Come l'AI sta cambiando il settore manifatturiero

Manutenzione predittiva utilizzando l'AI

In qualsiasi applicazione con macchinari, la manutenzione predittiva utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere quando e come una macchina potrebbe guastarsi. Questa implementazione dell'IA consente di riparare in modo proattivo i macchinari prima che si rompano, per minimizzare i costi, ottimizzare i programmi di manutenzione e ridurre i tempi di inattività del sistema. Per le applicazioni di manutenzione predittiva, l'IA analizza i dati storici dagli input dei sensori, le prestazioni delle attrezzature nel tempo e la domanda prevista per prevedere potenziali guasti.   Per far funzionare la manutenzione predittiva, i macchinari devono includere una serie di sensori progettati appositamente, dispositivi di connettività IoT e unità di elaborazione dati sul 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 può essere trovata in quasi ogni settore, sia che venga implementata su una semplice pompa di sistema di raffreddamento idronico o su un avanzato CNC a 12 assi.

Ottimizzazione della catena di fornitura utilizzando l'AI

Nel settore manifatturiero, la logistica della catena di approvvigionamento può influenzare drasticamente la produttività, in positivo o in negativo. L'ottimizzazione basata su AI delle catene di approvvigionamento manifatturiere può prevedere la domanda di risorse della linea di assemblaggio, ottimizzare i livelli di inventario in base alla velocità di produzione e suggerire percorsi efficienti di stoccaggio e trasporto all'interno di una fabbrica. Complessivamente, l'AI utilizzata nelle applicazioni della catena di approvvigionamento manifatturiera può ridurre significativamente i costi, aumentare la produttività e ridurre i ritardi.   Ad esempio, l'impianto di Everett di Boeing, il più grande edificio del pianeta con oltre 98 acri di spazio interno, produce quattro diversi modelli di aerei. Un singolo modello, il Boeing 777, contiene circa 3 milioni di parti provenienti da oltre 500 fornitori. Boeing utilizza tag FRID, tracciatori GPS, sistemi di automazione dei magazzini, veicoli automatizzati, sistemi di trasporto a nastro e robotica avanzata per gestire la vasta complessità della catena di approvvigionamento all'interno dell'impianto. La razionalizzazione della logistica della catena di approvvigionamento si basa fortemente sul software di logistica guidato dall'AI per fornire una gestione sovrumana non solo della produzione di un singolo aereo, ma dell'intera fabbrica.

Ottimizzazione energetica nelle operazioni di fabbrica

La produttività e l'efficienza di una fabbrica sono al centro delle sue metriche di performance. Ridurre il consumo di energia può aumentare l'efficienza dei costi di una fabbrica, ma se non gestito efficacemente, può ridurre la sua produttività complessiva. L'ottimizzazione dell'energia della fabbrica tramite AI prevede l'analisi dei dati in tempo reale provenienti da una serie di sensori dei dispositivi e ambientali, operazioni delle macchine, modelli di utilizzo dell'energia e modelli di costo per identificare le inefficienze e suggerire regolazioni per un'utilizzazione ottimale dell'energia.   Ad esempio, Siemens utilizza algoritmi AI per creare gemelli digitali delle fabbriche, monitorare le performance delle apparecchiature, ottimizzare i programmi di produzione e modificare i modelli di utilizzo dell'energia in diversi tipi di fabbriche. Attraverso analisi predittive basate su AI, Siemens ha dimostrato di poter aiutare a ridurre le emissioni legate all'energia del 50% mantenendo la produzione riducendo lo spreco di energia durante i periodi di inattività e ottimizzando i tempi di operazione dei macchinari. Devono essere impiegati dispositivi come contatori energetici intelligenti, sistemi di monitoraggio energetico, sensori abilitati IoT e piattaforme di gestione energetica basate su AI. Anche se il loro costo iniziale è elevato, il loro utilizzo può ridurre il costo totale nel tempo della fabbrica.

Robotica alimentata da AI nell'industria automobilistica

La produzione automobilistica utilizza tecniche di assemblaggio robotico in quasi ogni fase del processo di assemblaggio. I robot alimentati dall'AI possono posizionare con precisione i materiali, saldare e fissare sezioni insieme, lavorare con gli esseri umani per l'assemblaggio generale (chiamati 'cobot' – robot collaborativi), e trasportare materiali all'interno di una struttura di produzione.   Inoltre, i movimenti robotici stessi possono essere ottimizzati utilizzando l'AI. Ad esempio, se un braccio robotico usa cinque motori indipendenti per controllare un apparato di presa, l'AI può definire il modo più efficiente di controllare indipendentemente i motori per migliorare l'accuratezza, ridurre l'uso di energia e ridurre il tempo di completamento di un compito. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per le applicazioni di saldatura, assemblaggio e verniciatura come quelle utilizzate negli impianti di produzione automobilistica, poiché può garantire saldature di alta qualità e consistenti, riducendo al contempo il consumo totale di energia e il tempo di produzione. Questi robot utilizzano spesso sensori di visione artificiale, sistemi computazionali, unità di controllo abilitate dall'AI, e vari sensori di movimento.

Controllo qualità automatizzato dall'AI

I veicoli contengono centinaia di migliaia di componenti, la maggior parte soggetti a guasti. Con l'automazione che assume sempre più il controllo del processo di assemblaggio, cresce la necessità di un rigoroso controllo della qualità. L'AI aiuta a identificare difetti o deviazioni dagli standard di qualità analizzando immagini, video e dati dei sensori per segnalare costruzioni difettose o componenti individuali.   Ad esempio, l'impianto di verniciatura automobilistica di Porsche dispone di un nastro trasportatore lungo quattro miglia 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 flussi video di queste telecamere sono analizzati da un'AI che può rilevare piccole imperfezioni che possono essere immediatamente risolte.

Miglioramento costante dei processi

BMW ha impiegato l'AI nel loro processo di verniciatura in modo diverso: analisi complessiva del processo per la loro linea di assemblaggio di verniciatura. Utilizzano l'AI per prevedere un aumento dei livelli di polvere nel loro stabilimento, che può influenzare negativamente la qualità della vernice in base a modelli di temperatura e stagionali. In base a questa previsione, BMW può cronometrizzare con precisione la sostituzione dei filtri nei loro sistemi HVAC per ridurre efficacemente gli effetti nocivi.   In termini generali, l'AI può accettare serie di dati massive utilizzando una varietà di input di dati, identificando modelli e irregolarità in quei dati per monitorare o prevedere i risultati dei dati. L'input di dati di BMW era una varietà di date meteorologiche storiche e attuali, e il risultato è un aumento previsto delle particelle di polvere e l'azione conseguente della sostituzione dei filtri.

Ottimizzazione della produzione utilizzando l'IA

L'AI può amalgamare diversi input di dati, identificare schemi, facilitare analisi approfondite e fornire raccomandazioni su misura per le applicazioni per aumentare i miglioramenti nelle fabbriche e nella produzione in quasi tutti i settori. Gli esseri umani possono comprendere meglio sistemi complessi attraverso l'implementazione dell'AI, abilitando la risoluzione di problemi nel mondo reale. Che si tratti di imporre una nuova era di controllo qualità sulla linea di ispezione della verniciatura di Porsche, di aiutare a gestire il più grande impianto di produzione al mondo presso Boeing, o di monitorare le prestazioni di una semplice pompa idronica, l'AI può ottimizzare l'efficienza della produzione industriale, massimizzare le prestazioni e ridurre il consumo energetico.

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