приближает ту или иную зависимость.

Мы не будем в этой статье останавливаться на описании тех или иных математических алгоритмов, а посмотрим в каких сферах и для решения каких задач эти алгоритмы используются. Подчеркну, что нас интересуют именно практически утилизируемые технологии в производственных компаниях. То есть по сути это те инновации, которые уже свершились и доказали свою эффективность на практике.

Для наиболее типовых и востребованных направлений задач уже доступны не только соответствующие библиотеки на том же самом Python, но и созданы коробочные продукты. Итак, давайте пройдемся по основным вертикалям и посмотрим, где нам может помочь искусственный интеллект. Все указанные ниже задачи — из жизни и практики. Мы либо занимались их внедрением в бизнес Заказчика, либо нам их озвучивали в качестве актуальных.

Заводы, фабрики, добывающие и обрабатывающие компании активно эксплуатируют технологии компьютерного и машинного зрения. Ниже несколько примеров:

Контроль соблюдения техники безопасности и ношения средств индивидуальной защиты (каски, респираторы) через систему наблюдения на производстве
Анализ кернового материала для геолого-разведочной компании на предмет литологического состава, наличия рудных жил и прожилок, наличия трещин с помощью нейронных сетей
Анализ гранулометрического состава руды и его габарита для обрабатывающего производства через систему машинного зрения
Подсчет количества труб и определение их габарита для нефтесервисной компании через модуль машинного зрения
Контроль качества и отбраковка продукции на производстве таблеток (например, упаковка неровно обрезана, или в полости находится только часть таблетки) с помощью установленных камер на конвейере
При изготовлении постоматов для приема стеклянной и жестяной тары используется несколько модулей компьютерного зрения для определения материала тары, ее цвета и других характеристик

Если обобщить, то можно заметить, что машинное зрение на производстве в большинстве своем решает вопросы контроля качества, контроля соблюдения регламентов, классификации объектов и определения их габаритов.

Помимо машинного зрения на производстве мы сталкивались с задачами по предсказанию различных параметров, например:

Модуль предсказания времени очистки покрасочного оборудования в типографии в зависимости от типа и состава применяемого при последней покраски колера
Модуль прогнозного обслуживания оборудования на конвейерной сборке автомобилей, который подсказывает плановое время техобслуживания на основе показаний различных датчиков (вибрация, давление, температура)
Прогнозный модуль приоритезации производства для прогнозирования необходимого объема производства продукции (например, запчастей) при ограниченном ресурсе оборудования (например, станков)

Как мы видим, способность ИИ предсказывать различные параметры на производстве помогает оптимизировать производственные процессы и сделать их более согласованными друг c другом и с другими бизнес-процессами, например, с продажами.

Не стоит забывать, что в производственных компаниях, помимо самого производства, есть направления продаж, маркетинга и HR, где также активно применяется машинное обучение, про данные направления я планирую написать в отдельной статье.

← Предыдущая статья

Технологии и архитектура AI-решений

Следующая статья →

Корпоративное хранилище данных в промышленности: аналитика для выявления аномалий