Az okos gyár ipari AI -vel: Az okos érzékelők robotikáján kívül a teljesen automatikus gyárban

Fenntarthatóság és költségcsökkentés: Az ipari AI előnyei

Az ipari AI átalakító erővé vált, amely forradalmasítja az iparágakat a folyamatok automatizálása, a hatékonyság növelése és az új üzleti lehetőségek fejlesztése révén. Ez a technológia messze túlmutat az egyszerű automatizáláson, és alapvető paradigmaváltást jelent az ipari értékteremtésben. Az előretekintő karbantartástól a globális ellátási láncok optimalizálásáig az ipari AI nemcsak átalakítja az ipari AI -t, hanem az ipar teljes ágait, és új lehetőségeket teremt a hatékonyságnövelésre, a költségcsökkentésre és a fenntartható termelési folyamatokra.

Alkalmas:

• A költségcsökkentés a mesterséges intelligencia révén - a jövedelmezőség kiszámítása és a jövőbeli stratégia között

Ipari AI: Kulcstechnika az intelligens folyamatokhoz

Az ipari AI, amelyet ipari mesterséges intelligencia néven is neveznek, a mesterséges intelligencia alkalmazása olyan ipari alkalmazásokra, mint az áruk mozgása és tárolása, ellátási lánc menedzsment, kiterjesztett elemzés, valamint az automatizálás és a robotika a termelésben. Az AI ez a speciális formája a mesterséges intelligencia alkalmazására utal olyan ipari környezetben, mint a gyártás, az energiaágazat, az űr- és űrutazás és az építkezés.

Az ipari AI alapvetően különbözik a többi AI fajtól, mivel az AI technológiák alkalmazására összpontosítanak, nem pedig az emberszerű rendszerek fejlesztése helyett. Az ipari AI adatrekordjai általában nagyobbak, de potenciálisan kevesebb, mint az általános AI esetében. A döntő jellemző a hamis pozitív vagy hamis-negatív eredmények, késleltetett tudás vagy megbízhatatlan előrejelzések nulla toleranciája.

A technológia adatokat, gépeket és hálózatokat használ a döntéshozatal javítására, a termelékenység növelésére és az innovációk előmozdítására. Az ipari AI különösen alkalmas a folyamatrendszerekre, mivel a hatalmas mennyiségű adat és a gyorsan változó körülmények túl bonyolultak a kézi vagy akár a digitális adminisztrációhoz.

Megkülönböztetés az általános mesterséges intelligencia felé

Az általános AI és az ipari AI közötti alapvető különbség a célkitűzéseikben és alkalmazásában rejlik. Míg az AI tábornok célja az emberi intelligencia szimulálása a feladatok széles skáláján, az ipari AI az egyes ipari alkalmazásokra összpontosít. Az AI tábornokot, amelyet gyakran olyan eszközökben láthatunk, mint például a chatbotok és a virtuális asszisztensek, úgy tervezték, hogy olyan feladatok elvégzésére szolgáljanak, amelyek érvelést és természetes megértést igényelnek.

Az ipari AI viszont inkább az AI technológiák alkalmazására összpontosít, mint az emberi vagy emberszerű rendszerek fejlesztésére. Kifejezetten a komplex ipari folyamatok automatizálására és optimalizálására alakították ki. Ez a specializáció lehetővé teszi az ipari AI számára, hogy ésszerűsítse és automatizálja az operatív folyamatokat, még az emberi részvétel nélkül is az „öngyilkos gyárak ”ig.

Egy másik jelentős különbség az adatfeldolgozásban és a tolerancia korlátokban rejlik. Az ipari AI nagy mennyiségű ipari adatot dolgozik fel a gyári érzékelőkből, például a rezgésolvasásokból, a hőmérsékleti profilokból vagy a dimenzió méréseiből. Egy tipikus autógyár minden nap terabájtokat generálhat az érzékelő adatokra, a robotkar helyzetétől a nyomatékértékekig.

Az alkalmazás és a speciális felhasználási forgatókönyvek területei

Az ipari AI alkalmazása kiterjed a teljes ipari értékláncon, és nyolc alapvető alkalmazási területre osztható. Ezek a területek konkrét gazdasági előnyöket mutatnak, és jelentős karokat kínálnak a jövőbeli hozzáadott értékhez.

Előre -kereső karbantartás és rendszer optimalizálása

A prediktív elemzés és az előretekintő karbantartás kombinálja az IoT adatait a nagyszabású hálózatok modellezésére, a rendszer bármely pontján felismerni a rendellenességek legkorábbi jeleit, a nem tervezett leállási idő csökkentését és a karbantartás tervezésének optimalizálását. Az AI algoritmusok valós időben elemzik az érzékelő adatait, például a rezgést, a hőmérsékletet, a nyomás és az olajminőséget, és felismerik a finom rendellenességeket és mintákat, amelyek jelzik a közelgő meghibásodást.

Az önbizalmú „intelligens” berendezések önállóan mérhetik a teljesítményt, hogy figyelmeztetéseket keltsenek, amikor a lebomlás kritikus pontot ér el, vagy a teljesítményt bármilyen okból csökkentik. Ez a technológia lehetővé teszi a karbantartási munkák pontosan megtervezését, amikor valóban szükségesek - a probléma felmerülése előtt.

A termelés optimalizálása és a minőség -ellenőrzés

Az ipari AI alkalmazások a termelés optimalizálásában magukban foglalják a folyamatparaméterek valós időben történő intelligens adaptációját. Egy acélgyárban az algoritmusok a tekercs nyomását fémlemez mérések alapján állítják be. A vegyi rendszerekben az ipari AI több száz folyamatváltozót kiegyensúlyoz a hozam maximalizálása érdekében, és ugyanakkor a minőségi korlátozások betartása érdekében.

A termelési folyamatok folyamatos megfigyelésével és a hibák valós időben történő azonosításával a KI biztosítja, hogy a termékek megfeleljenek a magas előírásoknak és a termékminőség javulását. Az Edge készülékek gyorsan eltávolíthatják az alacsonyabb szintű termékeket a gyártósorokból, ami azt jelenti, hogy a magas színvonalú előírások és az áteresztési szintek fennmaradnak.

Ellátási lánc menedzsment és készlet -optimalizálás

Az ellátási láncvezérlés során az algoritmusok anyagfogyasztási szokásokat és rendellenességeket követnek el, automatikusan adaptálják a mennyiségeket és a kézbesítési terveket a tárolási szűk keresztmetszetek megakadályozása érdekében, és ezzel egyidejűleg minimalizálják a tárolási költségeket. Az AI által támogatott rendszerek elemzik a történelmi fogyasztási adatokat, és azonosítják a szezonális tendenciákat és a keresleti ingadozásokat, ami azt jelenti, hogy a csereciklusok és a megrendelési mennyiségek jobban megtervezhetők.

A komplex ellátási lánc menedzsmentje növeli a láthatóságot a folyamat minden lépésében, ideértve a nyersanyagok, a leltár és a raktárkezelés üldözését. Ez csökkentett többletekhez és szűk keresztmetszetekhez, alacsonyabb tárolási költségekhez, magasabb gondozási biztonsághoz és jobb likviditáshoz vezet.

Technológiai alapok és megvalósítás

Az ipari AI technológiai alapja különféle kulcsfontosságú technológiákat tartalmaz, amelyek együtt működnek az ipari folyamatok átalakításában. A gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik az előretekintő karbantartást és a minőségbiztosítást az ipari adatok elemzésével az eszközhibák előrejelzésére és a hibák azonosítására.

A tárgyak internete és az érzékelő technológiája

Az IoT eszközök és az ipari AI együtt szimbiotikusan dolgoznak. Az ipari AI javítja az IOT -eszközökből származó adatok értelmezését, azonosítja a mintákat, megjósolja a hibákat és automatizálja a döntéseket. Az AI modellek elemzik az érzékelő adatáramlásait a hatékonyság növelése, a hulladék csökkentése és a minőség -ellenőrzés javítása érdekében.

Az érzékelő technológia az ipari AI -vel kapcsolatban átalakítja a Rohe érzékelő adatait megvalósítható tudássá. A számítógépes látás megvizsgálja a termelés hibamintáit, míg a gépi tanulás a rezgés adatainak rendellenességeit azonosítja a hibák megelőzése érdekében. Az AI Seisorsbusion kombinálja a bemenetet az előretekintő karbantartás javítása érdekében.

Alkalmas:

• Humanoid robotok, mezőgazdasági robotika és víz alatti robotika: Mi az AI, az érzékelők és a digitális ikrek lehetővé teszik

Edge számítás és valós idejű elemzés

Az Edge AI az eszközöket végzi az elemzést a robotika és a minőség-ellenőrzés késéssé tétele érdekében. Az AI az IoT csatlakoztathatóságát használja öntanuló rendszerek létrehozásához, az érzékelő adatok elemzéséhez a korrelációk megtalálásához és a folyamatok optimalizálásához. Ez az integráció lehetővé teszi a valós idejű adatok elemzését az előretekintő karbantartáshoz, csökkenti az állásidőt és növeli a termelékenységet.

Az élszámítás és az ipari AI kombinációja intelligensebb, hatékonyabb és önállóbban optimalizált ipari ökoszisztémákat tesz lehetővé. Az AI beágyazásával az IIOT rendszerekbe gépi tanulást és kibővített elemzést használ a megvalósítható intelligencia nyers érzékelői adatokból történő levezetésére.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: xpert.digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

A képzett munkavállalók hiánya és a bizonytalanság: Az ipari AI legnagyobb akadályai

Az ipari AI óriási potenciál ellenére a vállalatok jelentős kihívásokkal szembesülnek a végrehajtásban. A feldolgozóipar jelenleg a komoly munkaerőhiány kezdetével szembesül, amely részben az ágazatban dolgozó Baby Boomers hatalmas nyugdíjbejegyzéseinek köszönhető.

Szakértelem és képesítési hiány hiánya

A gyártási készségek nagy igényt mutatnak, és a tapasztalt gyári munkavállalók ritkák. A Bitkom szerint az ipari vállalatok 42 százaléka azt jelzi, hogy hiányzik a szükséges know-how, hogy ésszerűen integrálják az AI-t a meglévő folyamatokba. Ez a kihívás kiképzés, átképzés és a folyamatos tanulás kultúrája révén kezelhető.

A sikeres AI végrehajtásnak képesített személyzetre van szüksége, amelyet képzés, további képesítés és a folyamatos tanulás kultúrája révén lehet kezelni. A vállalatok körülbelül fele várja a többi vállalat tapasztalatait - a bizonytalanság és a gyakorlati végrehajtás iránti bizalom hiányának egyértelmű jele.

Adatminőség és rendszerintegráció

Az ipari AI alkalmazások gyakran szembesülnek az adatok rendelkezésre állásának problémájával, mivel a magas titoktartási követelmények és az adatok magas specifitása miatt a nagy referenciadat -adatok ritkán léteznek. A nem megfelelő és hiányos adatok újabb kihívást jelentenek.

Az AI integrálása a gyártási rendszerekbe kihívásokat jelent a kompatibilitás és a változásokkal szembeni ellenállás miatt. A bevált gyakorlatok a tervezésre, a kísérleti projektekre és az érdekelt felek elkötelezettségére összpontosítanak. Ezenkívül aggályok merülnek fel az adatbiztonsággal és az adatvédelemmel kapcsolatban, amelyet titkosítással, hozzáférés -ellenőrzéssel és a GDPR betartásával lehet megoldani.

Alkalmas:

• 2025-ben az intelligens újragyártás és a körkörös gazdaság téma lesz a gyártásban a mesterséges intelligencia és a robotika mellett a képzett munkaerőhiány leküzdése érdekében

Gazdasági jelentőség és piacfejlesztés

Az ipari AI gazdasági jelentősége a német ipar számára jelentős és folyamatosan növekszik. A jelenlegi Bitkom-felmérés szerint a németországi feldolgozási kereskedelem ipari vállalatainak 42 % -a már használja ezt a technológiát a termelésben-egy másik harmadik (35 %) tervezi a megfelelő projekteket.

Versenyképesség és jövőbeli kilátások

A német ipari vállalatok 78 százaléka meg van győződve arról, hogy az AI használata a jövőben döntő jelentőségű a német ipar versenyképessége szempontjából. 70 százalék esetén az AI a legfontosabb technológia a német ipar jövőbeli életképessége szempontjából. Ennek megfelelően a gyártó vállalatok 82 % -a úgy találja, hogy a német iparnak úttörő szerepet kell vállalnia az AI használatakor.

Egy olyan VDMA -tanulmány, amely kifejezetten a gépi és növényi tervezésre néz ki, valamint a generatív mesterséges intelligencia használatát a tetőszobában, azt mutatja, hogy a vállalatok 79 % -a már használja a generatív mesterséges intelligenciát, vagy használja a használatát. 89 százalék ezt látja, hogy ez a jövőbeli jövedelmezőség fontos kedvelője.

Hatékonyság és költségcsökkentés

Az ipari AI szignifikánsan csökkenti a termelési költségeket, amint azt a Siemens Amberg Electronics üzemének példájával mutatjuk be, amely AI-vezérelt előretekintő karbantartást használ a hibák kiküszöbölésére. A technológia lehetővé teszi a csapatok számára, hogy jól megalapozott, rugalmas döntéseket hozzanak, ami csökkenti az állásidőt, a jobb hatékonyságot és a következetes termelékenység javulását a vállalat egész területén.

Csökkenthető az energiafogyasztás, az eszközteljesítmény és az erőforrás -fogyasztás megfigyelése. A beszállítók fenntarthatóságának jobb láthatósága lehetővé teszi a jobb együttműködést és az adatok által ellenőrzött döntéseket, amelyek megfelelnek a környezeti céloknak.

Teljesen autonóm ipari növények: A fizikai AI és a digitális ikrek jövője

Az ipari AI jövőjét a teljesen autonóm ipari létesítmények jövőképe jellemzi. Az ipari AI forradalom szívében a fizikai AI vagy AI-képes robotika, amely lehetővé teszi a jövőben teljesen autonóm ipari rendszereket. Az AI-képes robotokat egyre inkább képzik és tesztelik a digitális ikrek ipari növényeiben, ami lehetővé teszi a pontossággal és hatékonysággal végzett komplex feladatok elvégzését.

Digitális ikrek és szimuláció

Az ipari rendszerek digitalizálása növeli az automatizálást és tovább javítja a termelékenységet, míg az emberi beavatkozás szükségessége csökken a veszélyes környezetben. A digitális ikrek, a fizikai rendszerek virtuális reprezentációi, lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy szimulálják és ellenőrizzék az ipari AI modellek és alkalmazások teljesítményét digitális valós idejű környezetben, mielőtt a valós ipari rendszerekben és rendszerekben felhasználnák.

A digitális iker fogalma központi szerepet játszik, és megváltoztatja az ipar és a folyamatok megértésének módját. A digitális iker több, mint egy fizikai objektum egyszerű virtuális ábrázolása; Inkább egy élő, fejlődő entitás, amely szinte pontosan tükrözi valódi társainak viselkedését a digitális világban, és befolyásolhatja a fizikai tárgyat.

Fenntarthatóság és környezeti hatások

Az ipari AI döntő szerepet játszik az iparágak környezeti hatásainak minimalizálásában. Az erőforrás-felhasználás és az energiafogyasztás optimalizálásával az AI által vezérelt megoldások elősegítik a fenntarthatóbb gyakorlatokat. Ez különösen azért fontos, mert az iparágak arra törekszenek, hogy megfeleljenek a szabályozási követelményeknek és a környezetbarátabb műveletek társadalmi elvárásainak.

Az ipari AI -vel az értéklánc mentén a környezeti hatások valós időben elemezhetők és ellenőrizhetők. A technológia lehetővé teszi a Co₂ lábnyomok ellenőrzését és csökkentését, míg a bruttó fókusz is lehetséges.

Alkalmas:

• Vezetett túra az AI átalakulásban: Műhelyi jelentés a szakemberek és a vezetők számára

A kísérleti projektektől a stratégiáig: használja az ipari AI -t helyesen

Az ipari AI a jövőbeli koncepciótól a modern ipari vállalatok számára stratégiai kötelezővé vált. A technológia átalakító lehetőségeket kínál a termelési folyamatok optimalizálására, az új üzleti modellek hatékonyságának és fejlesztésének javításához. Noha a potenciál jelentős, a vállalatok jelentős kihívásokkal szembesülnek a végrehajtásban, különös tekintettel a képzett munkavállalókra, az adatminőségre és a rendszerintegrációra.

Az ipari AI sikere alapvetően függ attól, hogy a vállalatok hogyan tudják elsajátítani ezeket a kihívásokat, és stratégiai, vállalati szintű megközelítést fejlesztenek ki. Az izolált kísérleti projektek helyett a vállalatoknak koherens AI -stratégiára van szükségük, amely magában foglalja az összes speciális osztályt és egy szilárd adatbázisra épül. A német ipari vállalatok elismerik ennek a technológiának a fontosságát a jövőbeli életképességük és versenyképességük szempontjából, ám a tudás lépését a következetes végrehajtáshoz kell tennie.

A jövő még messzire ígéri a változásokat a fizikai AI, a digitális ikrek és az autonóm rendszerek integrációja révén. Ezek a fejlemények nemcsak növelik a hatékonyságot és a termelékenységet, hanem új lehetőségeket teremtenek a fenntartható és rugalmas ipari struktúrák számára is. Azok a vállalatok, amelyek ma befektetnek az ipari AI -be és felépítik a szükséges készségeket, képesek lesznek vezető szerepet játszani az ipar digitális átalakulásában.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus