Nutikas tehas koos tööstusliku AI -ga: lisaks nutikate andurite robootikale täisautomaatsesse tehasesse

Jätkusuutlikkus ja kulude vähendamine: tööstusliku AI eelised

Tööstuslik AI on arenenud transformatiivseks jõuks, mis muudab tööstused protsesside automatiseerimise kaudu, suurendades tõhusust ja uute ärivõimaluste väljatöötamist. See tehnoloogia ületab kaugelt lihtsa automatiseerimise ja kujutab endast põhilist paradigma nihet tööstusliku väärtuse loomisel. Alates tulevikku suunatud hooldusest kuni globaalsete tarneahelate optimeerimiseni ei muuda tööstus AI mitte ainult tööstuslikku AI -d, vaid ka terveid tööstusharusid ja loob uusi võimalusi tõhususe suurendamiseks, kulude vähendamiseks ja jätkusuutlike tootmisprotsesside jaoks.

Sobib selleks:

• Kulude vähendamine tehisintellekti kaudu - kasumlikkuse arvutamise ja tulevikustrateegia vahel

Tööstuslik AI: nutikate protsesside võtmetehnoloogia

Tööstuslik AI, mida nimetatakse ka tööstuslikuks tehisintellektiks, on tehisintellekti rakendamine selliste tööstuslike rakenduste jaoks nagu kaupade liikumine ja ladustamine, tarneahela juhtimine, laiendatud analüüs ning automatiseerimine ja robootika tootmisel. See AI spetsialiseeritud vorm viitab tehisintellekti kasutamisele tööstuskeskkonnas nagu tootmine, energiasektor, kosmose- ja kosmosereis ja ehitamine.

Tööstuslik AI erineb põhimõtteliselt teistest AI liikidest, keskendudes konkreetsele AI-tehnoloogiate rakendamisele, mitte inimlike süsteemide arendamise asemel. Tööstusliku AI andmedokumendid on tavaliselt suuremad, kuid potentsiaalselt väiksema kvaliteediga kui üldise AI puhul. Oluline tunnusjoon on valepositiivsete või vale-negatiivsete tulemuste, viivitatud teadmiste või ebausaldusväärsete ennustuste nulltolerants.

Tehnoloogia kasutab andmeid, masinaid ja võrke andmeid otsuste tegemise parandamiseks, tootlikkuse suurendamiseks ja uuenduste edendamiseks. Tööstuslik AI sobib eriti protsessisüsteemide jaoks, kuna tohutul hulgal andmeid ja kiiresti muutuvaid olusid on käsitsi või isegi digitaalse haldamise jaoks liiga keerulised.

Diferentseerumine üldisele tehisintellektile

Põhiline erinevus üldise AI ja tööstusliku AI vahel on nende vastavates eesmärkides ja rakenduses. Kui kindral AI eesmärk on simuleerida inimlikku intelligentsust paljudes ülesannetes, keskendub tööstuslik AI konkreetsetele tööstuslikele rakendustele. Üldine AI, mida sageli võib näha sellistes tööriistades nagu vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid, on loodud ülesannete täitmiseks, mis nõuavad keele argumente ja loomulikku mõistmist.

Tööstuslik AI on seevastu rohkem keskendunud AI-tehnoloogiate rakendamisele kui inimlike või inimlike süsteemide arengule. See on spetsiaalselt kohandatud keerukate tööstusprotsesside automatiseerimiseks ja optimeerimiseks. See spetsialiseerumine võimaldab tööstuslikul AI -l ratsionaliseerida ja automatiseerida tööprotsesse, isegi ilma inimese osaluseta kuni iseenesest konfigureerimiseni.

Veel üks oluline erinevus seisneb andmetöötluses ja tolerantsi piirides. Tööstuslik AI töötleb suures koguses tööstuslikke andmeid tehaseanduritest, näiteks vibratsiooni näidud, temperatuuriprofiilid või mõõtmete mõõtmised. Tüüpiline autotehas võib andurite andmetel genereerida iga päev terabaiti, alates robot -käe positsioonidest kuni pöördemomendi väärtusteni.

Rakendusvaldkonnad ja konkreetsed kasutusstsenaariumid

Tööstusliku AI rakendused ulatuvad kogu tööstusliku väärtusahela ulatuses ja neid saab jagada kaheksaks oluliseks rakendusvaldkonnaks. Need valdkonnad näitavad konkreetseid majanduslikke eeliseid ja pakuvad tulevase lisandväärtuse jaoks märkimisväärset hooba.

