Sprytna fabryka z AI przemysłową: oprócz robotyki sprytnych czujników do w pełni automatycznej fabryki

Zrównoważony rozwój i redukcja kosztów: zalety przemysłowej sztucznej inteligencji

Przemysłowa sztuczna inteligencja rozwinęła się w siłę transformacyjną, która rewolucjonizuje branże poprzez automatyzację procesów, zwiększając wydajność i rozwój nowych możliwości biznesowych. Ta technologia wykracza daleko poza prostą automatyzację i stanowi fundamentalną zmianę paradygmatu w tworzeniu wartości przemysłowej. Od utrzymania naprzód po optymalizację globalnych łańcuchów dostaw, przemysłowa sztuczna inteligencja nie tylko przekształca przemysłową sztuczną inteligencję, ale także całe oddziały przemysłu i stwarza nowe możliwości wzrostu wydajności, obniżki kosztów i zrównoważonych procesów produkcyjnych.

Nadaje się do:

• Redukcja kosztów poprzez sztuczną inteligencję - między obliczaniem rentowności a przyszłej strategii

Przemysłowa sztuczna inteligencja: Kluczowa technologia inteligentnych procesów

Przemysłowa sztuczna inteligencja, zwana także sztuczną inteligencją przemysłową, jest zastosowaniem sztucznej inteligencji do zastosowań przemysłowych, takich jak ruch i przechowywanie towarów, zarządzanie łańcuchem dostaw, analiza rozszerzona, a także automatyzacja i robotyka w produkcji. Ta wyspecjalizowana forma sztucznej inteligencji odnosi się do wykorzystania sztucznej inteligencji w środowiskach przemysłowych, takich jak produkcja, sektor energetyczny, podróże lotnicze i przestrzeń i budownictwo.

Przemysłowa sztuczna inteligencja jest zasadniczo odmienna od innych gatunków AI, skupiając się na zastosowaniu technologii AI zamiast na rozwój systemów podobnych do człowieka. Rekordy danych dla AI przemysłowej są zwykle większe, ale potencjalnie mniejsze niż dla ogólnej AI. Kluczową cechą jest zerowa tolerancja wyników fałszywie dodatnich lub fałszywie ujemnych, opóźniona wiedza lub nierzetelne prognozy.

Technologia wykorzystuje dane, maszyny i sieci w celu poprawy podejmowania decyzji, zwiększenia wydajności i promowania innowacji. Przemysłowa sztuczna inteligencja jest szczególnie odpowiednia dla systemów procesowych, ponieważ ogromne ilości danych i szybko zmieniające się okoliczności są zbyt złożone w przypadku administracji ręcznej, a nawet cyfrowej.

Rozróżnienie od ogólnej sztucznej inteligencji

Podstawowa różnica między ogólną AI a AI przemysłową leży w ich odpowiednich celach i zastosowaniu. Podczas gdy ogólna AI ma na celu symulację ludzkiej inteligencji w szerokim zakresie zadań, przemysłowa AI koncentruje się na określonych zastosowaniach przemysłowych. Ogólna sztuczna inteligencja, którą często można zobaczyć w narzędziach takich jak chatboty i wirtualni asystenci, ma na celu wykonywanie zadań wymagających argumentów i naturalnego zrozumienia języka.

Z drugiej strony przemysłowa sztuczna inteligencja koncentruje się bardziej na zastosowaniu technologii AI niż na rozwoju systemów ludzkich lub ludzkich. Jest specjalnie dostosowany do automatyzacji i optymalizacji złożonych procesów przemysłowych. Ta specjalizacja umożliwia przemysłowej sztucznej inteligencji racjonalizację i automatyzację procesów operacyjnych, nawet bez uczestnictwa człowieka do „samokonfigurujących fabryki”.

Kolejna istotna różnica polega na przetwarzaniu danych i limitach tolerancji. Przemysłowa AI przetwarza duże ilości danych przemysłowych z czujników fabrycznych, takich jak odczyty wibracji, profile temperatury lub pomiary wymiarów. Typowa fabryka motoryzacyjna może codziennie generować terabajty na danych czujników, od robotycznych pozycji ramienia po wartości momentu obrotowego.

Obszary scenariuszy zastosowania i konkretnego użytkowania

Zastosowania przemysłowej sztucznej inteligencji rozciągają się na cały łańcuch wartości przemysłowej i można je podzielić na osiem niezbędnych dziedzin zastosowania. Obszary te wykazują konkretne zalety ekonomiczne i oferują znaczne dźwignie dla przyszłej wartości dodanej.

Konserwacja i optymalizacja systemu

Analityka predykcyjna i konserwacja przyszłości łączą dane IoT z głębokim uczeniem się modelowania sieci na dużą skalę, pomaga rozpoznać najwcześniejsze oznaki anomalii w dowolnym miejscu w systemie, w celu skrócenia nieplanowanych przestojów i zoptymalizowania planowania konserwacji. Algorytmy AI analizują dane czujników, takie jak wibracje, temperatura, ciśnienie i jakość oleju w czasie rzeczywistym, oraz rozpoznają subtelne anomalie i wzorce wskazujące nadchodzącą awarię.

Pewne siebie „inteligentny” sprzęt może niezależnie zmierzyć wydajność w celu generowania ostrzeżeń, gdy degradacja osiągnie punkt krytyczny lub wydajność jest zmniejszona z jakiegokolwiek powodu. Ta technologia umożliwia planowanie prac konserwacyjnych dokładnie, gdy są naprawdę konieczne - zanim pojawi się problem.

Optymalizacja produkcji i kontrola jakości

Przemysłowe zastosowania AI w optymalizacji produkcji obejmują inteligentną adaptację parametrów procesu w czasie rzeczywistym. W stalowym młynie algorytmy dostosowują ciśnienie rolki na podstawie pomiarów blachy. W systemach chemicznych przemysłowa AI równoważy setki zmiennych procesowych, aby zmaksymalizować wydajność, a jednocześnie przestrzegać ograniczeń jakości.

Dzięki ciągłym monitorowaniu procesów produkcyjnych i identyfikacji błędów w czasie rzeczywistym KI zapewnia, że ​​produkty spełniają wysokie standardy i jakość produktu ulegnie poprawie. Urządzenia Edge mogą szybko usunąć gorsze produkty z linii produkcyjnych, co oznacza, że ​​utrzymywane są wysokie standardy i poziomy przepustowości.

Zarządzanie łańcuchem dostaw i optymalizacja zapasów

W kontroli łańcucha dostaw algorytmy realizują wzorce i zaburzenia zużycia materiałów, dostosowują automatycznie zamówienie ilości i plany dostawy, aby zapobiec wąskim gardle do przechowywania, a jednocześnie minimalizować koszty przechowywania. Systemy wspierane przez AI analizują dane zużycia historycznego i identyfikują sezonowe trendy i fluktuacje popytu, co oznacza, że ​​cykle zastępcze i wielkości zamówień można lepiej zaplanować.

Złożone zarządzanie łańcuchem dostaw zwiększa widoczność na każdym etapie procesu, w tym prześladowania surowców, zapasów i zarządzania magazynem. Prowadzi to do zmniejszenia ekscesów i wąskich gardeł, niższych kosztów przechowywania, wyższej bezpieczeństwa opieki i lepszej płynności.

Podstawy technologiczne i wdrażanie

Podstawa technologiczna AI przemysłowej obejmuje różne kluczowe technologie, które współpracują w celu przekształcenia procesów przemysłowych. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają przyszłość konserwacji i zapewnienia jakości poprzez analizę danych przemysłowych do przewidywania awarii urządzeń i identyfikacji błędów.

Internet przedmiotów i technologii czujników

Urządzenia IoT i przemysłowa sztuczna inteligencja działają symbiotycznie razem. Przemysłowa sztuczna inteligencja poprawia interpretację danych z urządzeń IoT, identyfikuje wzorce, przewiduje awarie i automatyzuje decyzje. Modele AI analizują przepływy danych czujników w celu zwiększenia wydajności, zmniejszenia odpadów i poprawy kontroli jakości.

Technologia czujników w związku z przemysłową sztucznej inteligencji przekształca dane czujnika Rohe w wiedzę do wdrożenia. Wizja komputerowa analizuje wzorce błędów w produkcji, podczas gdy uczenie maszynowe identyfikuje anomalie w danych wibracyjnych, aby zapobiec awarii. AI Seisorsbusion łączy dane wejściowe w celu poprawy konserwacji przyszłościowej.

Nadaje się do:

• Humanoidalne roboty, robotyka rolnicza i podwodna robotyka: co umożliwiają sztuczna inteligencja, czujniki i cyfrowe bliźniaki

Obliczenia krawędzi i analiza w czasie rzeczywistym

Edge AI zapewnia analizę na urządzeniu, aby zmniejszyć opóźnienie w robotyce i kontroli jakości. AI wykorzystuje łączność IoT do tworzenia systemów samo-uczenia się, analizy danych z czujników w celu znalezienia korelacji i optymalizacji procesów. Ta integracja umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym pod kątem konserwacji przyszłościowej, zmniejsza przestoje i zwiększa wydajność.

Połączenie obliczeń krawędzi z przemysłową sztuczną inteligencją umożliwia bardziej inteligentne, bardziej wydajne i autonomicznie zoptymalizowane ekosystemy przemysłowe. Osadzając sztuczną inteligencję w systemach IIOT, wykorzystuje uczenie maszynowe i rozszerzoną analizę, aby uzyskać wdrażaną inteligencję z surowych danych czujników.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich firm Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Brak wykwalifikowanych pracowników i niepewność: największe przeszkody w przemysłowej AI

Pomimo ogromnego potencjału przemysłowej sztucznej inteligencji, firmy stoją przed znaczącymi wyzwaniami we wdrażaniu. Przemysł produkcyjny stoi obecnie w obliczu początku poważnego braku siły roboczej, który częściowo wynika z masowych wpisów emerytalnych w wyżu demograficznego pracujących w tym sektorze.

Brak wiedzy specjalistycznej i deficytów kwalifikacyjnych

Umiejętności produkcyjne są bardzo poszukiwane, a doświadczeni i wykwalifikowani pracownicy fabryki są rzadkie. Według Bitkom 42 procent firm przemysłowych wskazuje, że brakuje im niezbędnego know-how, aby rozsądnie zintegrować AI z istniejącymi procesami. To wyzwanie można rozwiązać poprzez szkolenie, przekwalifikowanie i kulturę ciągłego uczenia się.

Udane wdrożenie AI wymaga wykwalifikowanego personelu, którym można rozwiązać poprzez szkolenie, dalsze kwalifikacje i kulturę ciągłego uczenia się. Około połowa firm czeka na doświadczenia innych firm - wyraźny znak niepewności i braku zaufania do praktycznego wdrażania.

Jakość danych i integracja systemu

Aplikacje przemysłowe AI często mają do czynienia z problemem dostępności danych, ponieważ obszerne stawki danych referencyjnych rzadko istnieją ze względu na wysokie wymagania dotyczące poufności i dużą specyficzność danych. Nieodpowiednie i niepełne dane stanowią kolejne wyzwanie.

Integracja sztucznej inteligencji z systemami produkcyjnymi stanowi wyzwania ze względu na kompatybilność i odporność na zmiany. Najlepsze praktyki koncentrują się na planowaniu, projektach pilotażowych i zaangażowaniu zainteresowanych stron. Ponadto istnieją obawy dotyczące bezpieczeństwa danych i ochrony danych, które można rozwiązać poprzez szyfrowanie, kontrolę dostępu i zgodność z RODO.

Nadaje się do:

• W 2025 r. inteligentna regeneracja i gospodarka o obiegu zamkniętym będą tematami w produkcji obok sztucznej inteligencji i robotyki w celu zwalczania niedoboru wykwalifikowanych pracowników

Znaczenie gospodarcze i rozwój rynku

Znaczenie ekonomiczne AI przemysłowej dla niemieckiego przemysłu jest znaczne i rośnie w sposób ciągły. Według obecnej ankiety Bitkom 42 procent firm przemysłowych handlu przetwórstwem w Niemczech już korzysta z tej technologii w swojej produkcji-jeszcze trzecie (35 procent) planuje odpowiednie projekty.

Konkurencyjność i przyszłe perspektywy

78 procent niemieckich firm przemysłowych jest przekonanych, że wykorzystanie AI będzie w przyszłości decydujące dla konkurencyjności przemysłu niemieckiego. Dla 70 procent sztuczna inteligencja jest nawet najważniejszą technologią przyszłej rentowności niemieckiego przemysłu. W związku z tym 82 procent firm produkcyjnych stwierdzi, że niemiecki przemysł powinien podjąć pionierską rolę podczas korzystania z AI.

Badanie VDMA, które wygląda specjalnie na inżynierię maszyn i roślin oraz stosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w pokoju dachowym pokazuje, że 79 procent firm używa sztucznej inteligencji generatywnej lub planuje użyć. 89 procent uważa to za ważną dźwignię przyszłej rentowności.

Wydajność i redukcja kosztów

Przemysłowa sztuczna inteligencja znacznie zmniejsza koszty produkcji, jak pokazano przy przykładzie zakładu elektronicznego Amberg, która wykorzystuje kontrolę nad prognozą w celu wyeliminowania defektów. Technologia pozwala zespołom podejmować dobre, elastyczne decyzje, co prowadzi do skróconego przestoju, poprawy wydajności i konsekwentnej poprawy wydajności w całej firmie.

Monitorowanie zużycia energii, wydajności aktywów i zużycia zasobów można zmniejszyć. Poprawiona widoczność zrównoważonego rozwoju dostawców umożliwia lepszą współpracę i decyzje związane z danymi, które pasują do celów środowiskowych.

W pełni autonomiczne rośliny przemysłowe: przyszłość fizycznej sztucznej inteligencji i cyfrowych bliźniaków

Przyszłość AI przemysłowej charakteryzuje się wizją całkowicie autonomicznych obiektów przemysłowych. W sercu przemysłowej rewolucji sztucznej inteligencji, fizycznej sztucznej inteligencji lub robotyki obsługiwanej przez AI, która umożliwi w przyszłości całkowicie autonomiczne systemy przemysłowe. Roboty obsługiwane przez AI są coraz częściej szkolone i testowane w cyfrowych bliźniakach przemysłowych, co pozwala wykonywać złożone zadania z precyzją i wydajnością.

Cyfrowe bliźniaki i symulacja

Ta digitalizacja systemów przemysłowych zwiększa automatyzację i dodatkowo poprawia wydajność, podczas gdy potrzeba interwencji człowieka jest zmniejszona w niebezpiecznych środowiskach. Cyfrowe bliźniaki, wirtualne reprezentacje systemów fizycznych, umożliwiają firmom symulację i weryfikację wydajności modeli i aplikacji przemysłowych AI w cyfrowym środowisku w czasie rzeczywistym, zanim zostaną wykorzystane w prawdziwych systemach i systemach przemysłowych.

Pojęcie cyfrowego bliźniaka odgrywa centralną rolę i zmienia sposób, w jaki rozumiane są branże i procesy. Cyfrowy bliźniak jest czymś więcej niż prostą wirtualną reprezentacją obiektu fizycznego; Jest to raczej żywa, rozwijająca się istota, która może prawie dokładnie odzwierciedlić zachowanie swojego prawdziwego odpowiednika w cyfrowym świecie i wpływać na obiekt fizyczny.

Zrównoważony rozwój i skutki środowiskowe

Przemysłowa sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w minimalizacji wpływu przemysłu na środowisko. Optymalizując zużycie zasobów i zużycie energii, rozwiązania kontrolowane przez AI promują bardziej zrównoważone praktyki. Jest to szczególnie ważne, ponieważ branże starają się spełniać wymagania regulacyjne i oczekiwania społeczne w zakresie bardziej przyjaznych dla środowiska operacji.

Dzięki przemysłowej sztucznej inteligencji wpływ na środowisko wzdłuż łańcucha wartości można analizować i kontrolować w czasie rzeczywistym. Technologia umożliwia monitorowanie i zmniejszenie śladów CO₂, podczas gdy możliwe jest również skupienie brutto.

Nadaje się do:

• Trasa z przewodnikiem w transformacji AI: raport warsztatowy dla specjalistów i menedżerów

Od projektów pilotażowych po strategię: prawidłowo używaj przemysłowej sztucznej inteligencji

Przemysłowa sztuczna inteligencja rozwinęła się z przyszłej koncepcji do strategicznego imperatywu dla współczesnych firm przemysłowych. Technologia oferuje transformacyjne opcje optymalizacji procesów produkcyjnych, poprawy wydajności i rozwoju nowych modeli biznesowych. Chociaż potencjał jest znaczący, firmy napotykają znaczące wyzwania we wdrażaniu, szczególnie w odniesieniu do braku wykwalifikowanych pracowników, jakości danych i integracji systemu.

Sukces przemysłowej sztucznej inteligencji zależy w szczególności od tego, w jaki sposób firmy opanują te wyzwania i opracowują strategiczne podejście do całej firmy. Zamiast izolowanych projektów pilotażowych firmy potrzebują spójnej strategii AI, która obejmuje wszystkie specjalistyczne działy i opiera się na solidnej bazie danych. Niemieckie firmy przemysłowe uznają znaczenie tej technologii dla ich przyszłej rentowności i konkurencyjności, ale muszą podjąć krok wiedzy w celu spójnego wdrażania.

Przyszłe obiecuje jeszcze daleko odmienne zmiany poprzez integrację fizycznej sztucznej inteligencji, cyfrowych bliźniaków i systemów autonomicznych. Rozwój te nie tylko zwiększy wydajność i wydajność, ale także stworzą nowe możliwości dla zrównoważonych i odpornych struktur przemysłowych. Firmy, które dziś inwestują w przemysłową sztuczną inteligencję i budują niezbędne umiejętności, będą mogły odgrywać wiodącą rolę w cyfrowej transformacji przemysłu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus