Di George Dickey
In settori come la produzione generale e l'automotive, l'intelligenza artificiale (IA) ha già rivoluzionato i processi e l'efficienza. Questo articolo esamina il modo in cui l'IA viene utilizzata negli stabilimenti manifatturieri di tutto il mondo.
Manutenzione predittiva grazie all'IA
In qualsiasi applicazione che comprenda dei macchinari, la manutenzione predittiva utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere quando e come una macchina potrebbe subire un guasto. Questa implementazione dell'IA consente la riparazione proattiva dei macchinari prima che si rompano per ridurre al minimo i costi, ottimizzare i programmi di manutenzione e limitare i tempi di fermo dei sistemi. Per le applicazioni di manutenzione predittiva, l'IA analizza i dati storici provenienti dagli input dei sensori, dalle prestazioni delle apparecchiature nel tempo e dalla domanda prevista per anticipare potenziali guasti.
Affinché la manutenzione predittiva funzioni, i macchinari devono essere dotati di tutta una serie di sensori appositamente realizzati, di dispositivi di connettività IoT e di unità di elaborazione dati integrate nel sistema. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere eseguiti su unità di elaborazione dati integrate, server locali o nel cloud. La tecnologia di manutenzione predittiva è presente in quasi tutti i settori, sia che venga implementata su una semplice pompa di un sistema di raffreddamento idronico o su una moderna macchina a controllo numerico a 12 assi.
Ottimizzazione della supply chain grazie all'IA
Nel settore manifatturiero, la logistica della supply chain può influenzare significativamente la produttività, in modo positivo o negativo. L'ottimizzazione delle supply chain manifatturiere basata sull'IA è in grado di prevedere la domanda di risorse della catena di montaggio, ottimizzare i livelli di inventario in base alla velocità di produzione e suggerire percorsi di stoccaggio e trasporto efficienti all'interno di uno stabilimento. Nel complesso, l'IA utilizzata nelle applicazioni della supply chain manifatturiera può diminuire significativamente i costi, aumentare la produttività e ridurre al minimo i ritardi.
Ad esempio, lo stabilimento Boeing di Everett, il più grande edificio del pianeta con quasi 400.000 metri quadrati di spazio interno, produce quattro diversi modelli di aereo. Un modello, il Boeing 777, conta circa 3 milioni di parti provenienti da più di 500 fornitori. Boeing utilizza tag FRID, localizzatori GPS, sistemi di automazione del magazzino, veicoli automatizzati, sistemi di nastri trasportatori e robotica avanzata per gestire l'enorme complessità della supply chain all'interno dello stabilimento. L'ottimizzazione della logistica della supply chain fa notevole affidamento sul software logistico basato sull'IA per garantire una gestione non imperniata unicamente sulle capacità umane. Ciò consente di coordinare non solo la produzione di un unico aereo, ma dell'intero stabilimento.
Ottimizzazione energetica nelle operazioni degli stabilimenti
La produttività e l'efficienza di uno stabilimento sono alla base dei suoi parametri prestazionali. La riduzione dei consumi energetici può aumentare l'efficienza di uno stabilimento in termini di costi, ma se tale riduzione non viene gestita in modo efficace, può limitare la produttività complessiva. L'ottimizzazione dell'energia utilizzata in uno stabilimento con l'aiuto dell'IA implica l'analisi in tempo reale dei dati provenienti da una serie di dispositivi e sensori ambientali, delle operazioni delle macchine, dei modelli di utilizzo energetico e dei modelli di costo, per identificare le inefficienze e suggerire modifiche per un uso ottimale dell'energia.
Ad esempio, Siemens utilizza algoritmi IA per creare dei gemelli digitali degli stabilimenti, monitorare le prestazioni delle apparecchiature, ottimizzare i programmi di produzione e modificare i modelli di utilizzo energetico in vari tipi di stabilimenti. Attraverso l'analisi predittiva basata sull'IA, Siemens ha dimostrato di poter contribuire a ridurre le emissioni legate all'energia del 50% mantenendo inalterata la produzione, riducendo gli sprechi energetici durante i periodi di inattività e ottimizzando gli orari di funzionamento dei macchinari. È necessario utilizzare dispositivi quali contatori di energia intelligenti, sistemi di monitoraggio dell'energia, sensori basati sull'IoT e piattaforme di gestione energetica basate sull'IA. Anche considerando il loro elevato costo iniziale, l'impiego di questi dispositivi può ridurre il costo complessivo della vita utile dello stabilimento.
Robotica basata sull'IA nel settore automotive
La produzione del settore automotive utilizza tecniche di montaggio robotizzato in quasi ogni fase del processo di assemblaggio. I robot basati sull'IA sono in grado di posizionare materiali con precisione, saldare e fissare insieme sezioni, lavorare con gli esseri umani per l'assemblaggio generale (i tal caso si parla di "cobot", cioè robot collaborativi) e trasportare i materiali all'interno di un impianto di produzione.
Inoltre, i movimenti robotici stessi possono essere ottimizzati utilizzando l'IA. Ad esempio, se un braccio robotico utilizza cinque motori indipendenti per controllare una pinza all'estremità del braccio, l'IA è in grado di definire il modo più efficiente per controllare i motori in modo indipendente, al fine di migliorare la precisione, limitare i consumi energetici e ridurre il tempo necessario per completare un'operazione. Questa capacità offre particolari vantaggi per le applicazioni di saldatura, assemblaggio e verniciatura come quelle utilizzate negli impianti di produzione del settore automotive, poiché può garantire saldature uniformi e di alta qualità, riducendo al minimo i consumi energetici e i tempi di produzione complessivi. Questi robot utilizzano spesso sensori di visione artificiale, sistemi computazionali, unità di controllo basate sull'IA e vari sensori di movimento.
Controllo qualità automatizzato tramite l'IA
I veicoli contengono centinaia di migliaia di componenti, la maggior parte dei quali è soggetta a guasti. Poiché l'automazione è sempre più presente nel processo di assemblaggio, vi è una crescente necessità di garanzie rigorose e di alta qualità. L'IA aiuta a identificare difetti o deviazioni dagli standard di qualità analizzando immagini, video e dati dei sensori per segnalare strutture o singoli componenti difettosi.
Ad esempio, l'impianto di verniciatura di Porsche è dotato di un nastro trasportatore lungo quasi sei chilometri e mezzo che include un processo di verniciatura completamente robotizzato e un tunnel di ispezione finale. Nel tunnel di ispezione, i dipendenti e le telecamere ad alta risoluzione esaminano le finiture verniciate. I video in tempo reale di queste telecamere vengono analizzati da un'intelligenza artificiale in grado di rilevare anche le più piccole imperfezioni, che possono essere immediatamente risolte.
Miglioramento costante dei processi
BMW ha utilizzato l'IA nel proprio processo di verniciatura in modo diverso, compiendo un'analisi complessiva del processo per la catena di montaggio della verniciatura. In questo caso l'IA viene usata per prevedere l'aumento dei livelli di polvere nello stabilimento (situazione che può avere conseguenze negative sulla qualità della verniciatura) in base alla temperatura e alla stagione. Sulla base di questa previsione, BMW può programmare con precisione la sostituzione dei filtri nei propri sistemi HVAC per ridurre al minimo gli effetti dannosi del meteo in modo efficace.
In generale, l'IA è in grado di acquisire enormi quantità di dati utilizzando svariati input, identificando modelli e irregolarità in tali dati per monitorarne o prevederne i risultati. I dati inseriti da BMW riguardano una serie di date storiche e attuali significative dal punto di vista meteorologico, e il risultato è un aumento previsto delle particelle di polvere e la conseguente azione di sostituzione dei filtri.
Ottimizzazione della produzione grazie all'IA
L'intelligenza artificiale è in grado di unire varie serie di dati, identificare modelli, facilitare analisi approfondite e fornire raccomandazioni su misura per le applicazioni allo scopo di aumentare i miglioramenti a livello di stabilimento e di produzione in quasi tutti i settori. Gli esseri umani possono comprendere meglio i sistemi complessi attraverso l'implementazione dell'IA, consentendo la risoluzione dei problemi nel mondo reale. Che si tratti di implementare un nuovo sistema di controllo qualità sulla linea di ispezione della verniciatura di Porsche, di contribuire a gestire il più grande impianto di produzione del pianeta per Boeing o di monitorare le prestazioni di una semplice pompa idronica, l'IA può ottimizzare l'efficienza della produzione industriale, massimizzare le prestazioni e ridurre i consumi energetici.
Processori
Sensori
Visualizza prodotti correlati
Visualizza prodotti correlati
Visualizza prodotti correlati
Visualizza prodotti correlati
PAC1944T-E/4MX | Quad DC Power Monitor, 16-bit, 2 Alerts, I2C
Microchip Technology Controller e monitor di alimentazione VisualizzaVisualizza prodotti correlati
SCOPRI DI PIÙ