Tulevikku -hooldus ja süsteemi optimeerimine

Ennustav analüüs ja tulevikku suunatud hooldus ühendavad asjade Interneti-andmed sügava õppimisega suuremahuliste võrkude modelleerimiseks, aitavad ära tunda kõige varasemad kõrvalekallete märgid kõikjal süsteemis, et vähendada planeerimata seisakuid ja optimeerida hoolduse kavandamist. AI algoritmid analüüsivad andurite andmeid nagu vibratsioon, temperatuur, rõhk ja õli kvaliteet reaalajas ning tunnevad ära peent anomaaliaid ja mustreid, mis näitavad eelseisvat tõrket.

Isekontsentsed “intelligentsed” seadmed saavad jõudlust iseseisvalt mõõta, et genereerida hoiatusi, kui halvenemine jõuab kriitilise punkti saavutamiseks või kui tulemuslikkus väheneb mis tahes põhjusel. See tehnoloogia võimaldab hooldustöid kavandada täpselt siis, kui need on tõesti vajalikud - enne probleemi ilmnemist.

Tootmise optimeerimine ja kvaliteedikontroll

Tööstuslikud AI rakendused tootmise optimeerimisel hõlmavad protsessiparameetrite intelligentset kohanemist reaalajas. Terasveskis reguleerivad algoritmid rullirõhku lehtmetalli mõõtmiste põhjal. Keemilistes süsteemides tasakaalustab tööstuslik AI sadu protsessimuutujaid, et maksimeerida saaki ja samal ajal kvaliteedipiiranguid järgida.

Pidevate jälgimisprotsesside jälgimise ja vigade tuvastamise abil reaalajas tagab KI, et tooted vastavad kõrgetele standarditele ja toote kvaliteedi parandamiseks. Edgeseadmed saavad madalamaid tooteid kiiresti tootmisliinidest eemaldada, mis tähendab, et säilitatakse kvaliteetseid standardeid ja läbilasketasemeid.

Tarneahela juhtimine ja varude optimeerimine

Tarneahela juhtimisel järgivad algoritmid materiaalse tarbimisharjumuste ja häirete kohandamist, kohandatakse automaatselt koguseid ja kohaletoimetamisplaane, et vältida ladustavaid kitsaskohti ning samal ajal minimeerida ladustamiskulusid. AI toetatud süsteemid analüüsivad ajaloolisi tarbimisandmeid ja tuvastavad hooajalisi suundumusi ja nõudluse kõikumisi, mis tähendab, et asendamistsüklit ja tellimiskoguseid saab paremini planeerida.

Kompleksne tarneahela juhtimine suurendab nähtavust protsessi igas etapis, sealhulgas tooraine tagakiusamine, varud ja laohaldus. See põhjustab vähenenud liialdusi ja kitsaskohti, madalamaid ladustamiskulusid, suuremat hoolduskohta ja parem likviidsus.

Tehnoloogilised põhitõed ja rakendamine

Tööstusliku AI tehnoloogiline alus sisaldab mitmesuguseid võtmetehnoloogiaid, mis töötavad koos tööstusprotsesside muutmiseks. Masinaõppe algoritmid võimaldavad tulevikku suunatud hooldust ja kvaliteedi tagamist tööstuslike andmete analüüsi abil seadme tõrgete ennustamiseks ja vigade tuvastamiseks.

Asjade internet ja anduritehnoloogia

IoT -seadmed ja tööstuslikud AI töötavad koos sümbiootiliselt. Tööstuslik AI parandab IoT -seadmete andmete tõlgendamist, määratleb mustrid, ennustab ebaõnnestumisi ja automatiseerib otsuseid. AI mudelid analüüsivad anduri andmeid, et suurendada tõhusust, vähendada jäätmeid ja parandada kvaliteedikontrolli.

Sensoritehnoloogia seoses tööstusliku AI -ga teisendab ROHE anduri andmed rakendatavateks teadmisteks. Arvuti nägemine uurib veamustreid tootmises, samas kui masinõpe tuvastab vibratsiooniandmete anomaaliad tõrgete vältimiseks. AI seisorsBusion ühendab sisendi tulevikku suunatud hoolduse parandamiseks.

Sobib selleks:

• Humanoidrobotid, põllumajanduslik robootika ja veealune robootika: mida võimaldavad AI, andurid ja digitaalsed kaksikud

Servade arvutamine ja reaalajas analüüs

Edge AI pakub seadme analüüsi, et vähendada robootika ja kvaliteedikontrolli latentsust. AI kasutab IoT-ühenduvust iseõppimissüsteemide loomiseks, anduri andmete analüüsimiseks korrelatsioonide leidmiseks ja protsesside optimeerimiseks. See integratsioon võimaldab reaalajas andmete analüüsi tulevikku suunatud hoolduse jaoks, vähendab seisakuid ja suurendab tootlikkust.

Edge arvutamise kombinatsioon tööstusliku AI -ga võimaldab intelligentsemaid, tõhusamaid ja autonoomselt optimeeritud tööstuslikke ökosüsteeme. AI manustades AI IIOT Systems'i, kasutab see masinõpet ja laiendatud analüüsi, et tuletada rakendatavat intelligentsust töötlemata andurite andmete põhjal.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Kvalifitseeritud töötajate puudumine ja ebakindlus: suurimad takistused tööstuslikus AI -s

Vaatamata tööstusliku AI tohutule potentsiaalile seisab ettevõtted rakendamisel silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega. Töötlevas tööstuses seisab praegu silmitsi tõsise tööjõupuuduse algusega, mis on osaliselt tingitud selles sektoris töötavate beebibuumi põlvkondade massilistest pensionikirjetest.

Teadmiste ja kvalifikatsiooni puudujäägi puudumine

Tootmisoskus on suur nõudlus ja kogenud ning kvalifitseeritud tehase töötajad on haruldased. Bitkomi sõnul osutab 42 protsenti tööstusettevõtetest, et neil puudub vajalik oskusteave AI mõistliku integreerimiseks olemasolevatesse protsessidesse. Selle väljakutsega saab tegeleda pideva õppimise koolituse, ümberõppe ja kultuuri kaudu.

AI edukas rakendamine vajab kvalifitseeritud töötajaid, kellega saab tegeleda koolituse, edasise kvalifikatsiooni ja pideva õppimise kultuuri kaudu. Umbes pooled ettevõtted ootavad teiste ettevõtete kogemusi - selge märk ebakindlusest ja usalduse puudumisest praktilise rakendamise vastu.

Andmete kvaliteet ja süsteemi integreerimine

Tööstuslikud AI -rakendused seisavad sageli silmitsi andmete kättesaadavuse probleemiga, kuna ulatuslikud võrdlusandmeedastuskiirused esinevad harva kõrge konfidentsiaalsusnõuete ja andmete kõrge spetsiifilisuse tõttu. Sobimatu ja mittetäielikud andmed kujutavad endast veel ühe väljakutse.

AI integreerimine tootmissüsteemidesse toob väljakutseid, mis on tingitud ühilduvusest ja vastupanust muutustele. Parimad tavad keskenduvad planeerimisele, pilootprojektidele ja sidusrühmade kaasamisele. Lisaks on muret andmete turvalisuse ja andmekaitse pärast, mida saab lahendada krüptimise, juurdepääsukontrolli ja GDPR -i järgimise teel.

Sobib selleks:

• Aastal 2025 on lisaks AI-le ja robootikale ka nutikas ümbertöötlemine ja ringmajandus, mis

Majanduslik tähtsus ja turu areng

Tööstusliku AI majanduslik tähtsus Saksamaa tööstuse jaoks on märkimisväärne ja kasvab pidevalt. Praeguse Bitkomi uuringu kohaselt kasutab 42 protsenti Saksamaa töötlemiskaubanduse tööstusettevõtetest seda tehnoloogiat juba oma tootmisharudes-veel kolmandas (35 protsenti) kavandab sobivaid projekte.

Konkurentsivõime ja tulevikuväljavaated

78 protsenti Saksamaa tööstusettevõtetest on veendunud, et AI kasutamine on tulevikus Saksamaa tööstuse konkurentsivõime jaoks otsustav. 70 protsenti on AI isegi kõige olulisem tehnoloogia Saksamaa tööstuse tulevase elujõulisuse jaoks. Seetõttu leiab 82 protsenti tootmisettevõtetest, et Saksamaa tööstus peaks AI kasutamisel võtma teedrajava rolli.

VDMA -uuring, mis vaatab spetsiaalselt masina- ja taimetehnikat ning generatiivse tehisintellekti kasutamist katuseruumis näitab, et 79 protsenti ettevõtetest kasutab juba generatiivset tehisintellekti või plaanivad seda kasutada. 89 protsenti peab seda oluliseks kangi tulevase kasumlikkuse jaoks.

Tõhusus ja kulude vähendamine

Tööstuslik AI vähendab märkimisväärselt tootmiskulusid, nagu nähtub Siemensi Ambergi elektroonikatehase näidet, mis kasutab defektide kõrvaldamiseks AI-juhitavat tulevikku suunatud hooldust. See tehnoloogia võimaldab meeskondadel teha hästi suunduvaid, paindlikke otsuseid, mis põhjustab seisakuid, paremat tõhusust ja järjepidevat tootlikkuse paranemist kogu ettevõttes.

Energiatarbimise, vara jõudluse ja ressursside tarbimise jälgimist saab vähendada. Tarnijate jätkusuutlikkuse paranenud nähtavus võimaldab paremat koostööd ja andmete kontrollitud otsuseid, mis vastavad keskkonnaeesmärkidele.

Täielikult autonoomsed tööstuslikud taimed: füüsiliste AI ja digitaalsete kaksikute tulevik

Tööstusliku AI tulevikku iseloomustab täiesti autonoomsete tööstusrajatiste visioon. Tööstusliku AI revolutsiooni südames, füüsiline AI või AI-võimeline robootika, mis võimaldab tulevikus täiesti autonoomseid tööstussüsteeme. AI-võimelisi roboteid koolitatakse ja testitakse üha enam digitaalsetes kaksikute tööstustaimedes, mis võimaldab teil täita keerulisi ülesandeid täpsuse ja tõhususega.

Digitaalsed kaksikud ja simulatsioon

See tööstussüsteemide digiteerimine suurendab automatiseerimist ja parandab veelgi tootlikkust, samas kui inimeste sekkumise vajadus väheneb ohtlikus keskkonnas. Digitaalsed kaksikud, füüsiliste süsteemide virtuaalsed esitused, võimaldavad ettevõtetel simuleerida ja kontrollida tööstuslike AI-mudelite ja rakenduste toimivust digitaalses reaalajas keskkonnas, enne kui neid kasutab reaalses tööstussüsteemides ja süsteemides.

Digitaalse kaksiku kontseptsioon mängib keskset rolli ja muudab tööstuste ja protsesside mõistmise viisi. Digitaalne kaksik on midagi enamat kui füüsilise objekti lihtne virtuaalne esitus; Pigem on see elav, arenev üksus, mis võib peaaegu täpselt kajastada tema tegeliku vastaspoole käitumist digitaalses maailmas ja mõjutada füüsilist objekti.

Jätkusuutlikkus ja keskkonnamõjud

Tööstuslikul AI -l on oluline roll tööstuse keskkonnamõju minimeerimisel. Ressursside kasutamise ja energiatarbimise optimeerimisega edendavad AI-juhitud lahendused jätkusuutlikumaid tavasid. See on eriti oluline, kuna tööstused püüavad täita keskkonnasõbralikumate toimingute regulatiivseid nõudeid ja sotsiaalseid ootusi.

Tööstusliku AI abil saab keskkonnamõjusid väärtusahelas analüüsida ja kontrollida reaalajas. Tehnoloogia võimaldab jälgida ja vähendada CO₂ jalajälgi, samas kui ka brutofookus on võimalik.

Sobib selleks:

• Giidiga ekskursioon AI ümberkujundamisel: spetsialistide ja juhtide töötuba aruanne

Pilootprojektidest strateegiani: kasutage tööstuslikku AI -d õigesti

Tööstuslik AI on välja töötanud tulevikukontseptsioonist tänapäevaste tööstusettevõtete strateegiliseks imperatiiviks. See tehnoloogia pakub transformatiivseid võimalusi tootmisprotsesside optimeerimiseks, uute ärimudelite tõhususe parandamiseks ja arendamise parandamiseks. Kuigi potentsiaal on märkimisväärne, seisavad ettevõtted silmitsi oluliste väljakutsetega rakendamisel, eriti kvalifitseeritud töötajate puuduse, andmete kvaliteedi ja süsteemi integreerimise osas.

Tööstusliku AI edu sõltub ülioluliselt sellest, kuidas ettevõtted neid väljakutseid valdavad ja strateegilise ja ettevõtte hõlmava lähenemisviisi arendamiseks. Isoleeritud pilootprojektide asemel vajavad ettevõtted sidusat AI -strateegiat, mis hõlmab kõiki spetsialiseerunud osakondi ja tugineb kindlale andmebaasile. Saksa tööstusettevõtted tunnistavad selle tehnoloogia olulisust oma tulevase elujõulisuse ja konkurentsivõime osas, kuid peavad astuma teadmiste järjepideva rakendamise sammu.

Tulevik lubab veelgi kaugemale suunduvaid muutusi füüsiliste AI, digitaalsete kaksikute ja autonoomsete süsteemide integreerimise kaudu. Need arengud mitte ainult ei suurenda tõhusust ja tootlikkust, vaid loovad ka uusi võimalusi jätkusuutlikeks ja vastupidavateks tööstusstruktuurideks. Ettevõtted, kes investeerivad täna tööstuslikku AI -sse ja loovad vajalikud oskused, saavad mängida juhtivat rolli tööstuse digitaalses ümberkujundamisel.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus